文章目录
- DataStream API(基础篇)
- Flink 支持的数据类型
- 执行环境(Execution Environment)
- 创建执行环境
- 执行模式(Execution Mode)
- 触发程序执行
- 源算子
- 准备工作
- 从集合中读取数据
- 从文件读取数据
- 从 Socket 读取数据
- 从 Kafka 读取数据
- 自定义 Source
- 转换算子(Transformation)
- 映射(map)
- 过滤(filter)
- 扁平映射(flatMap)
- 聚合算子(Aggregation)
- 按键分区(keyBy)
- 简单聚合
- 归约聚合(reduce)
- 用户自定义函数(UDF)
- 富函数类(Rich Function Classes)
- 物理分区(Physical Partitioning)和分区策略
- 输出算子(Sink)
- 输出文件
- 输出到 Kafka
- 输出到 Redis
- 输出到 Elasticsearch
- 输出到 MySQL(JDBC)
- 自定义 Sink 输出
DataStream API(基础篇)
Flink 有非常灵活的分层 API 设计,其中的核心层就是 DataStream/DataSet API。由于新版本已经实现了流批一体,DataSet API 将被弃用,官方推荐统一使用 DataStream API 处理流数据和批数据。
DataStream(数据流)本身是 Flink 中一个用来表示数据集合的类(Class),我们编写的Flink 代码其实就是基于这种数据类型的处理,所以这套核心 API 就以 DataStream 命名。
一个 Flink 程序,其实就是对 DataStream 的各种转换。具体来说,代码基本上都由以下几部分构成:
- 获取执行环境(execution environment)
- 读取数据源(source)
- 定义基于数据的转换操作(transformations)
- 定义计算结果的输出位置(sink)
- 触发程序执行(execute)
Flink 支持的数据类型
(1)Flink 的类型系统
Flink 作为一个分布式处理框架,处理的是以数据对象作为元素的流。为了方便地处理数据,Flink 有自己一整套类型系统。Flink 使用“类型信息”(TypeInformation)来统一表示数据类型。TypeInformation 类是 Flink 中所有类型描述符的基类。它涵盖了类型的一些基本属性,并为每个数据类型生成特定的序列化器、反序列化器和比较器。
(2) Flink 支持的数据类型
简单来说,对于常见的 Java 和 Scala 数据类型,Flink 都是支持的。Flink 在内部,Flink对支持不同的类型进行了划分,这些类型可以在 Types 工具类中找到:
-
基本类型
所有 Java 基本类型及其包装类,再加上 Void、String、Date、BigDecimal 和 BigInteger。
-
数组类型
包括基本类型数组(PRIMITIVE_ARRAY)和对象数组(OBJECT_ARRAY)
-
复合数据类型
- Java 元组类型(TUPLE):这是 Flink 内置的元组类型,是 Java API 的一部分。最多25 个字段,也就是从 Tuple0~Tuple25,不支持空字段
- Scala 样例类及 Scala 元组:不支持空字段
- 行类型(ROW):可以认为是具有任意个字段的元组,并支持空字段
- POJO:Flink 自定义的类似于 Java bean 模式的类
-
辅助类型
Option、Either、List、Map 等
-
泛型类型(GENERIC)
Flink 支持所有的 Java 类和 Scala 类。不过如果没有按照上面 POJO 类型的要求来定义,就会被 Flink 当作泛型类来处理。Flink 会把泛型类型当作黑盒,无法获取它们内部的属性;它们也不是由 Flink 本身序列化的,而是由 Kryo 序列化的。
在这些类型中,元组类型和 POJO 类型最为灵活,因为它们支持创建复杂类型。而相比之下,POJO 还支持在键(key)的定义中直接使用字段名,这会让我们的代码可读性大大增加。所以,在项目实践中,往往会将流处理程序中的元素类型定为 Flink 的 POJO 类型。
Flink 对 POJO 类型的要求如下:
- 类是公共的(public)和独立的(standalone,也就是说没有非静态的内部类);
- 类有一个公共的无参构造方法;
- 类中的所有字段是 public 且非 final 的;或者有一个公共的 getter 和 setter 方法,这些方法需要符合 Java bean 的命名规范。
所以我们看到,之前的 UserBehavior,就是我们创建的符合 Flink POJO 定义的数据类型。
(3)类型提示(Type Hints)
Flink 还具有一个类型提取系统,可以分析函数的输入和返回类型,自动获取类型信息,从而获得对应的序列化器和反序列化器。但是,由于 Java 中泛型擦除的存在,在某些特殊情况下(比如 Lambda 表达式中),自动提取的信息是不够精细的——只告诉 Flink 当前的元素由“船头、船身、船尾”构成,根本无法重建出“大船”的模样;这时就需要显式地提供类型信息,才能使应用程序正常工作或提高其性能。
为了解决这类问题,Java API 提供了专门的“类型提示”(type hints)。
回忆一下之前的 word count 流处理程序,我们在将 String 类型的每个词转换成(word,count)二元组后,就明确地用 returns 指定了返回的类型。因为对于 map 里传入的 Lambda 表达式,系统只能推断出返回的是 Tuple2 类型,而无法得到 Tuple2<String, Long>。只有显式地告诉系统当前的返回类型,才能正确地解析出完整数据。
.map(word -> Tuple2.of(word, 1L))
.returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.LONG));
这是一种比较简单的场景,二元组的两个元素都是基本数据类型。那如果元组中的一个元素又有泛型,该怎么处理呢?
Flink 专门提供了 TypeHint 类,它可以捕获泛型的类型信息,并且一直记录下来,为运行时提供足够的信息。我们同样可以通过.returns()方法,明确地指定转换之后的 DataStream 里元素的类型。
returns(new TypeHint<Tuple2<Integer, SomeType>>(){})
执行环境(Execution Environment)
Flink 程序可以在各种上下文环境中运行:我们可以在本地 JVM 中执行程序,也可以提交到远程集群上运行。
不同的环境,代码的提交运行的过程会有所不同。这就要求我们在提交作业执行计算时,首先必须获取当前 Flink 的运行环境,从而建立起与 Flink 框架之间的联系。只有获取了环境上下文信息,才能将具体的任务调度到不同的 TaskManager 执行。
创建执行环境
我 们 要 获 取 的 执 行 环 境 , 是StreamExecutionEnvironment 类的对象,这是所有 Flink 程序的基础。在代码中创建执行环境的方式,就是调用这个类的静态方法,具体有以下三种。
(1)getExecutionEnvironment
最简单的方式,就是直接调用 getExecutionEnvironment 方法。它会根据当前运行的上下文直接得到正确的结果:如果程序是独立运行的,就返回一个本地执行环境;如果是创建了 jar包,然后从命令行调用它并提交到集群执行,那么就返回集群的执行环境。也就是说,这个方法会根据当前运行的方式,自行决定该返回什么样的运行环境。
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
(2)createLocalEnvironment
这个方法返回一个本地执行环境。可以在调用时传入一个参数,指定默认的并行度;如果不传入,则默认并行度就是本地的 CPU 核心数。
StreamExecutionEnvironment localEnv = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment();
(3)createRemoteEnvironment
这个方法返回集群执行环境。需要在调用时指定 JobManager 的主机名和端口号,并指定要在集群中运行的 Jar 包。
StreamExecutionEnvironment remoteEnv = StreamExecutionEnvironment
.createRemoteEnvironment(
"host", // JobManager 主机名
1234, // JobManager 进程端口号
"path/to/jarFile.jar" // 提交给 JobManager 的 JAR 包
);
在获取到程序执行环境后,我们还可以对执行环境进行灵活的设置。比如可以全局设置程序的并行度、禁用算子链,还可以定义程序的时间语义、配置容错机制。
执行模式(Execution Mode)
上面我们获取到的执行环境,是一个 StreamExecutionEnvironment,顾名思义它应该是做流处理的。那对于批处理,又应该怎么获取执行环境呢?
