PyFlink 사용자 가이드

이 섹션은 Flink를 Python으로 사용하기 위한 Python 관련 구성과 참조 자료를 다룹니다. PyFlink는 Python에서 Table API와 DataStream API를 모두 지원하며, 설치부터 튜토리얼, 의존성 관리, 디버깅, 성능 튜닝까지 다양한 주제를 제공합니다.

출처: 문서

본문

이 섹션은 Flink를 Python으로 사용하기 위한 Python 관련 구성과 참조 자료를 다룹니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

  • 개요 (Overview) — PyFlink 소개, 도움 받기, 설치
  • Table API — PyFlink Table과 Pandas DataFrame 간 변환, 커넥터, 데이터 타입, 메트릭, 테이블 연산, Python 사용자 정의 함수
  • DataStream API — 데이터 타입, 오퍼레이터, Process Function
  • 튜토리얼 (Tutorials) — Table API 튜토리얼과 DataStream API 튜토리얼
  • 의존성 관리 (Dependency Management) — JAR 의존성, Python 의존성, Java/Scala 프로그램에서 Python 의존성 지정
  • 실행 모드 (Execution Mode) — THREAD 실행 모드, Python 실행 모드 구성, 지원되는 경우, 실행 동작
  • PyFlink 구성 (PyFlink Configuration) — Python 옵션
  • 메트릭 (Metrics) — 메트릭 등록, Scope
  • 디버깅 (Debugging) — 로깅 정보, 로그 접근, Python UDF 디버깅, Python UDF 프로파일링
  • 환경 변수 (Environment Variables)
  • Python REPL — 사용법, 설정
  • 전체 참조 (Full Reference)
  • 성능 튜닝 (Performance Tuning) — 핵심 요소, 병렬도 구성, 상태 관리와 장애 허용
  • FAQ

PyFlink의 환경 변수에 대한 자세한 내용은 PyFlink 환경 변수 문서를 참조하세요.

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