大数据学习之Flink基础（补充）

Flink基础

1、系统时间与事件时间

系统时间（处理时间）

在Sparksreaming的任务计算时，使用的是系统时间。

假设所用窗口为滚动窗口，大小为5分钟。那么每五分钟，都会对接收的数据进行提交任务.

但是，这里有个要注意的点，有个概念叫时间轴对齐。若我们在12：12开始接收数据，按道理我们会在12：17进行提交任务。事实上我们会在12：20进行提交任务，因为会进行时间轴对齐，将一天按照五分钟进行划分，会对应到12：20。在此时提交任务，后面每个五分钟提交任务，都会对应到我们所划分的时间轴。

事件时间

flink支持带有事件时间的窗口（Window）操作

事件时间区别于系统时间，如下举例：

flink处理实时数据，对数据进行逐条处理。设定事件时间为5分钟，12：00开始接收数据，接收的第一条数据时间为12：01，接收的第二条数据为12：02。假设从此时起没有收到数据，那么将不会进行提交任务。**到了12：06，接收到了第三条数据。第三条数据的接收时间自12：00起，已经超过了五分钟，**那么此时便会进行任务提交。

2、wordcount简单案例的实现

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class Demo01StreamWordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1、构建Flink环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment
                .getExecutionEnvironment();

        // 2、通过Socket模拟无界流环境，方便FLink处理
        // 虚拟机启动：nc -lk 8888
        // 从Source构建第一个DataStream
        // TODO C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts文件中配置了master与IP地址的映射，所以这里可以使用master
        DataStream<String> lineDS = env.socketTextStream("master", 8888);

        // 统计每个单词的数量
        // 第一步：将每行数据的每个单词切出来并进行扁平化处理
        DataStream<String> wordsDS = lineDS.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
            /**
             *FlatMapFunction<String, String>: 表示输入、输出数据的类型
             * @param line DS中的一条数据
             * @param out 通过collect方法将数据发送到下游
             * @throws Exception
             */
            @Override
            public void flatMap(String line, Collector<String> out) throws Exception {
                for (String word : line.split(",")) {
                    // 将每个单词发送到下游
                    out.collect(word);
                }
            }
        });

        // 第二步：将每个单词变成 KV格式，V置为1;返回的数据是一个二元组Tuple2
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordKVDS = wordsDS.map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> map(String word) throws Exception {
                return Tuple2.of(word, 1);
            }
        });

        /**
         * 第三步：按每一个单词进行分组; 无法再使用其父类DataStream进行定义（无法向上转型）
         * KeyedStream<T, K> 是 DataStream<T> 的一个特殊化版本，它添加了与键控操作相关的特定方法（如 reduce、aggregate、window 等）。
         * 由于 KeyedStream 提供了额外的功能和方法，它不能简单地被视为 DataStream 的一个简单实例，
         * 因为它实现了额外的接口（如 KeyedOperations<T, K>）并可能覆盖了某些方法的行为以支持键控操作。
         */
        KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, String> keyedDS = wordKVDS.keyBy(new KeySelector<Tuple2<String, Integer>, String>() {
            @Override
            public String getKey(Tuple2<String, Integer> tuple2) throws Exception {
                // 对Key进行分组
                return tuple2.f0;
            }
        });
        // 第四步：对1进行聚合sum,下标是从0开始的
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordCntDS = keyedDS.sum(1);

        // 3、打印结果：将DS中的内容Sink到控制台
        wordCntDS.print();

        // 执行任务
        env.execute();
    }
}

3、设置任务执行的并行度

本机为8核，可并行16的线程

手动改变任务的并行度，若不设置则会显示1-16，设置后只会显示1-2
env.setParallelism(2);
setBufferTimeout():设置输出缓冲区刷新的最大时间频率(毫秒)。
env.setBufferTimeout(200);

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class Demo01StreamWordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1、构建Flink环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment
                .getExecutionEnvironment();
        // 手动改变任务的并行度,默认并行度为最大，
        env.setParallelism(2);
        // setBufferTimeout():设置输出缓冲区刷新的最大时间频率(毫秒)。
        env.setBufferTimeout(200);

        // 2、通过Socket模拟无界流环境，方便FLink处理
        // 虚拟机启动：nc -lk 8888
        // 从Source构建第一个DataStream
        DataStream<String> lineDS = env.socketTextStream("master", 8888);
        System.out.println("lineDS并行度:" + lineDS.getParallelism());

        // 统计每个单词的数量
        // 第一步：将每行数据的每个单词切出来并进行扁平化处理
        DataStream<String> wordsDS = lineDS.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
            /**
             *
             * @param line DS中的一条数据
             * @param out 通过collect方法将数据发送到下游
             * @throws Exception
             */
            @Override
            public void flatMap(String line, Collector<String> out) throws Exception {
                for (String word : line.split(",")) {
                    // 将每个单词发送到下游
                    out.collect(word);
                }
            }
        });
        System.out.println("wordsDS并行度:" + wordsDS.getParallelism());

        // 第二步：将每个单词变成 KV格式，V置为1
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordKVDS = wordsDS.map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> map(String word) throws Exception {
                return Tuple2.of(word, 1);
            }
        });
        System.out.println("wordKVDS并行度:" + wordKVDS.getParallelism());

        // 第三步：按每一个单词进行分组
        // keyBy之后数据流会进行分组，相同的key会进入同一个线程中被处理
        // 传递数据的规则：hash取余（线程总数，默认CPU的总线程数）原理
        KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, String> keyedDS = wordKVDS.keyBy(new KeySelector<Tuple2<String, Integer>, String>() {
            @Override
            public String getKey(Tuple2<String, Integer> tuple2) throws Exception {
                return tuple2.f0;
            }
        });
        System.out.println("keyedDS并行度:" + keyedDS.getParallelism());