在之前的 Flink 版本中,批处理的执行环境与流处理类似,是调用类 ExecutionEnvironment的静态方法,返回它的对象:
// 批处理环境
ExecutionEnvironment batchEnv = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 流处理环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
基于 ExecutionEnvironment 读入数据创建的数据集合,就是 DataSet;对应的调用的一整套转换方法,就是 DataSet API。
而从 1.12.0 版本起,Flink 实现了 API 上的流批统一。DataStream API 新增了一个重要特性:可以支持不同的“执行模式”(execution mode),通过简单的设置就可以让一段 Flink 程序在流处理和批处理之间切换。这样一来,DataSet API 也就没有存在的必要了。
-
流执行模式(STREAMING)
这是 DataStream API 最经典的模式,一般用于需要持续实时处理的无界数据流。默认情况下,程序使用的就是 STREAMING 执行模式。
-
批执行模式(BATCH)
专门用于批处理的执行模式, 这种模式下,Flink 处理作业的方式类似于 MapReduce 框架。对于不会持续计算的有界数据,我们用这种模式处理会更方便。
-
自动模式(AUTOMATIC)
在这种模式下,将由程序根据输入数据源是否有界,来自动选择执行模式。
BATCH 模式的配置方法:
由于 Flink 程序默认是 STREAMING 模式,我们这里重点介绍一下 BATCH 模式的配置。主要有两种方式
-
通过命令行配置,在提交作业时,增加 execution.runtime-mode 参数,指定值为 BATCH(推荐):
bin/flink run -Dexecution.runtime-mode=BATCH ...
-
通过代码配置,在代码中,直接基于执行环境调用 setRuntimeMode 方法,传入 BATCH 模式:
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.BATCH);
触发程序执行
有了执行环境,我们就可以构建程序的处理流程了:基于环境读取数据源,进而进行各种转换操作,最后输出结果到外部系统。
需要注意的是,写完输出(sink)操作并不代表程序已经结束。因为当 main()方法被调用时,其实只是定义了作业的每个执行操作,然后添加到数据流图中;这时并没有真正处理数据——因为数据可能还没来。Flink 是由事件驱动的,只有等到数据到来,才会触发真正的计算,这也被称为“延迟执行”或“懒执行”(lazy execution)。
所以我们需要显式地调用执行环境的 execute()方法,来触发程序执行。execute()方法将一直等待作业完成,然后返回一个执行结果(JobExecutionResult)。
源算子
创建环境之后,就可以构建数据处理的业务逻辑。想要处理数据,先得有数据,所以首要任务就是把数据读进来。
Flink 可以从各种来源获取数据,然后构建 DataStream 进行转换处理。Flink 代码中通用的添加 source 的方式,是调用执行环境的 addSource()方法:
DataStream<String> stream = env.addSource(...);
方法传入一个对象参数,需要实现 SourceFunction 接口;返回 DataStreamSource。这里的DataStreamSource 类继承自 SingleOutputStreamOperator 类,又进一步继承自 DataStream。所以很明显,读取数据的 source 操作是一个算子,得到的是一个数据流(DataStream)。
准备工作
为了更好地理解,我们先构建一个实际应用场景。比如网站的访问操作,可以抽象成一个三元组(用户名,用户访问的 urrl,用户访问 url 的时间戳),所以在这里,我们可以创建一个类 Event,将用户行为包装成它的一个对象。
import java.sql.Timestamp;
public class Event {
public String user;
public String url;
public Long timestamp;
public Event() {
}
public Event(String user, String url, Long timestamp) {
this.user = user;
this.url = url;
this.timestamp = timestamp;
}
@Override
public String toString() {
return "Event{" +
"user='" + user + '\'' +
", url='" + url + '\'' +
", timestamp=" + new Timestamp(timestamp) +
'}';
} }
这里需要注意,我们定义的 Event,有这样几个特点:
- 类是公有(public)的
- 有一个无参的构造方法
- 所有属性都是公有(public)的
- 所有属性的类型都是可以序列化的
Flink 会把这样的类作为一种特殊的 POJO 数据类型来对待,方便数据的解析和序列化。另外我们在类中还重写了 toString 方法,主要是为了测试输出显示更清晰。
从集合中读取数据
最简单的读取数据的方式,就是在代码中直接创建一个 Java 集合,然后调用执行环境的fromCollection 方法进行读取。这相当于将数据临时存储到内存中,形成特殊的数据结构后,作为数据源使用,一般用于测试。
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env =
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
ArrayList<Event> clicks = new ArrayList<>();
clicks.add(new Event("Mary","./home",1000L));
clicks.add(new Event("Bob","./cart",2000L));
DataStream<Event> stream = env.fromCollection(clicks);
stream.print();
env.execute();
}
我们也可以不构建集合,直接将元素列举出来,调用 fromElements 方法进行读取数据:
DataStreamSource<Event> stream2 = env.fromElements(
new Event("Mary", "./home", 1000L),
new Event("Bob", "./cart", 2000L)
);
从文件读取数据
真正的实际应用中,自然不会直接将数据写在代码中。通常情况下,我们会从存储介质中获取数据,一个比较常见的方式就是读取日志文件。这也是批处理中最常见的读取方式。
DataStream<String> stream = env.readTextFile("clicks.csv");
-
参数可以是目录,也可以是文件;
-
路径可以是相对路径,也可以是绝对路径;
-
相对路径是从系统属性 user.dir 获取路径: idea 下是 project 的根目录, standalone 模式下是集群节点根目录;
-
也可以从 hdfs 目录下读取, 使用路径 hdfs://…, 由于 Flink 没有提供 hadoop 相关依赖, 需要 pom 中添加相关依赖:
<dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-client</artifactId> <version>2.7.5</version> <scope>provided</scope> </dependency>
从 Socket 读取数据
不论从集合还是文件,我们读取的其实都是有界数据。在流处理的场景中,数据往往是无界的。这时又从哪里读取呢?
