高可用

HA 依赖于zk

Flink ON Yarn

两种模式

Session模式

Per-Job模式

前置说明

Flink原理

Task 属于进程 TaskSlot属于线程

1. DataFlow:Flink程序在执行的时候会被映射成一个数据流程模型
2. Operator：数据流模型中得每一个操作都被称作为Operator，Operator分为：Source/Transfrom/Sink
3. Partition:数据流模型是分布式的和并行的，执行中会形成1-n个分区
4. SubTask：多个分区任务可以并行，每个都是运行在一个线程中的，也就是一个SubTask子任务
5. Parallelism：并行度，就是可以同时执行的子任务数/分区数

数据在两个operator算子之间传递的时候有两种模式：

1. One to One模式：
   两个Operatior用此模式传递的时候，会保持数据的分区数和数据的排序；如上图中的Source1到Map1，他就保留的Source的分区特性，以及分区元素处理的有序性
2. Redistributing模式
   这种模式会改变数据的分区数；每个operator subtask会根据选择transformation把数据发送到不同的目标subtaks，比如keyBy（）会通过hashcode重新分区，broadcast（）和rebalance（）方法会随机重新分区

Operator Chain

客户端在提交任务的时候对Operator进行优化操作，能进行合并的Operator会被合并为一个Operator，合并后后的Operator称为Operator Chain，实际上就是一个执行链，
每个执行链会在TaskManager上独立的线程中执行–就是SubTask

TaskSlot And Sharing

每个TaskManager是一个JVM的进程，为了控制一个TaskManager（worker）能接收多少个task，Flink通过TaskSlot来控制。TaskSloat数量是用来限制一个TaskManager工作进程中卡可以同时运行多少个工作线程，TaskSlot是一个TaskManager中的最小资源单位，一个TaskManager中有多少个TaskSlot就意味着能支持多少个并发Task处理

Flink将进程的内存进行
了划分到多个slot之后可以获得如下好处：

• TaskManager最多能同时并发执行的子任务数是可以通过TaskSlot数量控制的
• TaskSolt有独占的内存空间，这样在一个TaskManager中可以运行多个不同的作业，作业之间不受影响

个人理解：分布式线程池，可复用

Flink执行图（ExecutionGraph）

API

Source

基于集合

1. env.fromElements(可变参数)
2. env.fromCollection(各种集合)
3. env.generateSequence(开始，结束)
4. env.fromSequence(开始，结束)

基于文件
env.readTextFile(本地/hdsf/文件夹）
基于Socket
env.socketTextStream(host,port)

自定义
Flink还提供了数据源接口，实现自定义数据源：

1. SourceFunction:非并行度数据源（并行度只能 = 1）
2. RichSourceFunction：多功能并行数据源（并行度只能 = 1）
3. ParallelSourceFunction：并行数据源（并行度能够 >= 1）
4. RichParallelSourceFunction: 多功能并
   行数据源（并行度能够>=1）–>Kafka数据源使用欧冠的就是该接口

Transformation

1. map/flatMap/keyBy/filter/reduce
2. union和connect
   
   union：只能合并同类型
   connect：可以合并不同类型，之后需要做其他处理，不能输出
3. Side Outputs 侧流
4. rebalance 重平衡分区
5. 其他分区
   

Sink

控制台

1. ds.print() 直接输出控制台
2. ds.printToErr() 直接输出控制台红色
3. ds.writeAsText(“本地/hdsf”,WriteMode.OVERWRITE)
   注意输出到path的时候可以在前面设置并行度,如果
   并行度>1,则path为目录
   并行度=1，则path为文件夹

自定义Sink

类似于Source ，4个Sink

1. SinkFunction:非并行度数据源（并行度只能 = 1）
2. RichSinkFunction：多功能并行数据源（并行度只能 = 1）
3. ParallelSinkFunction：并行数据源（并行度能够 >= 1）
4. RichParallelSinkFunction: 多功能并