        // 第四步：对1进行聚合sum
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordCntDS = keyedDS.sum(1);
        System.out.println("wordCntDS并行度:" + wordCntDS.getParallelism());
        // 3、打印结果：将DS中的内容Sink到控制台
        keyedDS.print();

        env.execute();

    }
}

4、设置批/流处理方式，使用Lambda表达式，使用自定类实现接口中抽象的方法

package com.shujia.flink.core;

import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class Demo02BatchWordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        // 1、构建环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 设置Flink程序的处理方式：默认是流处理
        /**
         * BATCH：批处理，只能处理有界流，底层是MR模型，可以进行预聚合
         * STREAMING：流处理，可以处理无界流，也可以处理有界流，底层是持续流模型，数据一条一条处理
         * AUTOMATIC：自动判断，当所有的Source都是有界流则使用BATCH模式，当Source中有一个是无界流则会使用STREAMING模式
         */
        env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.BATCH);

        // 2、获得第一个DS
        // 通过readTextFile可以基于文件构建有界流
        DataStream<String> wordsFileDS = env.readTextFile("flink/data/words.txt");

        // 3、DS之间的转换
        // 统计每个单词的数量
        // 第一步：将每行数据的每个单词切出来并进行扁平化处理

        // Flink处理逻辑传入的方式
        // new XXXFunction 使用匿名内部类
//        DataStream<String> wordsDS = wordsFileDS.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
//            /**
//             * @param line DS中的一条数据
//             * @param out 通过collect方法将数据发送到下游
//             * @throws Exception
//             * Type parameters:
//             * FlatMapFunction<T, O>
//             * <T> – Type of the input elements. <O> – Type of the returned elements.
//             */
//            @Override
//            public void flatMap(String line, Collector<String> out) throws Exception {
//                for (String word : line.split(",")) {
//                    // 将每个单词发送到下游
//                    out.collect(word);
//                }
//            }
//        });

        /**
         * 使用Lambda表达式
         * 使用时得清楚FlatMapFunction中所要实现的抽象方法flatMap的两个参数的含义
         * ()->{}
         *  通过 -> 分隔，左边是函数的参数，右边是函数实现的具体逻辑
         *  并且需要给出 flatMap函数的输出类型，Types.STRING
         *  line: 输入数据类型, out: 输出数据类型
         */
        DataStream<String> wordsDS = wordsFileDS.flatMap((line, out) -> {
            for (String word : line.split(",")) {
                out.collect(word);
            }
        }, Types.STRING);


        //TODO 使用自定类实现接口中抽象的方法，一般不使用这种方法
        wordsFileDS.flatMap(new MyFunction()).print();

        // 第二步：将每个单词变成 KV格式，V置为1
//        DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordKVDS = wordsDS.map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
//            @Override
//            public Tuple2<String, Integer> map(String word) throws Exception {
//                return Tuple2.of(word, 1);
//            }
//        });

        // TODO 此处需要给出 map函数的输出类型，Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT)，是一个二元组
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordKVDS = wordsDS.map(word -> Tuple2.of(word, 1), Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT));


        /**
         * 第三步：按每一个单词进行分组
         *    keyBy之后数据流会进行分组，相同的key会进入同一个线程中被处理
         *    传递数据的规则：hash取余（线程总数，默认CPU的总线程数，本机为16）原理
         */
//        KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, String> keyedDS = wordKVDS.keyBy(new KeySelector<Tuple2<String, Integer>, String>() {
//            @Override
//            public String getKey(Tuple2<String, Integer> tuple2) throws Exception {
//                return tuple2.f0;
//            }
//        });


        // TODO 此处的Types.STRING 并不是直接表示某个方法的输出类型，而是用来指定 keyBy 方法中键（key）的类型。这里可以省略！
        KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, String> keyedDS = wordKVDS.keyBy(kv -> kv.f0, Types.STRING);
        // 第四步：对1进行聚合sum，无需指定返回值类型
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordCntDS = keyedDS.sum(1);

        // 4、最终结果的处理（保存/输出打印）
        wordCntDS.print();

        env.execute();

    }
}

class MyFunction implements FlatMapFunction<String,String>{

    @Override
    public void flatMap(String line, Collector<String> out) throws Exception {
        for (String word : line.split(",")) {
                    // 将每个单词发送到下游
                    out.collect(word);
                }
    }
}

5、source

Flink 在流处理和批处理上的 source 大概有 4 类：
基于本地集合的 source、
基于文件的 source、
基于网络套接字的 source、
自定义的 source。自定义的 source 常见的有 Apache kafka、Amazon Kinesis Streams、RabbitMQ、Twitter Streaming API、Apache NiFi 等，当然你也可以定义自己的 source。

1、从本地集合source中读取数据

package com.shujia.flink.source;

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

import java.util.ArrayList;

public class Demo01ListSource {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 本地集合Source
        ArrayList<String> arrList = new ArrayList<>();
        arrList.add("flink");
        arrList.add("flink");
        arrList.add("flink");
        arrList.add("flink");

        //TODO 有界流，fromCollection
        DataStream<String> listDS = env.fromCollection(arrList);
        listDS.print();

        env.execute();
    }
}

2、新版本从本地文件中读取数据，有界流和无界流两种方式

package com.shujia.flink.source;

import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.connector.file.src.FileSource;
import org.apache.flink.connector.file.src.reader.TextLineInputFormat;
import org.apache.flink.core.fs.Path;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

import java.io.File;
import java.time.Duration;

public class Demo02FileSource {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        //TODO 历史版本读文件的方式，有界流
        DataStream<String> oldFileDS = env.readTextFile("flink/data/words.txt");
//        oldFileDS.print();