一个简单的方式,就是我们之前用到的读取 socket 文本流。这种方式由于吞吐量小、稳定性较差,一般也是用于测试。
DataStream<String> stream = env.socketTextStream("localhost", 7777);
从 Kafka 读取数据
Kafka 作为分布式消息传输队列,是一个高吞吐、易于扩展的消息系统。而消息队列的传输方式,恰恰和流处理是完全一致的。所以可以说 Kafka 和 Flink 天生一对,是当前处理流式数据的双子星。在如今的实时流处理应用中,由 Kafka 进行数据的收集和传输,Flink 进行分析计算,这样的架构已经成为众多企业的首选,如图:
Flink官方提供了连接工具flink-connector-kafka,直接帮我们实现了一个消费者 FlinkKafkaConsumer,它就是用来读取 Kafka 数据的SourceFunction。
导入依赖:
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-kafka_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
然后调用 env.addSource(),传入 FlinkKafkaConsumer 的对象实例就可以了。
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import java.util.Properties;
public class SourceKafkaTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env =
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");
properties.setProperty("group.id", "consumer-group");
properties.setProperty("key.deserializer",
"org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
properties.setProperty("value.deserializer",
"org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
properties.setProperty("auto.offset.reset", "latest");
DataStreamSource<String> stream = env.addSource(new
FlinkKafkaConsumer<String>(
"clicks",
new SimpleStringSchema(),
properties
));
stream.print("Kafka");
env.execute();
}
}
创建 FlinkKafkaConsumer 时需要传入三个参数:
- 第一个参数 topic,定义了从哪些主题中读取数据。可以是一个 topic,也可以是 topic列表,还可以是匹配所有想要读取的 topic 的正则表达式。当从多个 topic 中读取数据时,Kafka 连接器将会处理所有 topic 的分区,将这些分区的数据放到一条流中去。
- 第二个参数是一个 DeserializationSchema 或者 KeyedDeserializationSchema。Kafka 消息被存储为原始的字节数据,所以需要反序列化成 Java 或者 Scala 对象。上面代码中使用的 SimpleStringSchema,是一个内置的 DeserializationSchema,它只是将字节数组简单地反序列化成字符串。DeserializationSchema 和 KeyedDeserializationSchema 是公共接口,所以我们也可以自定义反序列化逻辑。
- 第三个参数是一个 Properties 对象,设置了 Kafka 客户端的一些属性。
自定义 Source
大多数情况下,前面的数据源已经能够满足需要。但是凡事总有例外,如果遇到特殊情况,我们想要读取的数据源来自某个外部系统,而 flink 既没有预实现的方法、也没有提供连接器,又该怎么办呢?
那就只好自定义实现 SourceFunction 了。
接下来我们创建一个自定义的数据源,实现 SourceFunction 接口。主要重写两个关键方法:run()和 cancel()。
- run()方法:使用运行时上下文对象(SourceContext)向下游发送数据;
- cancel()方法:通过标识位控制退出循环,来达到中断数据源的效果。
代码如下:
我们先来自定义一下数据源:
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
import java.util.Calendar;
import java.util.Random;
public class ClickSource implements SourceFunction<Event> {
// 声明一个布尔变量,作为控制数据生成的标识位
private Boolean running = true;
@Override
public void run(SourceContext<Event> ctx) throws Exception {
Random random = new Random(); // 在指定的数据集中随机选取数据
String[] users = {"Mary", "Alice", "Bob", "Cary"};
String[] urls = {"./home", "./cart", "./fav", "./prod?id=1",
"./prod?id=2"};
while (running) {
ctx.collect(new Event(
users[random.nextInt(users.length)],
urls[random.nextInt(urls.length)],
Calendar.getInstance().getTimeInMillis()
));
// 隔 1 秒生成一个点击事件,方便观测
Thread.sleep(1000);
}
}
@Override
public void cancel() {
running = false;
}
}
下面的代码我们来读取一下自定义的数据源。有了自定义的 source function,接下来只要调用 addSource()就可以了:
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
public class SourceCustom {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
//有了自定义的 source function,调用 addSource 方法
DataStreamSource<Event> stream = env.addSource(new ClickSource());
stream.print("SourceCustom");
env.execute();
}
}
这里要注意的是 SourceFunction 接口定义的数据源,并行度只能设置为 1,如果数据源设置为大于 1 的并行度,则会抛出异常。如下程序所示:
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
import java.util.Random;
public class SourceThrowException {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.addSource(new ClickSource()).setParallelism(2).print();
env.execute();
}
}
输出的异常如下:
Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: The parallelism
of non parallel operator must be 1.
所以如果我们想要自定义并行的数据源的话,需要使用 ParallelSourceFunction,示例程序如下:
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.ParallelSourceFunction;
import java.util.Random;
public class ParallelSourceExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.addSource(new CustomSource()).setParallelism(2).print();
env.execute();
}
public static class CustomSource implements ParallelSourceFunction<Integer>
{
private boolean running = true;
private Random random = new Random();
@Override
public void run(SourceContext<Integer> sourceContext) throws Exception {
while (running) {
sourceContext.collect(random.nextInt());
}
}
@Override
public void cancel() {
running = false;
}
}
}
输出结果如下:
2> -686169047
2> 429515397
2> -223516288
2> 1137907312
2> -380165730
2> 2082090389
转换算子(Transformation)
映射(map)
map 是大家非常熟悉的大数据操作算子,主要用于将数据流中的数据进行转换,形成新的数据流。简单来说,就是一个“一一映射”,消费一个元素就产出一个元素。
我们只需要基于 DataStrema 调用 map()方法就可以进行转换处理。方法需要传入的参数是接口 MapFunction 的实现;返回值类型还是 DataStream,不过泛型(流中的元素类型)可能改变。
public class TransMapTest {
public static void main(String[] args) throws Exception{
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(
new Event("Mary", "./home", 1000L),
new Event("Bob", "./cart", 2000L)
);
// 传入匿名类,实现 MapFunction
stream.map(new MapFunction<Event, String>() {
@Override
public String map(Event e) throws Exception {
return e.user;
}
});
// 传入 MapFunction 的实现类
stream.map(new UserExtractor()).print();
env.execute();
}
public static class UserExtractor implements MapFunction<Event, String> {
@Override
public String map(Event e) throws Exception {
return e.user;
}
} }
在实现 MapFunction 接口的时候,需要指定两个泛型,分别是输入事件和输出事件的类型,还需要重写一个 map()方法,定义从一个输入事件转换为另一个输出事件的具体逻辑。
基于 DataStream 调用 map 方法,返回的其实是一个 SingleOutputStreamOperator。
public <R> SingleOutputStreamOperator<R> map(MapFunction<T, R> mapper){}
这表示 map 是一个用户可以自定义的转换(transformation)算子,它作用于一条数据流上,转换处理的结果是一个确定的输出类型。当然,SingleOutputStreamOperator 类本身也继承自 DataStream 类,所以说 map 是将一个 DataStream 转换成另一个 DataStream 是完全正确的。
过滤(filter)