Connectors

JDBCSink，KafkaSink，RedisSink

Flink四大基石

Window

window分类

总结

1. 基于时间的滚动窗口 tumbling-time-window
2. 基于时间的滑动窗口 sliding-time-window
3. 基于数量的滚动窗口 tumbling-count-window
4. 基于数量的滑动窗口 sliding-count-window
   flink还支持一个特殊的窗口：session会话窗口，需要设置一个会话超时时间，如30s，则表示30s内没有数据到来，则触发上一个窗口计算

使用keyby的流，应该使用window方法
未使用keyby的流，应该使用windowAll方法

基于时间

public class CarDemo {
    /**
     * 需求
     *  nc -lk 9999
     *  有如下数据表示
     *      信号灯编号和通过该信号灯的车的数量
9,3
9,2
2,3
9,2
3,3
3,2
4,3
9,2
        要求1：
            每隔5秒钟统计一次，最近5秒内，各个路口通过红路灯汽车的数量--基于时间的滚动窗口
        要求2：
            每隔5秒钟统计一次，最近10秒内，各个路口通过红路灯汽车的数量--基于时间的滑动窗口
     *
     * @param args
     */
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        DataStreamSource<String> stream = env.socketTextStream("hadoop102", 9999);

        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> mapStream = stream.map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> map(String s) throws Exception {
                String[] split = s.split(",");
                return Tuple2.of(split[0], Integer.valueOf(split[1]));

            }
        });
        KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, String> tStream = mapStream.keyBy(t -> t.f0);
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> tumblingStream = tStream.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
                .sum(1);

        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> slidingStream = tStream.window(SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10), Time.seconds(5)))
                .sum(1);

        tumblingStream.print("tumbling");
        slidingStream.printToErr("sliding");
        env.execute();

    }
}

基于数量

public class CarDemo {
    /**
     * 需求
     *  nc -lk 9999
     *  有如下数据表示
     *      信号灯编号和通过该信号灯的车的数量
9,3
9,2
2,3
9,2
9,2
9,2
        要求1：
            统计在最近的5条消息中，各自路口通过的机车数量，相同的key每出现5次进行统计--基于数量的滚动窗口
        要求2：
            统计在最近的5条消息中，各自路口通过的机车数量，相同的key每出现3次进行统计--基于时间的滑动窗口
     *
     * @param args
     */
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        DataStreamSource<String> stream = env.socketTextStream("hadoop102", 9999);

        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> mapStream = stream.map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> map(String s) throws Exception {
                String[] split = s.split(",");
                return Tuple2.of(split[0], Integer.valueOf(split[1]));

            }
        });
        KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, String> tStream = mapStream.keyBy(t -> t.f0);
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> tumblingStream = tStream.countWindow(5).sum(1);
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> slidingStream = tStream.countWindow(5, 3).sum(1);

        tumblingStream.print("tumbling");
        slidingStream.printToErr("sliding");
        env.execute();

    }
}

会话窗口

public class CarDemo {
    /**
     * 需求
     *  nc -lk 9999
     *  有如下数据表示
     *      信号灯编号和通过该信号灯的车的数量
9,3
9,2
2,3
9,2
9,2
9,2
        要求1：
           设置会话超时时间10s，10s内没有数据到来，则触发窗口计算
     *
     * @param args
     */
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        DataStreamSource<String> stream = env.socketTextStream("hadoop102", 9999);

        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> mapStream = stream.map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> map(String s) throws Exception {
                String[] split = s.split(",");
                return Tuple2.of(split[0], Integer.valueOf(split[1]));

            }
        });
        KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, String> tStream = mapStream.keyBy(t -> t.f0);

        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> sum = tStream.window(ProcessingTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(10))).sum(1);

        sum.printToErr();
        env.execute();

    }
}

Time And Watermark

Time分类

WaterMarker

WaterMarker重点
案例

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

        /**
         * 需求
         *  有订单数据，格式： （ 订单Id，用户Id，时间戳/事件时间 ，订单金额）
         *  要求每隔5s，计算5s内，每个用户的订单总金额
         *
         *  并添加WaterMaker来解决一定程度的 数据延迟以及数据乱序 问题
         */

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        DataStreamSource<Order> orderDs = env.addSource(new SourceFunction<Order>() {
            private Boolean flag = true;