        //TODO 读取案例一： 新版本加载文件的方式：FileSource，默认是有界流
        FileSource<String> fileSource = FileSource
                .forRecordStreamFormat(
                        new TextLineInputFormat()
                        , new Path("flink/data/words.txt")
                )
                .build();
        
        //TODO 从Source加载数据构建DS，使用自带source类，使用 fromSource
        DataStream<String> fileSourceDS = env.fromSource(fileSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "fileSource");
        fileSourceDS.print();

        //TODO 读取案例二： 将读取文件变成无界流
        FileSource<String> fileSource2 = FileSource
                .forRecordStreamFormat(
                        new TextLineInputFormat()
                        , new Path("flink/data/words")
                )
                //TODO 使成为无界流读取一个文件夹中的数据，类似Flume中的spool dir，可以监控一个目录下文件的变化
                // Duration.ofSeconds(5) 以5秒为间隔持续监控
                .monitorContinuously(Duration.ofSeconds(5))
                .build();

        DataStream<String> fileSourceDS2 = env.fromSource(fileSource2,WatermarkStrategy.noWatermarks(),"fileSource2");
        fileSourceDS2.print();
        env.execute();

    }
}

3、自定义source类，区分有界流与无界流

只有在Source启动时会执行一次

run方法如果会结束，则Source会得到一个有界流

run方法如果不会结束，则Source会得到一个无界流

package com.shujia.flink.source;

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;

public class Demo03MySource {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // TODO 使用自定义source类，通过addSource对其进行添加
        DataStream<String> mySourceDS = env.addSource(new MySource());
        mySourceDS.print();

        env.execute();
        
    }
}


class MySource implements SourceFunction<String>{

    /**
     * 只有在Source启动时会执行一次
     *     run方法如果会结束，则Source会得到一个有界流
     *     run方法如果不会结束，则Source会得到一个无界流
     *  下面的例子Source会得到一个无界流
     */
    @Override
    public void run(SourceContext<String> ctx) throws Exception {
        System.out.println("run方法启动了");
        // ctx 可以通过collect方法向下游发送数据
        long cnt = 0L;
        while(true){
            ctx.collect(cnt+"");
            cnt ++;
            // 休眠一会
            Thread.sleep(1000);
        }


    }

    // Source结束时会执行
    @Override
    public void cancel() {
        System.out.println("Source结束了");

    }
}

4、自定义source类，读取MySQL中的数据，并进行处理

package com.shujia.flink.source;

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
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.functions.source.SourceFunction;

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.Statement;

public class Demo04MyMySQLSource {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        DataStream<Students> studentDS = env.addSource(new MyMySQLSource());

        // 统计班级人数
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> clazzCntDS = studentDS
                .map(stu -> Tuple2.of(stu.clazz, 1), Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT))
                .keyBy(t2 -> t2.f0)
                .sum(1);
        clazzCntDS.print();

        // 统计性别人数
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> genderCntDS = studentDS
                .map(stu -> Tuple2.of(stu.gender, 1), Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT))
                .keyBy(t2 -> t2.f0)
                .sum(1);
        genderCntDS.print();

        env.execute();

    }
}

// TODO 自定义source类从MySQL中读取数据
class MyMySQLSource implements SourceFunction<Students> {

    @Override
    public void run(SourceContext<Students> ctx) throws Exception {
        //TODO run方法只会执行一次创建下列对象的操作
        // 建立连接
        Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://master:3306/bigdata_30", "root", "123456");
        // 创建Statement
        Statement st = conn.createStatement();
        // 执行查询
        ResultSet rs = st.executeQuery("select * from students2");
        // 遍历rs提取每一条数据
        while (rs.next()) {
            long id = rs.getLong("id");
            String name = rs.getString("name");
            int age = rs.getInt("age");
            String gender = rs.getString("gender");
            String clazz = rs.getString("clazz");

            Students stu = new Students(id, name, age, gender, clazz);
            ctx.collect(stu);

            /**
             * 16> (文科四班,1)
             * 15> (女,1)
             * 15> (女,2)
             * 2> (男,1)
             * 7> (文科六班,1)
             * 15> (女,3)
             * 2> (男,2)
             * 17> (理科六班,1)
             * 17> (理科六班,2)
             * 13> (理科五班,1)
             * 20> (理科二班,1)
             * 13> (理科四班,1)
             */
        }

        rs.close();
        st.close();
        conn.close();
    }

    @Override
    public void cancel() {

    }
}

// TODO 创建一个类，用于存储从MySQL中取出的数据
class Students {
    Long id;
    String name;
    Integer age;
    String gender;
    String clazz;

    public Students(Long id, String name, Integer age, String gender, String clazz) {
        this.id = id;
        this.name = name;
        this.age = age;
        this.gender = gender;
        this.clazz = clazz;
    }
}

6、sink

Flink 将转换计算后的数据发送的地点。
Flink 常见的 Sink 大概有如下几类：
写入文件、
打印出来、
写入 socket 、
自定义的 sink 。自定义的 sink 常见的有 Apache kafka、RabbitMQ、MySQL、ElasticSearch、Apache Cassandra、Hadoop FileSystem 等，同理你也可以定义自己的 sink。

1、构建FileSink，监控一个端口中的数据并将其写入到本地文件夹中

package com.shujia.flink.sink;

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringEncoder;
import org.apache.flink.configuration.MemorySize;
import org.apache.flink.connector.file.sink.FileSink;
import org.apache.flink.core.fs.Path;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.filesystem.rollingpolicies.DefaultRollingPolicy;

import java.time.Duration;
public class Demo01FileSink {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        DataStreamSource<String> lineDS = env.socketTextStream("master", 8888);