filter 转换操作,顾名思义是对数据流执行一个过滤,通过一个布尔条件表达式设置过滤条件,对于每一个流内元素进行判断,若为 true 则元素正常输出,若为 false 则元素被过滤掉。
进行 filter 转换之后的新数据流的数据类型与原数据流是相同的。filter 转换需要传入的参数需要实现 FilterFunction 接口,而 FilterFunction 内要实现 filter()方法,就相当于一个返回布尔类型的条件表达式。
public class TransFilterTest {
public static void main(String[] args) throws Exception{
StreamExecutionEnvironment env =
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(
new Event("Mary", "./home", 1000L),
new Event("Bob", "./cart", 2000L)
);
// 传入匿名类实现 FilterFunction
stream.filter(new FilterFunction<Event>() {
@Override
public boolean filter(Event e) throws Exception {
return e.user.equals("Mary");
}
});
// 传入 FilterFunction 实现类
stream.filter(new UserFilter()).print();
env.execute();
}
public static class UserFilter implements FilterFunction<Event> {
@Override
public boolean filter(Event e) throws Exception {
return e.user.equals("Mary");
}
}
}
扁平映射(flatMap)
flatMap 操作又称为扁平映射,主要是将数据流中的整体(一般是集合类型)拆分成一个一个的个体使用。消费一个元素,可以产生 0 到多个元素。flatMap 可以认为是“扁平化”(flatten)和“映射”(map)两步操作的结合,也就是先按照某种规则对数据进行打散拆分,再对拆分后的元素做转换处理。我们此前 WordCount 程序的第一步分词操作,就用到了flatMap。
public class TransFlatmapTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env =
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(
new Event("Mary", "./home", 1000L),
new Event("Bob", "./cart", 2000L)
);
stream.flatMap(new MyFlatMap()).print();
env.execute();
}
public static class MyFlatMap implements FlatMapFunction<Event, String> {
@Override
public void flatMap(Event value, Collector<String> out) throws Exception
{
if (value.user.equals("Mary")) {
out.collect(value.user);
} else if (value.user.equals("Bob")) {
out.collect(value.user);
out.collect(value.url);
}
}
}
}
聚合算子(Aggregation)
按键分区(keyBy)
对于 Flink 而言,DataStream 是没有直接进行聚合的 API 的。因为我们对海量数据做聚合肯定要进行分区并行处理,这样才能提高效率。所以在 Flink 中,要做聚合,需要先进行分区;这个操作就是通过 keyBy 来完成的。
keyBy 是聚合前必须要用到的一个算子。keyBy 通过指定键(key),可以将一条流从逻辑上划分成不同的分区(partitions)。这里所说的分区,其实就是并行处理的子任务,也就对应着任务槽(task slot)。
基于不同的 key,流中的数据将被分配到不同的分区中去,这样一来,所有具有相同的 key 的数据,都将被发往同一个分区,那么下一步算子操作就将会在同一个 slot中进行处理了。
在内部,是通过计算 key 的哈希值(hash code),对分区数进行取模运算来实现的。所以这里 key 如果是 POJO 的话,必须要重写 hashCode()方法。
keyBy()方法需要传入一个参数,这个参数指定了一个或一组 key。有很多不同的方法来指定 key:
- 比如对于 Tuple 数据类型,可以指定字段的位置或者多个位置的组合;
- 对于 POJO 类型,可以指定字段的名称(String);
- 另外,还可以传入 Lambda 表达式或者实现一个键选择器(KeySelector),用于说明从数据中提取 key 的逻辑。
public class TransKeyByTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(
new Event("Mary", "./home", 1000L),
new Event("Bob", "./cart", 2000L)
);
// 使用 Lambda 表达式
KeyedStream<Event, String> keyedStream = stream.keyBy(e -> e.user);
// 使用匿名类实现 KeySelector
KeyedStream<Event, String> keyedStream1 = stream.keyBy(new KeySelector<Event, String>() {
@Override
public String getKey(Event e) throws Exception {
return e.user;
}
});
env.execute();
}
}
需要注意的是,keyBy 得到的结果将不再是 DataStream,而是会将 DataStream 转换为KeyedStream。KeyedStream 可以认为是“分区流”或者“键控流”,它是对 DataStream 按照key 的一个逻辑分区,所以泛型有两个类型:除去当前流中的元素类型外,还需要指定 key 的类型。
KeyedStream 也继承自 DataStream,所以基于它的操作也都归属于 DataStream API。但它跟之前的转换操作得到的 SingleOutputStreamOperator 不同,只是一个流的分区操作,并不是一个转换算子。KeyedStream 是一个非常重要的数据结构,只有基于它才可以做后续的聚合操作(比如 sum,reduce);而且它可以将当前算子任务的状态(state)也按照 key 进行划分、限定为仅对当前 key 有效。
简单聚合
有了按键分区的数据流 KeyedStream,我们就可以基于它进行聚合操作了。Flink 为我们内置实现了一些最基本、最简单的聚合 API,主要有以下几种:
- sum():在输入流上,对指定的字段做叠加求和的操作。
- min():在输入流上,对指定的字段求最小值。
- max():在输入流上,对指定的字段求最大值。
- minBy():与 min()类似,在输入流上针对指定字段求最小值。不同的是,min()只计算指定字段的最小值,其他字段会保留最初第一个数据的值;而 minBy()则会返回包含字段最小值的整条数据。
- maxBy():与 max()类似,在输入流上针对指定字段求最大值。两者区别与min()/minBy()完全一致。
简单聚合算子使用非常方便,语义也非常明确。这些聚合方法调用时,也需要传入参数;但并不像基本转换算子那样需要实现自定义函数,只要说明聚合指定的字段就可以了。指定字段的方式有两种:指定位置,和指定名称。
对于元组类型的数据,同样也可以使用这两种方式来指定字段。需要注意的是,元组中字段的名称,是以 f0、f1、f2、…来命名的。
例如,下面就是对元组数据流进行聚合的测试:
public class TransTupleAggreationTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
DataStreamSource<Tuple2<String, Integer>> stream = env.fromElements(
Tuple2.of("a", 1),
Tuple2.of("a", 3),
Tuple2.of("b", 3),
Tuple2.of("b", 4)
);
stream.keyBy(r -> r.f0).sum(1).print();
stream.keyBy(r -> r.f0).sum("f1").print();
stream.keyBy(r -> r.f0).max(1).print();
stream.keyBy(r -> r.f0).max("f1").print();
stream.keyBy(r -> r.f0).min(1).print();
stream.keyBy(r -> r.f0).min("f1").print();
stream.keyBy(r -> r.f0).maxBy(1).print();
stream.keyBy(r -> r.f0).maxBy("f1").print();
stream.keyBy(r -> r.f0).minBy(1).print();
stream.keyBy(r -> r.f0).minBy("f1").print();
env.execute();
}
}
而如果数据流的类型是 POJO 类,那么就只能通过字段名称来指定,不能通过位置来指定了。
public class TransPojoAggregationTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(
new Event("Mary", "./home", 1000L),
new Event("Bob", "./cart", 2000L)
);
stream.keyBy(e -> e.user).max("timestamp").print(); // 指定字段名称
env.execute();
}
}
简单聚合算子返回的,同样是一个 SingleOutputStreamOperator,也就是从 KeyedStream 又转换成了常规的 DataStream。所以可以这样理解:keyBy 和聚合是成对出现的,先分区、后聚合,得到的依然是一个 DataStream。而且经过简单聚合之后的数据流,元素的数据类型保持不变。
归约聚合(reduce)
如果说简单聚合是对一些特定统计需求的实现,那么 reduce 算子就是一个一般化的聚合统计操作了。从大名鼎鼎的 MapReduce 开始,我们对 reduce 操作就不陌生:它可以对已有的数据进行归约处理,把每一个新输入的数据和当前已经归约出来的值,再做一个聚合计算。
与简单聚合类似,reduce 操作也会将 KeyedStream 转换为 DataStream。它不会改变流的元素数据类型,所以输出类型和输入类型是一样的。
调用 KeyedStream 的 reduce 方法时,需要传入一个参数,实现 ReduceFunction 接口。接口在源码中的定义如下:
public interface ReduceFunction<T> extends Function, Serializable {
T reduce(T value1, T value2) throws Exception;
}
ReduceFunction 接口里需要实现 reduce()方法,这个方法接收两个输入事件,经过转换处理之后输出一个相同类型的事件;所以,对于一组数据,我们可以先取两个进行合并,然后再将合并的结果看作一个数据、再跟后面的数据合并,最终会将它“简化”成唯一的一个数据,这也就是 reduce“归约”的含义。在流处理的底层实现过程中,实际上是将中间“合并的结果”作为任务的一个状态保存起来的;之后每来一个新的数据,就和之前的聚合状态进一步做归约。
我们可以单独定义一个函数类实现 ReduceFunction 接口,也可以直接传入一个匿名类。当然,同样也可以通过传入 Lambda 表达式实现类似的功能。
例子:我们将数据流按照用户 id 进行分区,然后用一个 reduce 算子实现 sum 的功能,统计每个用户访问的频次;进而将所有统计结果分到一组,用另一个 reduce 算子实现 maxBy 的功能,记录所有用户中访问频次最高的那个,也就是当前访问量最大的用户是谁。