            @Override
            public void run(SourceContext<Order> ct) throws Exception {
                Random random = new Random();
                while (flag) {
                    String orderId = UUID.randomUUID().toString();
                    int userId = random.nextInt(2);
                    int money = random.nextInt(101);
                    long eventTime = System.currentTimeMillis() - random.nextInt(5) * 1000;
                    Order order = new Order(orderId, userId, money, eventTime);
                    ct.collect(order);
                    Thread.sleep(1000);
                }
            }

            @Override
            public void cancel() {
                flag = false;
            }

        });

        // TODO transformation
        /**
         * Flink 1.12 版本
         * 每隔5s计算最近的数据球每个用户的订单总金额，要求：基于时间时间计算+WaterMarker
         *
         * env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);// 在新版本中默认就是EventTime
         * 设置 WaterMarker = 当前最大事件时间 - 最大允许的延时 或 乱序时间
         */
        SingleOutputStreamOperator<Order> orderDsWithWatermark = orderDs.assignTimestampsAndWatermarks(
                WatermarkStrategy.<Order>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3)) // 指定延时时间或乱序时间
                        .withTimestampAssigner(((order, timestamp) -> order.eventTime))
        );
        SingleOutputStreamOperator<Order> result = orderDsWithWatermark.keyBy(order -> order.userId)
                .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
                .sum("money");

        result.print();
        env.execute();

    }
    @Data
    @AllArgsConstructor
    @NoArgsConstructor
    public static class Order{
        public String orderId;
        public Integer userId;
        public Integer money;
        public Long eventTime;


    }
}

测到输出机制（解决严重迟到问题）

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

        /**
         * 需求
         *  有订单数据，格式： （ 订单Id，用户Id，时间戳/事件时间 ，订单金额）
         *  要求每隔5s，计算5s内，每个用户的订单总金额
         *
         *  并添加WaterMaker来解决一定程度的 数据延迟以及数据乱序 问题
         *
         *  并使用outputTag + allowedLateness 来解决数据丢失问题（严重的 数据延迟以及数据乱序 问题）
         */

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        DataStreamSource<Order> orderDs = env.addSource(new SourceFunction<Order>() {
            private Boolean flag = true;

            @Override
            public void run(SourceContext<Order> ct) throws Exception {
                Random random = new Random();
                while (flag) {
                    String orderId = UUID.randomUUID().toString();
                    int userId = random.nextInt(2);
                    int money = random.nextInt(101);
                    long eventTime = System.currentTimeMillis() - random.nextInt(20) * 1000;
                    Order order = new Order(orderId, userId, money, eventTime);
                    ct.collect(order);
                    Thread.sleep(1000);
                }
            }

            @Override
            public void cancel() {
                flag = false;
            }

        });

        // TODO transformation
        /**
         * Flink 1.12 版本
         * 每隔5s计算最近的数据球每个用户的订单总金额，要求：基于时间时间计算+WaterMarker
         *
         * env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);// 在新版本中默认就是EventTime
         * 设置 WaterMarker = 当前最大事件时间 - 最大允许的延时 或 乱序时间
         */

        // TODO 侧道输出机制，解决严重的迟到问题
        OutputTag<Order> orderOutputTag = new OutputTag<>("seriousLate", TypeInformation.of(Order.class));
        SingleOutputStreamOperator<Order> orderDsWithWatermark = orderDs.assignTimestampsAndWatermarks(
                WatermarkStrategy.<Order>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3)) // 指定延时时间或乱序时间
                        .withTimestampAssigner(((order, timestamp) -> order.eventTime))
        );
        SingleOutputStreamOperator<Order> result1 = orderDsWithWatermark.keyBy(order -> order.userId)
                .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
                .allowedLateness(Time.seconds(3))
                .sideOutputLateData(orderOutputTag)
                .sum("money");

        DataStream<Order> result2 = result1.getSideOutput(orderOutputTag);
        result1.print("正常的数据");
        result2.printToErr("迟到的数据");
        env.execute();

    }
    @Data
    @AllArgsConstructor
    @NoArgsConstructor
    public static class Order{
        public String orderId;
        public Integer userId;
        public Integer money;
        public Long eventTime;


    }
}