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Flink DataStream API编程指南

2019-01-31  本文已影响116人  尼小摩

Flink中的DataStream程序是实现数据流转换的常规程序(例如：filtering, updating state, defining windows, aggregating)。数据流最初是从各种来源创建的 (例如 message queues, socket streams, files)。 结果通过sink返回, 通过sink可以将数据写入文件或者是标准输出(例如：命令行终端)， Flink程序可以运行在各种上下文环境中，standalone 或者嵌入到其他程序中。可以在本地的JVM中运行，也可以在集群中运行。

有关Flink API的基本概念，请参阅 basic concepts。

为了创建你自己的Flink DataStream程序，建议从剖析Flink程序开始，逐步添加您自己的stream transformations。其余部分请参考其他操作和高级特性章节。

实例程序(Example Program)

下面是一个完整的流式窗口word count应用程序，每个5秒会统计来自web socket中的数据。

package com.demon.app

import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time

/**
  * @Auther: fc.w
  * @Date: 2019/1/31
  */
object ExampleProgramApp {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    val text = env.socketTextStream("localhost", 9999)

    val counts = text.flatMap(_.toLowerCase.split("\\W+").filter(_.nonEmpty))
      .map((_, 1))
      .keyBy(0)
      .timeWindow(Time.seconds(5))
      .sum(1)

    counts.print()

    env.execute("Window Stream WordCount")
  }

}

要运行示例程序，首先需要从终端启动输入流:

nc -lk 9999

仅需要输入一些单词然后点击回车键，就会输出到应用程序中。如果想看大于1的单词统计，在5秒内反复输入相同的单词（如果你输入不了那么快，可以增加时间窗口的长度）

数据源(Data Sources)

Sources是程序读取数据的入口，可以通过StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction) 添加一个source源到程序中。Flink中包含了已实现的源函数，但也可以通过实现SourceFunction 接口自定义非并行源函数，或者通过实现ParallelSourceFunction接口或继承RichParallelSourceFunction来扩展自定义并行源函数。

Flink中有几个预定义的流源，可以StreamExecutionEnvironment访问:

基于文件：

实现：

在底层，Flink将文件读取过程分为两个子任务，即目录监控和数据读取。这些子任务都是单独实现的。监控是由一个单一的实现(并行度= 1)而非并行任务，数据读取是由多个并行运行的任务执行的。后者的并行度等于作业的并行度。 单个监控任务的作用是根据watchType定期或仅扫描一次来监控目录，扫描要处理的文件，将他们分割，并将这些split后的数据分配给下游读取器。每个split仅有一个读取器读取，而 a reader可以逐个地阅读多个拆分。

注意事项：

  1. 如果watchType设置为FileProcessingMode.PROCESS_CONTINUOUSLY，当文件被修改时，它的内容将被完全重新处理。这将破坏“exactly-once”语义，因为在文件末尾追加数据将导致对其所有内容进行重新处理。

  2. 如果watchType设置为FileProcessingMode.PROCESS_ONCE，Source 文件扫描路径一次并退出，无需等待读取器完成对文件内容的读取。当然读取器将继续读取，直到读取所有文件内容。关闭Source将导致此后不再有checkpoints。这可能会导致节点失败后恢复速度变慢，因为作业将从最后一个检查点恢复读取。

基于scoket:

基于Collection：

DataStream Transformations

关于可用的流转换，请参考operators

Data Sinks

Data sinks消费DataStreams然后转发给files, sockets, external systems和print。Flink提供了各种内置的输出格式，这些格式封装在DataStreams操作之后:

注意，DataStream上的write*()方法主要用于调试。他们没有参与Flink的检查点，这意味着这些函数通常具有at-least-once的语义。目标系统的数据刷新依赖于OutputFormat的实现。这意味着并非所有发送到OutputFormat的元素都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。

为了可靠、精确地将流一次传递到文件系统中，使用flink-connector-filesystem。另外，通过.addsink(…)方法的自定义实现可以参与Flink的检查点，实现精确的一次语义。

Iterations

迭代流程序实现一个步骤函数并将其嵌入IterativeStream中。因为一个DataStream程序可能永远不会结束，因此没有最大迭代次数。相反，您需要指定流的哪些部分反馈给迭代，哪部分使用split 转换或filter被转发到下游。在这里，我们有一个Iteration示例，其中主要部分(重复计算的部分)是一个简单的map()转换，通过使用filter将元素转发到下游。

val iteratedStream = someDataStream.iterate(
  iteration => {
    val iterationBody = iteration.map(/* this is executed many times */)
    (iterationBody.filter(/* one part of the stream */), iterationBody.filter(/* some other part of the stream */))
})