public class TransReduceTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env =
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// 这里的 ClickSource()使用了之前自定义数据源小节中的 ClickSource()
env.addSource(new ClickSource())
// 将 Event 数据类型转换成元组类型
.map(new MapFunction<Event, Tuple2<String, Long>>() {
@Override
public Tuple2<String, Long> map(Event e) throws Exception {
return Tuple2.of(e.user, 1L);
}
})
.keyBy(r -> r.f0) // 使用用户名来进行分流
.reduce(new ReduceFunction<Tuple2<String, Long>>() {
@Override
public Tuple2<String, Long> reduce(Tuple2<String, Long> value1,
Tuple2<String, Long> value2) throws Exception {
// 每到一条数据,用户 pv 的统计值加 1
return Tuple2.of(value1.f0, value1.f1 + value2.f1);
}
})
.keyBy(r -> true) // 为每一条数据分配同一个 key,将聚合结果发送到一条流中
去
.reduce(new ReduceFunction<Tuple2<String, Long>>() {
@Override
public Tuple2<String, Long> reduce(Tuple2<String, Long> value1,
Tuple2<String, Long> value2) throws Exception {
// 将累加器更新为当前最大的 pv 统计值,然后向下游发送累加器的值
return value1.f1 > value2.f1 ? value1 : value2;
}
})
.print();
env.execute();
}
}
用户自定义函数(UDF)
这些接口有一个共同特点:全部都以算子操作名称 + Function 命名,例如:源算子需要实现 SourceFunction 接口,map 算子需要实现 MapFunction 接口,reduce 算子需要实现 ReduceFunction 接口。
而且查看源码会发现,它们都继承自 Function 接口;这个接口是空的,主要就是为了方便扩展为单一抽象方法(Single Abstract Method,SAM)接口,这就是我们所说的“函数接口”——比如 MapFunction 中需要实现一个 map()方法,ReductionFunction中需要实现一个 reduce()方法,它们都是 SAM 接口。我们知道,Java 8 新增的 Lambda 表达式就可以实现 SAM 接口;所以这样的好处就是,我们不仅可以通过自定义函数类或者匿名类来实现接口,也可以直接传入 Lambda 表达式。这就是所谓的用户自定义函数(user-defined function,UDF)。
//使用 map 函数也会出现类似问题,以下代码会报错
DataStream<Tuple2<String, Long>> stream3 = clicks.map( event -> Tuple2.of(event.user, 1L) );
stream3.print();
富函数类(Rich Function Classes)
“富函数类”也是 DataStream API 提供的一个函数类的接口,所有的 Flink 函数类都有其Rich 版本。富函数类一般是以抽象类的形式出现的。例如:RichMapFunction、RichFilterFunction、RichReduceFunction 等。
既然“富”,那么它一定会比常规的函数类提供更多、更丰富的功能。与常规函数类的不同主要在于,富函数类可以获取运行环境的上下文,并拥有一些生命周期方法,所以可以实现更复杂的功能。
Rich Function 有生命周期的概念。典型的生命周期方法有:
- open()方法,是 Rich Function 的初始化方法,也就是会开启一个算子的生命周期。当一个算子的实际工作方法例如 map()或者 filter()方法被调用之前,open()会首先被调用。所以像文件 IO 的创建,数据库连接的创建,配置文件的读取等等这样一次性的工作,都适合在 open()方法中完成。
- close()方法,是生命周期中的最后一个调用的方法,类似于解构方法。一般用来做一些清理工作。
需要注意的是,这里的生命周期方法,对于一个并行子任务来说只会调用一次;而对应的,·实际工作方法,例如 RichMapFunction 中的 map(),在每条数据到来后都会触发一次调用。
public class RichFunctionTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env =
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(2);
DataStreamSource<Event> clicks = env.fromElements(
new Event("Mary", "./home", 1000L),
new Event("Bob", "./cart", 2000L),
new Event("Alice", "./prod?id=1", 5 * 1000L),
new Event("Cary", "./home", 60 * 1000L)
);
// 将点击事件转换成长整型的时间戳输出
clicks.map(new RichMapFunction<Event, Long>() {
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
super.open(parameters);
System.out.println(" 索 引 为 " +
getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask() + " 的任务开始");
}
@Override
public Long map(Event value) throws Exception {
return value.timestamp;
}
@Override
public void close() throws Exception {
super.close();
System.out.println(" 索 引 为 " +
getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask() + " 的任务结束");
}
})
.print();
env.execute();
}
}
一个常见的应用场景就是,如果我们希望连接到一个外部数据库进行读写操作,那么将连接操作放在 map()中显然不是个好选择——因为每来一条数据就会重新连接一次数据库;所以我们可以在 open()中建立连接,在 map()中读写数据,而在 close()中关闭连接。所以我们推荐的最佳实践如下:
public class MyFlatMap extends RichFlatMapFunction<IN, OUT>> {
@Override
public void open(Configuration configuration) {
// 做一些初始化工作
// 例如建立一个和 MySQL 的连接
}
@Override
public void flatMap(IN in, Collector<OUT out) {
// 对数据库进行读写
}
@Override
public void close() {
// 清理工作,关闭和 MySQL 数据库的连接。
}
}
另外,富函数类提供了 getRuntimeContext()方法,可以获取到运行时上下文的一些信息,例如程序执行的并行度,任务名称,以及状态(state)。这使得我们可以大大扩展程序的功能,特别是对于状态的操作,使得 Flink 中的算子具备了处理复杂业务的能力。
物理分区(Physical Partitioning)和分区策略
前面介绍聚合算子时,已经提到了 keyBy,它就是一种按照键的哈希值来进行重新分区的操作。只不过这种分区操作只能保证把数据按key“分开”,至于分得均不均匀、每个 key 的数据具体会分到哪一区去,这些是完全无从控制的——所以我们有时也说,keyBy 是一种逻辑分区(logical partitioning)操作。
如果说 keyBy 这种逻辑分区是一种“软分区”,那真正硬核的分区就应该是所谓的“物理分区”(physical partitioning)。也就是我们要真正控制分区策略,精准地调配数据,告诉每个数据到底去哪里。其实这种分区方式在一些情况下已经在发生了:例如我们编写的程序可能对多个处理任务设置了不同的并行度,那么当数据执行的上下游任务并行度变化时,数据就不应该还在当前分区以直通(forward)方式传输了:
- 如果并行度变小,当前分区可能没有下游任务了;
- 而如果并行度变大,所有数据还在原先的分区处理就会导致资源的浪费。所以这种情况下,系统会自动地将数据均匀地发往下游所有的并行任务,保证各个分区的负载均衡。
有些时候,我们还需要手动控制数据分区分配策略。比如当发生数据倾斜的时候,系统无法自动调整,这时就需要我们重新进行负载均衡,将数据流较为平均地发送到下游任务操作分区中去。Flink 对于经过转换操作之后的 DataStream,提供了一系列的底层操作接口,能够帮我们实现数据流的手动重分区。为了同 keyBy 相区别,我们把这些操作统称为“物理分区”操作。
物理分区与 keyBy 另一大区别在于,keyBy 之后得到的是一个 KeyedStream,而物理分区之后结果仍是 DataStream,且流中元素数据类型保持不变。从这一点也可以看出,分区算子并不对数据进行转换处理,只是定义了数据的传输方式。
常见的物理分区策略有随机分配(Random)、轮询分配(Round-Robin)、重缩放(Rescale)和广播(Broadcast),下边我们分别来做了解。
(1)随机分区(shuffle)
最简单的重分区方式就是直接“洗牌”。通过调用 DataStream 的.shuffle()方法,将数据随机地分配到下游算子的并行任务中。
我们可以做个简单测试:将数据读入之后直接打印到控制台,将输出的并行度设置为 4,中间经历一次 shuffle。执行多次,观察结果是否相同。
public class ShuffleTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建执行环境
StreamExecutionEnvironment env =
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// 读取数据源,并行度为 1
DataStreamSource<Event> stream = env.addSource(new ClickSource());
// 经洗牌后打印输出,并行度为 4
stream.shuffle().print("shuffle").setParallelism(4);
env.execute();
}
}
输出:
shuffle:1> Event{user='Bob', url='./cart', timestamp=...}
shuffle:4> Event{user='Cary', url='./home', timestamp=...}
shuffle:3> Event{user='Alice', url='./fav', timestamp=...}
shuffle:4> Event{user='Cary', url='./cart', timestamp=...}
shuffle:3> Event{user='Cary', url='./fav', timestamp=...}
shuffle:1> Event{user='Cary', url='./home', timestamp=...}
shuffle:2> Event{user='Mary', url='./home', timestamp=...} shuffle:1> Event{user='Bob', url='./fav', timestamp=...}
shuffle:2> Event{user='Mary', url='./home', timestamp=...}
...