        // 构建FileSink
        FileSink<String> fileSink = FileSink
                .<String>forRowFormat(new Path("flink/data/fileSink"), new SimpleStringEncoder<String>("UTF-8"))
                .withRollingPolicy(
                        DefaultRollingPolicy.builder()
                                // 这个设置定义了滚动的时间间隔。
                                .withRolloverInterval(Duration.ofSeconds(10))
                                // 这个设置定义了一个不活动间隔。
                                .withInactivityInterval(Duration.ofSeconds(10))
                                // 这个设置定义了单个日志文件可以增长到的最大大小。在这个例子中，每个日志文件在被滚动之前可以增长到最多1MB。
                                .withMaxPartSize(MemorySize.ofMebiBytes(1))
                                .build())
                .build();


        lineDS.sinkTo(fileSink);
        env.execute();

    }
}

2、自定义sink类

package com.shujia.flink.sink;

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.SinkFunction;

import java.util.ArrayList;

public class Demo02MySink {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        ArrayList<String> arrList = new ArrayList<>();
        arrList.add("flink");
        arrList.add("flink");
        arrList.add("flink");
        arrList.add("flink");
        DataStreamSource<String> ds = env.fromCollection(arrList);

        ds.addSink(new MySinkFunction());

        env.execute();

        /**
         * 进入了invoke方法
         * flink
         * 进入了invoke方法
         * flink
         * 进入了invoke方法
         * flink
         * 进入了invoke方法
         * flink
         */

    }
}

class MySinkFunction implements SinkFunction<String>{

    @Override
    public void invoke(String value, Context context) throws Exception {
        System.out.println("进入了invoke方法");
        // invoke 每一条数据会执行一次
        // 最终数据需要sink到哪里，就对value进行处理即可
        System.out.println(value);
    }
}

7、Transformation：数据转换的常用操作

1、Map

package com.shujia.flink.tf;

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class Demo01Map {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 传入一条数据返回一条数据
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        DataStream<String> ds = env.socketTextStream("master", 8888);

        // 1、使用匿名内部类
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> mapDS = ds.map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> map(String word) throws Exception {
                return Tuple2.of(word, 1);
            }
        });

//        mapDS.print();

        // 2、使用lambda表达式
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> mapDS2 =
                ds.map(word -> Tuple2.of(word, 1), Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT));

        mapDS2.print();

        env.execute();
    }
}

2、FlatMap

package com.shujia.flink.tf;

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class Demo02FlatMap {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 传入一条数据返回多条数据，类似UDTF函数
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        DataStream<String> ds = env.socketTextStream("master", 8888);

        // 1、使用匿名内部类
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> flatMapDS01 = ds.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
            @Override
            public void flatMap(String line, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {
                for (String word : line.split(",")) {
                    out.collect(Tuple2.of(word, 1));
                }
            }
        });
        flatMapDS01.print();

        // 2、使用lambda表达式
        SingleOutputStreamOperator<Tuple> flatMapDS02 = ds.flatMap((line, out) -> {
            for (String word : line.split(",")) {
                out.collect(Tuple2.of(word, 1));
            }
        }, Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT));
        flatMapDS02.print();


        env.execute();


    }
}

3、Filter

package com.shujia.flink.tf;

import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class Demo03Filter {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 过滤数据，注意返回值必须是布尔类型，返回true则保留数据，返回false则过滤数据
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        DataStream<String> ds = env.socketTextStream("master", 8888);

        /**
         * Integer.valueOf：该方法将字符串参数转换为 Integer 对象。返回的是 Integer 类型，即 java.lang.Integer 的一个实例。
         * Integer.parseInt：该方法将字符串参数解析为基本数据类型 int 的值。返回的是 int 类型的值，而不是对象。
         * 无需指定返回值类型
         */
        // 只输出大于10的数字
        SingleOutputStreamOperator<String> filterDS = ds.filter(new FilterFunction<String>() {
            @Override
            public boolean filter(String value) throws Exception {
                return Integer.parseInt(value) > 10;
            }
        });
        filterDS.print();

        ds.filter(value -> Integer.parseInt(value) > 10).print();


        env.execute();

    }
}

4、KeyBy

// 两种不同的简写方式
ds.keyBy(value -> value.toLowerCase(), Types.STRING).print();
ds.keyBy(String::toLowerCase, Types.STRING).print();

package com.shujia.flink.tf;

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class Demo04KeyBy {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 用于就数据流分组，让相同的Key进入到同一个任务中进行处理，后续可以跟聚合操作
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        DataStream<String> ds = env.socketTextStream("master", 8888);

        KeyedStream<String, String> keyByDS = ds.keyBy(new KeySelector<String, String>() {
            @Override
            public String getKey(String value) throws Exception {
                return value;
            }
        });
        keyByDS.print();

        // 两种不同的简写方式
        ds.keyBy(value -> value.toLowerCase(), Types.STRING).print();
        ds.keyBy(String::toLowerCase, Types.STRING).print();


        env.execute();

    }
}

5、Reduce

package com.shujia.flink.tf;

import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class Demo05Reduce {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        // 用于对KeyBy之后的数据流进行聚合计算
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        DataStream<String> ds = env.socketTextStream("master", 8888);

        // 统计班级的平均年龄
        /*
         * 文科一班,20
         * 文科一班,22
         * 文科一班,21
         * 文科一班,20
         * 文科一班,22
         *
         * 理科一班,20
         * 理科一班,21
         * 理科一班,20
         * 理科一班,21
         * 理科一班,20
         *
         */
        SingleOutputStreamOperator<Tuple3<String, Integer, Integer>> kvDS = ds.map(line -> {
            String[] split = line.split(",");
            String clazz = split[0];
            int age = Integer.parseInt(split[1]);
            return Tuple3.of(clazz, age, 1);
        }, Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT, Types.INT));

