PHP 시작하기: PHP와 Flink

PHP는 널리 사용되는 오픈 소스 서버 측 스크립팅 언어입니다. 초보자는 PHP 시작 가이드를 통해 PHP와 Flink의 관계를 배우는 것이 좋습니다.

PHP는 웹 개발에 특별히 사용되는 스크립팅 언어입니다. 일반적으로 동적 웹 프로그래밍에 사용되지만 명령줄 방법으로 작성할 수도 있습니다. 또한 개발자는 PHP를 사용하여 애플리케이션과 확장 기능을 구축하여 기능을 향상할 수 있습니다.

Flink는 실시간 및 일괄 데이터 처리를 모두 처리할 수 있는 빅데이터 처리 프레임워크입니다. 이 데이터는 Hadoop 클러스터, Kafka 메시지 대기열, AWS S3, MongoDB 및 Elasticsearch와 같은 다양한 소스에서 가져올 수 있습니다. Flink는 실시간 데이터와 배치 데이터의 통합 처리, 서로 다른 데이터 간의 변환이 특징입니다.

이제 PHP와 Flink를 사용하여 데이터 애플리케이션을 구축하는 방법을 살펴보겠습니다.

1단계: 준비

PHP와 Flink를 사용하려면 먼저 PHP와 Flink를 설치해야 합니다. PHP는 다음 단계에 따라 설치할 수 있습니다.

1. PHP 실행 파일을 다운로드하여 특정 디렉터리에 추출합니다.
2. MySQL, PDO, GD 등 필요한 확장 라이브러리를 설치합니다.
3. 필수 확장 기능을 활성화하고 매개변수를 설정하도록 PHP.ini 파일을 구성합니다.

Flink를 설치하려면 다음 단계를 따르세요.

1. Flink 바이너리를 다운로드하여 특정 디렉터리에 추출합니다.
2. Flink의 bin 디렉토리를 시스템 경로에 추가하세요.
3.구성 파일에서 필수 매개변수를 설정합니다.

설치가 완료되면 PHP와 Flink를 사용할 수 있습니다.

2단계: PHP와 Flink를 사용하여 애플리케이션 구축

이 예에서는 PHP와 Flink를 사용하여 간단한 실시간 데이터 처리 애플리케이션을 구축하겠습니다. 애플리케이션은 Kafka 메시지 대기열에서 데이터를 가져와 처리를 위해 Flink 클러스터로 보냅니다. 다음으로 PHP를 사용하여 Flink REST API에 연결하여 데이터 처리 프로세스의 상태를 모니터링하겠습니다.

이것은 Kafka 메시지 대기열에 로그 메시지를 쓰기 위한 간단한 PHP 스크립트입니다.

<?php
require_once('./vendor/autoload.php');

$conf = new RdKafkaConf();
$conf->set('metadata.broker.list', 'localhost:9092');

$producer = new RdKafkaProducer($conf);
$producer->addBrokers('localhost:9092');

$topic = $producer->newTopic('logs');

$message = 'This is a log message';
$topic->produce(RD_KAFKA_PARTITION_UA, 0, $message);

echo 'Message sent to Kafka
';

위 PHP 스크립트는 "logs"라는 Kafka 주제에 메시지를 보냅니다.

다음으로 코드는 Flink 스트리밍 API를 사용하여 간단한 데이터 처리 로직을 작성합니다. 이 예에서는 Kafka 주제의 로그 메시지를 읽고 이를 대문자로 변환합니다.

package com.example.flink;

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;

import java.util.Properties;

public class SimpleFlinkJob {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        // set up the streaming execution environment
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // set up Kafka consumer properties and create a consumer
        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        properties.setProperty("group.id", "test");

        FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>("logs", new SimpleStringSchema(), properties);

        // get the data stream from Kafka
        DataStream<String> input = env.addSource(consumer);

        // map the data stream to uppercase
        DataStream<String> output = input.map(String::toUpperCase);

        // print the result
        output.print();

        // execute the Flink job
        env.execute("Simple Flink Job");
    }
}

위의 Java 코드는 Kafka 주제의 로그 메시지를 읽고 이를 대문자로 변환한 후 결과를 콘솔에 인쇄합니다.

이제 Flink REST API에 연결하고 데이터 처리 프로세스를 모니터링하기 위한 PHP 스크립트를 작성해야 합니다. PHP 스크립트는 다음과 같습니다.

<?php
require_once('./vendor/autoload.php');

use GuzzleHttpClient;

// create a new HTTP client for connecting to Flink REST API
$client = new Client([
    'base_uri' => 'http://localhost:8081',
]);

// request the list of running Flink jobs
$response = $client->get('/jobs/overview');

// output the status of each Flink job
foreach (json_decode($response->getBody()) as $job) {
    echo "{$job->name}: {$job->state}
";
}

위의 PHP 스크립트는 Flink REST API에 연결되어 현재 실행 중인 모든 Flink 작업의 상태를 나열합니다.

3단계: 애플리케이션 실행

애플리케이션을 실행하려면 다음 단계를 순서대로 따르세요.

1. 명령줄에서 Kafka를 실행하세요.
2. Flink 클러스터를 시작합니다.
3. PHP 스크립트를 실행하여 Kafka에 로그 메시지를 씁니다.
4. Flink 작업을 클러스터에 제출합니다.
5. PHP 스크립트를 실행하여 Flink 작업의 상태와 결과를 모니터링하세요.

출력은 다음과 같아야 합니다.

Simple Flink Job: RUNNING
THIS IS A LOG MESSAGE

위 출력은 Flink 작업이 실행 중이고 로그 메시지가 대문자로 성공적으로 변환되었음을 나타냅니다.

결론

PHP와 Flink는 모두 크고 복잡한 애플리케이션을 구축하는 데 매우 유용한 도구입니다. PHP 시작 가이드를 학습하면 PHP와 Flink를 사용하여 효율적인 데이터 처리 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 이 샘플 코드가 초보자에게 좋은 출발점이 되기를 바랍니다.

위 내용은 PHP 시작하기: PHP와 Flink의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!