(2)轮询分区(Round-Robin)
轮询也是一种常见的重分区方式。简单来说就是“发牌”,按照先后顺序将数据做依次分发,如图所示。通过调用 DataStream 的.rebalance()方法,就可以实现轮询重分区。rebalance使用的是 Round-Robin 负载均衡算法,可以将输入流数据平均分配到下游的并行任务中去。
public class RebalanceTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建执行环境
StreamExecutionEnvironment env =
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// 读取数据源,并行度为 1
DataStreamSource<Event> stream = env.addSource(new ClickSource());
// 经轮询重分区后打印输出,并行度为 4
stream.rebalance().print("rebalance").setParallelism(4);
env.execute();
}
}
(3)重缩放分区(rescale)
重缩放分区和轮询分区非常相似。当调用 rescale()方法时,其实底层也是使用 Round-Robin 算法进行轮询,但是只会将数据轮询发送到下游并行任务的一部分中,如图所示。也就是说,“发牌人”如果有多个,那么 rebalance 的方式是每个发牌人都面向所有人发牌;而 rescale的做法是分成小团体,发牌人只给自己团体内的所有人轮流发牌。
当下游任务(数据接收方)的数量是上游任务(数据发送方)数量的整数倍时,rescale的效率明显会更高。比如当上游任务数量是 2,下游任务数量是 6 时,上游任务其中一个分区的数据就将会平均分配到下游任务的 3 个分区中。
由于 rebalance 是所有分区数据的“重新平衡”,当 TaskManager 数据量较多时,这种跨节点的网络传输必然影响效率;而如果我们配置的 task slot 数量合适,用 rescale 的方式进行“局部重缩放”,就可以让数据只在当前 TaskManager 的多个 slot 之间重新分配,从而避免了网络传输带来的损耗。
public class RescaleTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env =
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// 这里使用了并行数据源的富函数版本
// 这样可以调用 getRuntimeContext 方法来获取运行时上下文的一些信息
env.addSource(new RichParallelSourceFunction<Integer>() {
@Override
public void run(SourceContext<Integer> sourceContext) throws
Exception {
for (int i = 0; i < 8; i++) {
// 将奇数发送到索引为 1 的并行子任务
// 将偶数发送到索引为 0 的并行子任务
if ((i + 1) % 2 ==
getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask()) {
sourceContext.collect(i + 1);
}
}
}
@Override
public void cancel() {
}
})
.setParallelism(2)
.rescale()
.print().setParallelism(4);
env.execute();
}
}
这里使用 rescale 方法,来做数据的分区,输出结果是:
4> 3
3> 1
1> 2
1> 6
3> 5
4> 7
2> 4
2> 8
(4)广播(broadcast)
这种方式其实不应该叫做“重分区”,因为经过广播之后,数据会在不同的分区都保留一份,可能进行重复处理。可以通过调用 DataStream 的 broadcast()方法,将输入数据复制并发送到下游算子的所有并行任务中去。
public class BroadcastTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建执行环境
StreamExecutionEnvironment env =
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// 读取数据源,并行度为 1
DataStreamSource<Event> stream = env.addSource(new ClickSource());
// 经广播后打印输出,并行度为 4
stream. broadcast().print("broadcast").setParallelism(4);
env.execute();
}
}
输出:
broadcast:3> Event{user='Mary', url='./cart', timestamp=...}
broadcast:1> Event{user='Mary', url='./cart', timestamp=...}
broadcast:4> Event{user='Mary', url='./cart', timestamp=...}
broadcast:2> Event{user='Mary', url='./cart', timestamp=...}
broadcast:2> Event{user='Alice', url='./fav', timestamp=...}
broadcast:1> Event{user='Alice', url='./fav', timestamp=...}
broadcast:3> Event{user='Alice', url='./fav', timestamp=...}
broadcast:4> Event{user='Alice', url='./fav', timestamp=...}
(5)全局分区(global)
全局分区也是一种特殊的分区方式。这种做法非常极端,通过调用.global()方法,会将所有的输入流数据都发送到下游算子的第一个并行子任务中去。这就相当于强行让下游任务并行度变成了 1,所以使用这个操作需要非常谨慎,可能对程序造成很大的压力。
(6)自定义分区(Custom)
当 Flink 提 供 的 所 有 分 区 策 略 都 不 能 满 足 用 户 的 需 求 时 , 我 们 可 以 通 过 使 用partitionCustom()方法来自定义分区策略。在调用时,方法需要传入两个参数,第一个是自定义分区器(Partitioner)对象,第二个是应用分区器的字段,它的指定方式与 keyBy 指定 key 基本一样:可以通过字段名称指定,也可以通过字段位置索引来指定,还可以实现一个 KeySelector。
例如,我们可以对一组自然数按照奇偶性进行重分区。代码如下:
public class CustomPartitionTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// 将自然数按照奇偶分区
env.fromElements(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)
.partitionCustom(new Partitioner<Integer>() {
@Override
public int partition(Integer key, int numPartitions) {
return key % 2;
}
}, new KeySelector<Integer, Integer>() {
@Override
public Integer getKey(Integer value) throws Exception {
return value;
}
})
.print().setParallelism(2);
env.execute();
}
}
输出算子(Sink)
Flink 的 DataStream API 专门提供了向外部写入数据的方法:addSink。与 addSource 类似,addSink 方法对应着一个“Sink”算子,主要就是用来实现与外部系统连接、并将数据提交写入的;Flink 程序中所有对外的输出操作,一般都是利用 Sink 算 子完成的。
之前我们一直在使用的 print 方法其实就是一种 Sink,它表示将数据流写入标准控制台打印输出。查看源码可以发现,print 方法返回的就是一个 DataStreamSink。
public DataStreamSink<T> print(String sinkIdentifier) {
PrintSinkFunction<T> printFunction = new PrintSinkFunction<>(sinkIdentifier, false);
return addSink(printFunction).name("Print to Std. Out");
}
与 Source 算子非常类似,除去一些 Flink 预实现的 Sink,一般情况下 Sink 算子的创建是通过调用 DataStream 的.addSink()方法实现的:
stream.addSink(new SinkFunction(…));
addSource 的参数需要实现一个 SourceFunction 接口;类似地,addSink 方法同样需要传入一个参数,实现的是 SinkFunction 接口。在这个接口中只需要重写一个方法 invoke(),用来将指定的值写入到外部系统中。这个方法在每条数据记录到来时都会调用:
default void invoke(IN value, Context context) throws Exception
当然,SinkFuntion 多数情况下同样并不需要我们自己实现。Flink 官方提供了一部分的框架的 Sink 连接器。如:
我们可以看到,像 Kafka 之类流式系统,Flink 提供了完美对接,source/sink 两端都能连接,可读可写;而对于 Elasticsearch、文件系统(FileSystem)、JDBC 等数据存储系统,则只提供了输出写入的 sink 连接器。
输出文件
输出到文件最简单的输出方式,当然就是写入文件了。对应着读取文件作为输入数据源,Flink 本来也有一些非常简单粗暴的输出到文件的预实现方法:如 writeAsText()、writeAsCsv(),可以直接将输出结果保存到文本文件或 Csv 文件。但我们知道,这种方式是不支持同时写入一份文件的;所以我们往往会将最后的 Sink 操作并行度设为 1,这就大大拖慢了系统效率;而且对于故障恢复后的状态一致性,也没有任何保证。所以目前这些简单的方法已经要被弃用。