        KeyedStream<Tuple3<String, Integer, Integer>, String> keyByDS = kvDS.keyBy(kv -> kv.f0, Types.STRING);

        keyByDS.reduce(new ReduceFunction<Tuple3<String, Integer, Integer>>() {
                    @Override
                    public Tuple3<String, Integer, Integer> reduce(Tuple3<String, Integer, Integer> value1, Tuple3<String, Integer, Integer> value2) throws Exception {
                        return Tuple3.of(value1.f0, value1.f1 + value2.f1, value1.f2 + value2.f2);
                    }
                }).map(t3 -> Tuple2.of(t3.f0, (double) t3.f1 / t3.f2),Types.TUPLE(Types.STRING,Types.DOUBLE))
                .print();


        keyByDS.reduce((v1,v2)->Tuple3.of(v1.f0, v1.f1 + v2.f1, v1.f2 + v2.f2))
                .map(t3 -> Tuple2.of(t3.f0, (double) t3.f1 / t3.f2),Types.TUPLE(Types.STRING,Types.DOUBLE))
                .print();

        env.execute();
    }
}

6、Window

package com.shujia.flink.tf;

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.SlidingProcessingTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingProcessingTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;

public class Demo06Window {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // Flink窗口操作：时间、计数、会话

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        DataStream<String> ds = env.socketTextStream("master", 8888);
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> kvDS = ds.map(word -> Tuple2.of(word, 1), Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT));

        // 每隔5s统计每个单词的数量 ---> 滚动窗口实现（与spark中的定义相同）
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> outputDS01 = kvDS
                // 按照Tuple2中的第一个元素进行分组
                .keyBy(kv -> kv.f0, Types.STRING)
                // 设置滚动时间
                .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
                // 对Tuple2中的第二个元素（索引为1的元素，即Integer类型）进行求和
                .sum(1);

//        outputDS01.print();
        // 每隔5s统计最近10s内的每个单词的数量 ---> 滑动窗口实现（与spark中的定义相同）
        kvDS
                .keyBy(kv -> kv.f0, Types.STRING)
                // 设置窗口大小和滑动大小
                .window(SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10), Time.seconds(5)))
                .sum(1)
                .print();

        env.execute();
    }
}

7、Union

package com.shujia.flink.tf;

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

public class Demo07Union {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        DataStream<String> ds01 = env.socketTextStream("master", 8888);
        DataStream<String> ds02 = env.socketTextStream("master", 9999);

        DataStream<String> unionDS = ds01.union(ds02);

        // union 就是将两个相同结构的DS合并成一个DS（上下合并）
        unionDS.print();

        env.execute();

    }
}

8、Process

通过processElement实现Map算子操作、flatMap算子操作（实现扁平化）、filter算子操作

package com.shujia.flink.tf;

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.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class Demo08Process {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        DataStream<String> ds01 = env.socketTextStream("master", 8888);

        ds01.process(new ProcessFunction<String, Object>() {
            /*
             * 每进来一条数据就会执行一次
             * value ：一条数据
             * ctx：可以获取任务执行时的信息
             * out：用于输出数据
             * ProcessFunction<String, Object>.Context ctx：flink的上下文对象
             */
            @Override
            public void processElement(String value, ProcessFunction<String, Object>.Context ctx, Collector<Object> out) throws Exception {
                // 通过processElement实现Map算子操作
                out.collect(Tuple2.of(value, 1));
                // 通过processElement实现flatMap算子操作（实现扁平化）
                for (String word : value.split(",")) {
                    out.collect(word);
                }
                // 通过processElement实现filter算子操作
                if("java".equals(value)){
                    out.collect("java ok");
                }
            }
        }).print();


        env.execute();

    }
}

通过processElement实现KeyBy算子操作

package com.shujia.flink.tf;

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;

import java.util.HashMap;

public class Demo09KeyByProcess {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        DataStream<String> ds01 = env.socketTextStream("master", 8888);

        KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, String> keyedDS = ds01.process(new ProcessFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
            @Override
            public void processElement(String value, ProcessFunction<String, Tuple2<String, Integer>>.Context ctx, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {
                for (String word : value.split(",")) {
                    out.collect(Tuple2.of(word, 1));
                }
            }
        }).keyBy(t2 -> t2.f0, Types.STRING);


        // 基于分组之后的数据流同样可以调用process方法
        /**
         * KeyedProcessFunction<K, I, O>
         * Type parameters:
         * <K> – Type of the key. <I> – Type of the input elements. <O> – Type of the output elements.
         */
        keyedDS
                .process(new KeyedProcessFunction<String, Tuple2<String, Integer>, String>() {
                    HashMap<String, Integer> wordCntMap;

                    // 当KeyedProcessFunction构建时只会执行一次，这样就避免了重复创建HashMap对象
                    @Override
                    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
                        wordCntMap = new HashMap<String, Integer>();
                    }

                    // 每一条数据会执行一次
                    @Override
                    public void processElement(Tuple2<String, Integer> value, KeyedProcessFunction<String, Tuple2<String, Integer>, String>.Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                        // 通过process实现word count
                        // 判断word是不是第一次进入，通过HashMap查找word是否有count值
                        String word = value.f0;
                        int cnt = 1;
                        if (wordCntMap.containsKey(word)) {
                            //get 在集合中通过value来获取对应的值
                            int newCnt = wordCntMap.get(word) + 1;
                            wordCntMap.put(word, newCnt);
                            cnt = newCnt;
                        } else {
                            wordCntMap.put(word, 1);
                        }
                        out.collect(word + ":" + cnt);
                    }
                }).print();

        env.execute();
    }
}

8、Flink并行度

如何设置并行度？

1、考虑吞吐量

有聚合操作的任务：1w条/s 一个并行度

无聚合操作的任务：10w条/s 一个并行度

2、考虑集群本身的资源

注：

Task的数量由并行度以及有无Shuffle一起决定（可在shuffle之前观察是否有可合并的Task,可以来减少Task数量）

Task Slot数量是由任务中最大的并行度决定

TaskManager的数量由配置文件中每个TaskManager设置的Slot数量及任务所需的Slot数量一起决定

FLink 并行度设置的几种方式:

1、通过env设置，不推荐，如果需要调整并行度得修改代码重新打包提交任务
2、每个算子可以单独设置并行度，视实际情况决定，一般不常用
3、还可以在提交任务的时候指定并行度，最常用比较推荐的方式
命令行：flink run 可以通过 -p 参数设置全局并行度
4、配置文件flink-conf.yaml中设置
web UI：填写parallelism输入框即可设置，优先级：算子本身的设置 > env做的全局设置 > 提交任务时指定的 > 配置文件flink-conf.yaml

package com.shujia.flink.core;

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class Demo03Parallelism {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        /**
         * 如何设置并行度？
         * 1、考虑吞吐量
         *      有聚合操作的任务：1w条/s 一个并行度
         *      无聚合操作的任务：10w条/s 一个并行度
         * 2、考虑集群本身的资源
         *
         * Task的数量由并行度以及有无Shuffle一起决定（可在shuffle之前观察是否有可合并的Task,可以来减少Task数量）
         * Task Slot数量 是由任务中最大的并行度决定
         * TaskManager的数量由配置文件中每个TaskManager设置的Slot数量及任务所需的Slot数量一起决定
         *
         */
        // FLink 并行度设置的几种方式
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        // 1、通过env设置，不推荐，如果需要调整并行度得修改代码重新打包提交任务
        env.setParallelism(3);

        // socketTextStream的并行度为1，无法调整
        DataStreamSource<String> ds = env.socketTextStream("master", 8888);

        // 2、每个算子可以单独设置并行度，视实际情况决定，一般不常用
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> kvDS = ds
                        .map(word -> Tuple2.of(word, 1), Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT))
                        .setParallelism(4);


        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> wordCntDS2P =
                kvDS.keyBy(kv -> kv.f0)
                .sum(1)
                        .setParallelism(2);


        // 如果算子不设置并行度则以全局为准
        wordCntDS2P.print();

        /**
         * 3、还可以在提交任务的时候指定并行度，最常用 比较推荐的方式
         *  命令行：flink run 可以通过 -p 参数设置全局并行度
         *  
         *  web UI：填写parallelism输入框即可设置，优先级：算子本身的设置 > env做的全局设置 > 提交任务时指定的 > 配置文件flink-conf.yaml
         */

        env.execute();

    }
}

上述代码执行如下：

9、事件时间

事件时间：指的是数据产生的时间或是数据发生的时间。它是数据本身所携带的时间信息，代表了事件真实发生的时间。在Flink中，事件时间通过数据元素自身带有的时间戳来表示，这个时间戳具有业务含义，并与系统时间独立。

1、案例一：基于事件事件的滚动窗口的实现

窗口的触发条件:

1、水位线大于等于窗口的结束时间

2、窗口内有数据

水位线：某个线程中所接收到的数据中最大的时间戳
水位线设置1： 单调递增时间戳策略，不考虑数据乱序问题。所传入数据的最大事件时间作为水位线
.<Tuple2<String, Long>>forMonotonousTimestamps()
水位线设置2 设置水位线前移，容忍5s的数据乱序到达，本质上将水位线前移5s，缺点：导致任务延时变大

.<Tuple2<String, Long>>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(5))

package com.shujia.flink.core;

import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.TimestampAssignerSupplier;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingEventTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;

import java.time.Duration;

public class Demo04EventTime {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 事件时间：数据本身自带的时间
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 设置全局并行度
        env.setParallelism(1);

        /*
        数据格式：单词,时间戳（很大的整数，Long类型）
         a,1722233813000
         a,1722233814000
         a,1722233815000
         a,1722233816000
         a,1722233817000
         a,1722233818000
         a,1722233819000
         a,1722233820000
         a,1722233822000
         a,1722233827000
         */
        DataStreamSource<String> wordTsDS = env.socketTextStream("master", 8888);

        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> mapDS = wordTsDS
                .map(line -> Tuple2.of(line.split(",")[0], Long.parseLong(line.split(",")[1])), Types.TUPLE(Types.STRING, Types.LONG));

        // 指定数据的时间戳，告诉Flink，将其作为事件时间进行处理
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> assDS = mapDS
                .assignTimestampsAndWatermarks(
                        WatermarkStrategy
                                  // 水位线：某个线程中所接收到的数据中最大的时间戳
//                                //水位线设置1： 单调递增时间戳策略，不考虑数据乱序问题。所传入数据的最大事件时间作为水位线
//                                .<Tuple2<String, Long>>forMonotonousTimestamps()
                                //TODO ：水位线设置2 设置水位线前移，容忍5s的数据乱序到达，本质上将水位线前移5s，缺点：导致任务延时变大
                                .<Tuple2<String, Long>>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(5))
                                // 指定事件时间，可以提取数据的某一部分作为事件时间
                                .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Tuple2<String, Long>>() {
                                    @Override
                                    public long extractTimestamp(Tuple2<String, Long> t2, long recordTimestamp) {
                                        return t2.f1;
                                    }
                                })
                );

        // 不管是事件时间还是处理时间都需要搭配窗口操作一起使用
        assDS.map(kv -> Tuple2.of(kv.f0, 1), Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT))
                .keyBy(t2 -> t2.f0)
                /**
                 * 窗口的触发条件
                 * 1、水位线大于等于窗口的结束时间
                 * 2、窗口内有数据
                 *TumblingEventTimeWindows:滚动窗口
                 */
                .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
                .sum(1)
                .print();

        env.execute();