例如下面的程序，它不断地从一系列整数中减去1，直到0:

package com.demon.app

import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time

/**
  * @Auther: fc.w
  * @Date: 2019/1/31
  */
object ExampleProgramApp {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    val someIntegers = env.generateSequence(0, 1000)
    val iteratedStream = someIntegers.iterate(iteration => {
      val minusOne = iteration.map(v => v - 1)
      val stillGreaterThanZero = minusOne.filter(_ > 0)
      val lessThanZero = minusOne.filter(_ <= 0)
      (stillGreaterThanZero, lessThanZero)
    })
    iteratedStream.print()

    env.execute("Window Stream WordCount")
  }

}

执行参数

StreamExecutionEnvironment包含ExecutionConfig，为Job设置指定配置值。
有关更多的参数说明，请参考 execution configuration这些参数主要适用于DataStream API:

容错

State & Checkpointing描述如何启用和配置Flink的检查点机制。

Controlling Latency（控制延迟）

默认情况下，元素不会在网络上逐个传输(这会导致不必要的网络流量)，而是被缓冲。缓冲区的大小(实际上是在机器之间传输的)可以在Flink配置文件中设置。虽然这种方法可以很好地优化吞吐量，但当传入流的速度不够快时，它可能会导致延迟问题。为了控制吞吐量和延迟，可以在执行环境(或单个操作符)上使用env.setBufferTimeout(timeoutMillis)设置缓冲区被填满的最大等待时间，在此之后，即使缓冲区没有满，也会自动发送缓冲区。此超时的默认值是100 ms。
用法：

val env: LocalStreamEnvironment = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment
env.setBufferTimeout(timeoutMillis)

env.generateSequence(1,10).map(myMap).setBufferTimeout(timeoutMillis)

package com.demon.app

import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time

/**
  * @Auther: fc.w
  * @Date: 2019/1/31
  */
object ExampleProgramApp {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    /* 分别可以在执行环境和单个操作上使用 */ 
    // 执行环境
    env.setBufferTimeout(100)

    val someIntegers = env.generateSequence(0, 1000)
    val iteratedStream = someIntegers.iterate(iteration => {
      val minusOne = iteration.map(v => v - 1)
      val stillGreaterThanZero = minusOne.filter(_ > 0)
      val lessThanZero = minusOne.filter(_ <= 0)
      (stillGreaterThanZero, lessThanZero)
    })
    // 单个操作
    iteratedStream.setBufferTimeout(100)

    env.execute("Window Stream WordCount")
  }

}

为了最大限度地提高吞吐量，设置setBufferTimeout(-1)，它将移除超时，缓冲区只有在满时才刷新。
为了最小化延迟，将超时设置为接近0的值(例如5或10 ms)。应该避免缓冲区超时为0，因为这会导致严重的性能下降。

故障排除（Debugging）

在分布式集群中运行流程序之前，最好确保所实现的算法能够正常工作。因此，数据分析程序通常是检查结果、调试和改进的增量过程。

Flink提供了简化数据分析程序开发过程的特性。支持IDE中的本地调试、测试数据的注入和结果数据的收集。
本节给出了一些简化Flink程序开发示例。

本地执行环境(Local Execution Environment)

LocalStreamEnvironment在它创建的JVM进程中启动Flink系统。如果从IDE启动LocalEnvironment，可以在代码中设置断点并轻松调试程序。
创建并使用LocalEnvironment如下所示:

val env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment()

val lines = env.addSource(/* some source */)
// build your program

env.execute()

收集数据来源(Collection Data Sources)

Flink提供了由Java集合支持的特殊数据源，以简化测试。一旦对程序进行了测试，sources和sinks就可以轻松地替换或读写外部系统的sources和sinks。

采集数据源的使用方法如下:

val env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment()

// Create a DataStream from a list of elements
val myInts = env.fromElements(1, 2, 3, 4, 5)

// Create a DataStream from any Collection
val data: Seq[(String, Int)] = ...
val myTuples = env.fromCollection(data)

// Create a DataStream from an Iterator
val longIt: Iterator[Long] = ...
val myLongs = env.fromCollection(longIt)

注意:当前，集合数据源要求数据类型和迭代器实现Serializable。此外，收集数据源不能并行执行(并行度= 1)。

迭代器数据接收(Iterator Data Sink)

Flink还提供了一个接收器，用于DataStream结果的收集和测试。它可以使用如下:

import org.apache.flink.streaming.experimental.DataStreamUtils
import scala.collection.JavaConverters.asScalaIteratorConverter

val myResult: DataStream[(String, Int)] = ...
val myOutput: Iterator[(String, Int)] = DataStreamUtils.collect(myResult.javaStream).asScala

注意:Flink 1.5.0中删除了Flink-streaming-contrib模块。它的类已经被转移到flink-streaming-java和flink-streaming-scala中。

接下来：

操作符(Operators): 可用流操作符的规范。
事件时间(Event Time): Flink的时间概念介绍。
状态和容错(State & Fault Tolerance): 说明如何开发有状态应用程序。
连接器(Connectors): 可用输入和输出连接器的描述。

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