Flink 为此专门提供了一个流式文件系统的连接器:StreamingFileSink,它继承自抽象类RichSinkFunction,而且集成了 Flink 的检查点(checkpoint)机制,用来保证精确一次(exactly once)的一致性语义。
StreamingFileSink 为批处理和流处理提供了一个统一的 Sink,它可以将分区文件写入 Flink支持的文件系统。它可以保证精确一次的状态一致性,大大改进了之前流式文件 Sink 的方式。它的主要操作是将数据写入桶(buckets),每个桶中的数据都可以分割成一个个大小有限的分区文件,这样一来就实现真正意义上的分布式文件存储。我们可以通过各种配置来控制“分桶”的操作;默认的分桶方式是基于时间的,我们每小时写入一个新的桶。换句话说,每个桶内保存的文件,记录的都是 1 小时的输出数据。
StreamingFileSink 支持行编码(Row-encoded)和批量编码(Bulk-encoded,比如 Parquet)格式。这两种不同的方式都有各自的构建器(builder),调用方法也非常简单,可以直接调用StreamingFileSink 的静态方法:
- 行编码:StreamingFileSink.forRowFormat(basePath,rowEncoder)。
- 批量编码:StreamingFileSink.forBulkFormat(basePath,bulkWriterFactory)。
在创建行或批量编码 Sink 时,我们需要传入两个参数,用来指定存储桶的基本路径(basePath)和数据的编码逻辑(rowEncoder 或 bulkWriterFactory):
public class SinkToFileTest {
public static void main(String[] args) throws Exception{
StreamExecutionEnvironment env =
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(4);
DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(new Event("Mary",
"./home", 1000L),
new Event("Bob", "./cart", 2000L),
new Event("Alice", "./prod?id=100", 3000L),
new Event("Alice", "./prod?id=200", 3500L),
new Event("Bob", "./prod?id=2", 2500L),
new Event("Alice", "./prod?id=300", 3600L),
new Event("Bob", "./home", 3000L),
new Event("Bob", "./prod?id=1", 2300L),
new Event("Bob", "./prod?id=3", 3300L));
StreamingFileSink<String> fileSink = StreamingFileSink
.<String>forRowFormat(new Path("./output"),
new SimpleStringEncoder<>("UTF-8"))
.withRollingPolicy(DefaultRollingPolicy.builder()
.withRolloverInterval(TimeUnit.MINUTES.toMillis(15))
.withInactivityInterval(TimeUnit.MINUTES.toMillis(5))
.withMaxPartSize(1024 * 1024 * 1024)
.build())
.build();
// 将 Event 转换成 String 写入文件
stream.map(Event::toString).addSink(fileSink);
env.execute();
}
}
这里我们创建了一个简单的文件 Sink,通过.withRollingPolicy()方法指定了一个“滚动策略”。“滚动”的概念在日志文件的写入中经常遇到:因为文件会有内容持续不断地写入,所以我们应该给一个标准,到什么时候就开启新的文件,将之前的内容归档保存。也就是说,上面的代码设置了在以下 3 种情况下,我们就会滚动分区文件:
- 至少包含 15 分钟的数据
- 最近 5 分钟没有收到新的数据
- 文件大小已达到 1 GB
输出到 Kafka
Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅的消息系统,本身处理的也是流式数据,所以跟Flink“天生一对”,经常会作为 Flink 的输入数据源和输出系统。Flink 官方为 Kafka 提供了 Source和 Sink 的连接器,我们可以用它方便地从 Kafka 读写数据。如果仅仅是支持读写,那还说明不了 Kafka 和 Flink 关系的亲密;真正让它们密不可分的是,Flink 与 Kafka 的连接器提供了端到端的精确一次(exactly once)语义保证,这在实际项目中是最高级别的一致性保证。
public class SinkToKafkaTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env =
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
Properties properties = new Properties();
properties.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");
DataStreamSource<String> stream = env.readTextFile("input/clicks.csv");
stream
.addSink(new FlinkKafkaProducer<String>(
"clicks",
new SimpleStringSchema(),
properties
));
env.execute();
}
}
这里我们可以看到,addSink 传入的参数是一个 FlinkKafkaProducer。这也很好理解,因为需要向 Kafka 写入数据,自然应该创建一个生产者。FlinkKafkaProducer 继承了抽象类TwoPhaseCommitSinkFunction,这是一个实现了**“两阶段提交”**的 RichSinkFunction。两阶段提交提供了 Flink 向 Kafka 写入数据的事务性保证,能够真正做到精确一次(exactly once)的状态一致性。
输出到 Redis
Redis 是一个开源的内存式的数据存储,提供了像字符串(string)、哈希表(hash)、列表(list)、集合(set)、排序集合(sorted set)、位图(bitmap)、地理索引和流(stream)等一系列常用的数据结构。因为它运行速度快、支持的数据类型丰富,在实际项目中已经成为了架构优化必不可少的一员,一般用作数据库、缓存,也可以作为消息代理。
Flink 没有直接提供官方的 Redis 连接器,不过 Bahir 项目还是担任了合格的辅助角色,为我们提供了 Flink-Redis 的连接工具。但版本升级略显滞后,目前连接器版本为 1.0,支持的Scala 版本最新到 2.11。由于我们的测试不涉及到 Scala 的相关版本变化,所以并不影响使用。在实际项目应用中,应该以匹配的组件版本运行。
<dependency>
<groupId>org.apache.bahir</groupId>
<artifactId>flink-connector-redis_2.11</artifactId>
<version>1.0</version>
</dependency>
连接器为我们提供了一个 RedisSink,它继承了抽象类 RichSinkFunction,这就是已经实现好的向 Redis 写入数据的 SinkFunction。我们可以直接将 Event 数据输出到 Redis:
public class SinkToRedisTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env =
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// 创建一个到 redis 连接的配置
FlinkJedisPoolConfig conf = new
FlinkJedisPoolConfig.Builder().setHost("hadoop102").build();
env.addSource(new ClickSource())
.addSink(new RedisSink<Event>(conf, new MyRedisMapper()));
env.execute();
}
}
public static class MyRedisMapper implements RedisMapper<Event> {
@Override
public String getKeyFromData(Event e) {
return e.user;
}
@Override
public String getValueFromData(Event e) {
return e.url;
}
@Override
public RedisCommandDescription getCommandDescription() {
return new RedisCommandDescription(RedisCommand.HSET, "clicks");
}
}
这里 RedisSink 的构造方法需要传入两个参数:
-
JFlinkJedisConfigBase:Jedis 的连接配置;
-
RedisMapper:Redis 映射类接口,说明怎样将数据转换成可以写入 Redis 的类型。
在这里我们可以看到,保存到 Redis 时调用的命令是 HSET,所以是保存为哈希表(hash),表名为“clicks”;保存的数据以 user 为 key,以 url 为 value,每来一条数据就会做一次转换。
输出到 Elasticsearch
ElasticSearch 是一个分布式的开源搜索和分析引擎,适用于所有类型的数据。ElasticSearch有着简洁的 REST 风格的 API,以良好的分布式特性、速度和可扩展性而闻名,在大数据领域应用非常广泛。
Flink 为 ElasticSearch 专门提供了官方的 Sink 连接器,Flink 1.13 支持当前最新版本的ElasticSearch。
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-elasticsearch7_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