    }
}

2、案例二：自定义水平线策略

多并行度，map之后指定水位线生成策略

注：必须两个线程中的水位线都超过了窗口的大小，才能触发窗口的执行

当窗口满足执行条件：

1、所有线程的水位线都超过了窗口的结束时间（依次每两个不同编号的线程为一组，该组均超过）

2、窗口有数据触发一次process方法

package tfTest;

import com.shujia.flink.event.MyEvent;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.*;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessWindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingEventTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class Demo05WaterMarkStrategy {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 自定义水位线策略
        // 参考链接：https://blog.csdn.net/zznanyou/article/details/121666563
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        env.setParallelism(2);

        DataStreamSource<String> eventDS = env.socketTextStream("master", 8888);


        // 将每条数据变成MyEvent类型
        eventDS.map(new MapFunction<String, MyEvent>() {
            @Override
            public MyEvent map(String value) throws Exception {
                String[] split = value.split(",");
                return new MyEvent(split[0],Long.parseLong(split[1]));
            }
        })
                // TODO 设置事件时间和自定义水平线策略
                .assignTimestampsAndWatermarks(new WatermarkStrategy<MyEvent>() {
            @Override
            public TimestampAssigner<MyEvent> createTimestampAssigner(TimestampAssignerSupplier.Context context) {
                return new SerializableTimestampAssigner<MyEvent>() {
                    @Override
                    public long extractTimestamp(MyEvent element, long recordTimestamp) {
                        return element.getTs();
                    }
                };
            }

            @Override
            public WatermarkGenerator<MyEvent> createWatermarkGenerator(WatermarkGeneratorSupplier.Context context) {
                return new MyMapWatermarkGenerator();
            }
        }).keyBy(my-> my.getWord())
                .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
                // 当窗口满足执行条件：1、所有线程的水位线都超过了窗口的结束时间 2、窗口有数据 触发一次process方法
                .process(new ProcessWindowFunction<MyEvent, String, String, TimeWindow>() {
                    @Override
                    public void process(String s, ProcessWindowFunction<MyEvent, String, String, TimeWindow>.Context context, Iterable<MyEvent> elements, Collector<String> out) throws Exception {
                        System.out.println("窗口触发执行了。");
                        System.out.println("当前水位线为：" + context.currentWatermark() + ",当前窗口的开始时间：" + context.window().getStart() + ",当前窗口的结束时间：" + context.window().getEnd());

                        // 基于elements做统计 通过out可以将结果发送到下游
                    }
                }).print();


        env.execute();

    }
}

// 用于map之后指定水位线生成策略
class MyMapWatermarkGenerator implements WatermarkGenerator<MyEvent> {

    private final long maxOutOfOrderness = 0;

    private long currentMaxTimeStamp;

    //TODO 每来一条数据会处理一次，若maxOutOfOrderness为0，则为单调递增时间戳策略；若不为0，则是水位线前移策略
    @Override
    public void onEvent(MyEvent event, long eventTimestamp, WatermarkOutput output) {
        currentMaxTimeStamp = Math.max(currentMaxTimeStamp, eventTimestamp);
        System.out.println("当前线程编号为：" + Thread.currentThread().getId() + ",当前水位线为：" + (currentMaxTimeStamp - maxOutOfOrderness));
    }

    // 周期性的执行：env.getConfig().getAutoWatermarkInterval(); 默认是200ms
    @Override
    public void onPeriodicEmit(WatermarkOutput output) {
        // 发送
        output.emitWatermark(new Watermark(currentMaxTimeStamp - maxOutOfOrderness));
    }
}

执行结果：

在这里插入图片描述

多并行度，source之后设置水位线策略

效果通线程并行度为1的情况

package com.shujia.flink.core;

import com.shujia.flink.event.MyEvent;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.*;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessWindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingEventTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class Demo05WaterMarkStrategy {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 自定义水位线策略
        // 参考链接：https://blog.csdn.net/zznanyou/article/details/121666563
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        env.setParallelism(2);

        DataStreamSource<String> eventDS = env.socketTextStream("master", 8888);

        // 在Source之后就指定水位线策略
        eventDS.assignTimestampsAndWatermarks(new WatermarkStrategy<String>() {
                    // 指定时间戳的提取策略
                    @Override
                    public TimestampAssigner<String> createTimestampAssigner(TimestampAssignerSupplier.Context context) {
                        return new SerializableTimestampAssigner<String>() {
                            @Override
                            public long extractTimestamp(String element, long recordTimestamp) {
                                return Long.parseLong(element.split(",")[1]);
                            }
                        };
                        // 简写方式
//                return (ele,ts)->Long.parseLong(ele.split(",")[1]);
                    }

                    // 指定水位线的策略
                    @Override
                    public WatermarkGenerator<String> createWatermarkGenerator(WatermarkGeneratorSupplier.Context context) {
                        return new MyWatermarkGenerator();
                    }
                })
                // 将数据变成KV格式，即：单词,1
                .map(line -> Tuple2.of(line.split(",")[0], 1), Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT))
                .keyBy(t2 -> t2.f0)
                .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
                // 当窗口满足执行条件：1、水位线超过了窗口的结束时间 2、窗口有数据 触发一次process方法
                .process(new ProcessWindowFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>, String, TimeWindow>() {
                    @Override
                    public void process(String s, ProcessWindowFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>, String, TimeWindow>.Context context, Iterable<Tuple2<String, Integer>> elements, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {
                        System.out.println("窗口触发执行了。");
                        System.out.println("当前水位线为：" + context.currentWatermark() + ",当前窗口的开始时间：" + context.window().getStart() + ",当前窗口的结束时间：" + context.window().getEnd());

                        // 基于elements做统计 通过out可以将结果发送到下游
                    }
                }).print();
        env.execute();

    }
}

// 用于Source之后直接指定水位线生成策略
class MyWatermarkGenerator implements WatermarkGenerator<String> {

    private final long maxOutOfOrderness = 0;

    private long currentMaxTimeStamp;

