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Flink实战(五) - DataStream API编程

2019-07-21  本文已影响6人  JavaEdge

1 概述

Flink中的DataStream程序是实现数据流转换的常规程序（例如，过滤，更新状态，定义窗口，聚合）。

最初从各种源（例如，消息队列，套接字流，文件）创建数据流。

结果通过接收器返回，接收器可以例如将数据写入文件或标准输出（例如命令行终端）。

Flink程序可以在各种环境中运行，独立运行或嵌入其他程序中。 执行可以在本地JVM中执行，也可以在许多计算机的集群上执行。

2 入门案例

以下程序是流窗口字数统计应用程序的完整工作示例，它在5秒窗口中对来自Web套接字的单词进行计数。 您可以复制并粘贴代码以在本地运行它。

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class WindowWordCount {

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

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        DataStream<Tuple2<String, Integer>> dataStream = env
                .socketTextStream("localhost", 9999)
                .flatMap(new Splitter())
                .keyBy(0)
                .timeWindow(Time.seconds(5))
                .sum(1);

        dataStream.print();

        env.execute("Window WordCount");
    }

    public static class Splitter implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> {
        @Override
        public void flatMap(String sentence, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {
            for (String word: sentence.split(" ")) {
                out.collect(new Tuple2<String, Integer>(word, 1));
            }
        }
    }

}

nc -lk 9999

只需键入一些单词就可以返回一个新单词。 这些将是字数统计程序的输入。 如果要查看大于1的计数，请在5秒内反复键入相同的单词（如果不能快速输入，则将窗口大小从5秒增加☺）。

创建一个新数据流，其中包含从套接字无限接收的字符串。 接收的字符串由系统的默认字符集解码，使用“\ n”作为分隔符。 当socket关闭时，阅读器立即终止。 image

可以从StreamExecutionEnvironment访问几个预定义的流源：

3.1 基于文件

实现：

在引擎盖下，Flink将文件读取过程分为两个子任务

这些子任务中的每一个都由单独的实体实现。监视由单个非并行（并行性= 1）任务实现，而读取由并行运行的多个任务执行。

后者的并行性等于工作并行性。单个监视任务的作用是扫描目录（定期或仅一次，具体取决于watchType），找到要处理的文件，将它们分层分割，并将这些拆分分配给下游读卡器。读者是那些将阅读实际数据的人。每个分割仅由一个读取器读取，而读取器可以逐个读取多个分割。

如果watchType设置为FileProcessingMode.PROCESS_CONTINUOUSLY，则在修改文件时，将完全重新处理其内容。这可以打破“完全一次”的语义，因为在文件末尾追加数据将导致其所有内容被重新处理。
如果watchType设置为FileProcessingMode.PROCESS_ONCE，则源扫描路径一次并退出，而不等待读者完成读取文件内容。当然读者将继续阅读，直到读取所有文件内容。在该点之后关闭源将导致不再有检查点。这可能会导致节点发生故障后恢复速度变慢，因为作业将从上一个检查点恢复读取。

3.2 基于Socket

3.3 基于集合

3.4 自定义数据源方式SourceFunction

使用用户定义的源函数为任意源功能创建DataStream。

默认情况下，源具有1的并行性。

image image

要启用并行执行，用户定义的源应

image image image

4 算子

算子将一个或多个DataStream转换为新的DataStream。程序可以将多个转换组合成复杂的数据流拓扑。

本节介绍了基本转换，应用这些转换后的有效物理分区以及对Flink 算子链接的见解。

4.1 filter

DataStream→DataStream

两个或多个数据流的联合，创建包含来自所有流的所有数据元的新流

如果将数据流与自身联合，则会在结果流中获取两次数据元


image

split拆分

DataStream→SplitStream

根据某些标准将流拆分为两个或更多个流。

image

select

SplitStream→DataStream

从拆分流中选择一个或多个流。

image

5 Data Sinks

数据接收器使用DataStream并将它们转发到文件，套接字，外部系统或打印它们。Flink带有各种内置输出格式，这些格式封装在DataStreams上的算子操作后面：

数据接收器使用DataStream并将它们转发到文件，套接字，外部系统或打印它们。Flink带有各种内置输出格式，这些格式封装在DataStreams上的 算子操作后面：

writeAsText()/ TextOutputFormat- 按字符串顺序写入元素。通过调用每个元素的toString（）方法获得字符串。

writeAsCsv(...)/ CsvOutputFormat- 将元组写为逗号分隔值文件。行和字段分隔符是可配置的。每个字段的值来自对象的toString（）方法。

print()/ printToErr() - 在标准输出/标准错误流上打印每个元素的toString（）值。可选地，可以提供前缀（msg），其前缀为输出。这有助于区分不同的打印调用。如果并行度大于1，则输出也将与生成输出的任务的标识符一起添加。

writeUsingOutputFormat()/ FileOutputFormat- 自定义文件输出的方法和基类。支持自定义对象到字节的转换。

writeToSocket - 根据a将元素写入套接字 SerializationSchema

addSink - 调用自定义接收器函数。Flink捆绑了其他系统（如Apache Kafka）的连接器，这些系统实现为接收器函数。

请注意，write*()方法DataStream主要用于调试目的。他们没有参与Flink的检查点，这意味着这些函数通常具有至少一次的语义。刷新到目标系统的数据取决于OutputFormat的实现。这意味着并非所有发送到OutputFormat的数据元都会立即显示在目标系统中。此外，在失败的情况下，这些记录可能会丢失。

要将流可靠，准确地一次传送到文件系统，请使用flink-connector-filesystem。此外，通过该.addSink(...)方法的自定义实现可以参与Flink的精确一次语义检查点。

参考

DataStream API

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