    // 每来一条数据会处理一次
    @Override
    public void onEvent(String event, long eventTimestamp, WatermarkOutput output) {
        currentMaxTimeStamp = Math.max(currentMaxTimeStamp, eventTimestamp);
        System.out.println("当前线程编号为：" + Thread.currentThread().getId() + ",当前水位线为：" + (currentMaxTimeStamp - maxOutOfOrderness));
    }

    // 周期性的执行：env.getConfig().getAutoWatermarkInterval(); 默认是200ms
    @Override
    public void onPeriodicEmit(WatermarkOutput output) {
        output.emitWatermark(new Watermark(currentMaxTimeStamp - maxOutOfOrderness));
    }
}

10、窗口

1、时间窗口：滚动与滑动窗口

时间窗口：滚动、滑动

时间类型：处理时间、事件时间

package com.shujia.flink.window;

import com.shujia.flink.event.MyEvent;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.SlidingEventTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.SlidingProcessingTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;

import java.time.Duration;

public class Demo01TimeWindow {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        /*
         * 时间窗口：滚动、滑动
         * 时间类型：处理时间、事件时间
         */
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        env.setParallelism(1);

        DataStream<MyEvent> myDS = env.socketTextStream("master", 8888)
                .map(new MapFunction<String, MyEvent>() {
                    @Override
                    public MyEvent map(String value) throws Exception {
                        String[] split = value.split(",");
                        return new MyEvent(split[0], Long.parseLong(split[1]));
                    }
                });

        // 基于处理时间的滚动、滑动窗口
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> processDS = myDS
                .map(e -> Tuple2.of(e.getWord(), 1), Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT))
                .keyBy(t2 -> t2.f0)
                // 滚动窗口 每隔5s统计一次
//                .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
                // 滑动窗口 每隔5s统计最近10s内的数据
                .window(SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10), Time.seconds(5)))
                .sum(1);

        // 基于事件时间的滚动、滑动窗口
        SingleOutputStreamOperator<MyEvent> assDS = myDS.assignTimestampsAndWatermarks(
                // 设置水位线策略、指定事件时间
                WatermarkStrategy
                        // Duration.ofSeconds(5)：水位线前移5s
                        .<MyEvent>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(5))
                        .withTimestampAssigner((event, ts) -> event.getTs())
        );
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> eventDS = assDS
                .map(e -> Tuple2.of(e.getWord(), 1), Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT))
                .keyBy(t2 -> t2.f0)
                // 滚动窗口，由于水位线前移了5s，整体有5s的延时
//                .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
                // 滑动窗口
                .window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10),Time.seconds(5)))
                .sum(1);

//        processDS.print();
        eventDS.print();
        env.execute();

    }
}

2、会话窗口

基于处理时间的会话窗口，当一段时间没有数据，那么就认定此次会话结束并触发窗口的执行
基于事件时间的会话窗口，连续接收的两条数据的事件时间之差要大于5s(窗口大小)，才能触发窗口的执行

package com.shujia.flink.window;

import com.shujia.flink.event.MyEvent;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.EventTimeSessionWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.ProcessingTimeSessionWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.SlidingProcessingTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;

public class Demo02Session {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        env.setParallelism(1);

        DataStream<MyEvent> myDS = env.socketTextStream("master", 8888)
                .map(new MapFunction<String, MyEvent>() {
                    @Override
                    public MyEvent map(String value) throws Exception {
                        String[] split = value.split(",");
                        return new MyEvent(split[0], Long.parseLong(split[1]));
                    }
                });


        // 基于处理时间的会话窗口，当一段时间没有数据，那么就认定此次会话结束并触发窗口的执行
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> processSessionDS = myDS.map(e -> Tuple2.of(e.getWord(), 1), Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT))
                .keyBy(t2 -> t2.f0)
                // 10秒内没有数据，则认定此次会话结束并触发窗口的执行
                .window(ProcessingTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(10)))
                .sum(1);

        //TODO 基于事件时间的会话窗口，连续接收的两条数据的事件时间之差要大于5s(窗口大小)，才能触发窗口的执行
        // 指定水位线策略并提供数据中的时间戳解析规则
        SingleOutputStreamOperator<MyEvent> assDS = myDS.assignTimestampsAndWatermarks(
                WatermarkStrategy
                        .<MyEvent>forMonotonousTimestamps()
                        .withTimestampAssigner((e, ts) -> e.getTs())
        );

        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> eventSessionDS = assDS.map(e -> Tuple2.of(e.getWord(), 1), Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT))
                .keyBy(t2 -> t2.f0)
                .window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(5)))
                .sum(1);

//        processSessionDS.print();
        eventSessionDS.print();
        env.execute();
    }
}

3、计数窗口：滚动、滑动

滚动下：每同一个key的5条数据会统计一次

滑动下：每隔同一个key的5条数据，统计最近的同一个key的10条数据

package com.shujia.flink.window;

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class Demo03CountWindow {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 计数窗口：滚动、滑动
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        DataStreamSource<String> ds = env.socketTextStream("master", 8888);

        ds.map(word-> Tuple2.of(word,1), Types.TUPLE(Types.STRING,Types.INT))
                .keyBy(t2->t2.f0)
//                .countWindow(5) // 每同一个key的5条数据会统计一次
                .countWindow(10,5) // 每隔同一个key的5条数据，统计最近的同一个key的10条数据
                .sum(1)
                .print();

        env.execute();

        /**
         * 每隔同一个key的5条数据，统计最近的同一个key的10条数据
         * 输入：
         * a
         * a
         * a
         * a
         * a
         * b
         * b
         * b
         * a
         * a
         * a
         * a
         * a
         * 输出：
         * 13> (a,5)
         * 13> (a,10)
         */

    }
}