public class SinkToEsTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env =
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(
new Event("Mary", "./home", 1000L),
new Event("Bob", "./cart", 2000L),
new Event("Alice", "./prod?id=100", 3000L),
new Event("Alice", "./prod?id=200", 3500L),
new Event("Bob", "./prod?id=2", 2500L),
new Event("Alice", "./prod?id=300", 3600L),
new Event("Bob", "./home", 3000L),
new Event("Bob", "./prod?id=1", 2300L),
new Event("Bob", "./prod?id=3", 3300L));
ArrayList<HttpHost> httpHosts = new ArrayList<>();
httpHosts.add(new HttpHost("hadoop102", 9200, "http"));
// 创建一个 ElasticsearchSinkFunction
ElasticsearchSinkFunction<Event> elasticsearchSinkFunction = new
ElasticsearchSinkFunction<Event>() {
@Override
public void process(Event element, RuntimeContext ctx, RequestIndexer
indexer) {
HashMap<String, String> data = new HashMap<>();
data.put(element.user, element.url);
IndexRequest request = Requests.indexRequest()
.index("clicks")
.type("type") // Es 6 必须定义 type
.source(data);
indexer.add(request);
}
};
stream.addSink(new ElasticsearchSink.Builder<Event>(httpHosts,
elasticsearchSinkFunction).build());
stream.addSink(esBuilder.build());
env.execute();
}
}
与 RedisSink 类 似 , 连 接 器 也 为 我 们 实 现 了 写 入 到 Elasticsearch 的SinkFunction——ElasticsearchSink。区别在于,这个类的构造方法是私有(private)的,我们需要使用 ElasticsearchSink 的 Builder 内部静态类,调用它的 build()方法才能创建出真正的SinkFunction。
而 Builder 的构造方法中又有两个参数:
- httpHosts:连接到的 Elasticsearch 集群主机列表
- elasticsearchSinkFunction:这并不是我们所说的 SinkFunction,而是用来说明具体处理逻辑、准备数据向 Elasticsearch 发送请求的函数
具体的操作需要重写中 elasticsearchSinkFunction 中的 process 方法,我们可以将要发送的数据放在一个 HashMap 中,包装成 IndexRequest 向外部发送 HTTP 请求。
输出到 MySQL(JDBC)
关系型数据库有着非常好的结构化数据设计、方便的 SQL 查询,是很多企业中业务数据存储的主要形式。MySQL 就是其中的典型代表。尽管在大数据处理中直接与 MySQL 交互的场景不多,但最终处理的计算结果是要给外部应用消费使用的,而外部应用读取的数据存储往往就是 MySQL。所以我们也需要知道如何将数据输出到 MySQL 这样的传统数据库。
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-jdbc_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>5.1.47</version>
</dependency>
public class SinkToMySQL {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(
new Event("Mary", "./home", 1000L),
new Event("Bob", "./cart", 2000L),
new Event("Alice", "./prod?id=100", 3000L),
new Event("Alice", "./prod?id=200", 3500L),
new Event("Bob", "./prod?id=2", 2500L),
new Event("Alice", "./prod?id=300", 3600L),
new Event("Bob", "./home", 3000L),
new Event("Bob", "./prod?id=1", 2300L),
new Event("Bob", "./prod?id=3", 3300L));
stream.addSink(
JdbcSink.sink(
"INSERT INTO clicks (user, url) VALUES (?, ?)",
(statement, r) -> {
statement.setString(1, r.user);
statement.setString(2, r.url);
},
JdbcExecutionOptions.builder()
.withBatchSize(1000)
.withBatchIntervalMs(200)
.withMaxRetries(5)
.build(),
new
JdbcConnectionOptions.JdbcConnectionOptionsBuilder()
.withUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/userbehavior")
// 对于 MySQL 5.7,用"com.mysql.jdbc.Driver"
.withDriverName("com.mysql.cj.jdbc.Driver")
.withUsername("username")
.withPassword("password")
.build()
)
);
env.execute();
}
}
自定义 Sink 输出
与 Source 类似,Flink 为我们提供了通用的 SinkFunction 接口和对应的 RichSinkDunction抽象类,只要实现它,通过简单地调用 DataStream 的.addSink()方法就可以自定义写入任何外部存储。之前与外部系统的连接,其实都是连接器帮我们实现了 SinkFunction,现在既然没有现成的,我们就只好自力更生了。例如,Flink 并没有提供 HBase 的连接器,所以需要我们自己写。
在实现 SinkFunction 的时候,需要重写的一个关键方法 invoke(),在这个方法中我们就可以实现将流里的数据发送出去的逻辑。
我们这里使用了 SinkFunction 的富函数版本,因为这里我们又使用到了生命周期的概念,创建 HBase 的连接以及关闭 HBase 的连接需要分别放在 open()方法和 close()方法中。
导入依赖:
<dependency>
<groupId>org.apache.hbase</groupId>
<artifactId>hbase-client</artifactId>
<version>${hbase.version}</version>
</dependency>
public class SinkCustomtoHBase {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env =
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
env
.fromElements("hello", "world")
.addSink(
new RichSinkFunction<String>() {
public org.apache.hadoop.conf.Configuration configuration; // 管理 Hbase 的配置信息,这里因为 Configuration 的重名问题,将类以完整路径导入
public Connection connection; // 管理 Hbase 连接
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
super.open(parameters);
configuration = HBaseConfiguration.create();
configuration.set("hbase.zookeeper.quorum",
"hadoop102:2181");
connection =
ConnectionFactory.createConnection(configuration);
}
@Override
public void invoke(String value, Context context) throws Exception {
Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("test")); // 表名为 test
Put put = new Put("rowkey".getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); // 指定 rowkey
put.addColumn("info".getBytes(StandardCharsets.UTF_8) // 指定列名
, value.getBytes(StandardCharsets.UTF_8) // 写入的数据
, "1".getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); // 写入的数据
table.put(put); // 执行 put 操作
table.close(); // 将表关闭
}
@Override
public void close() throws Exception {
super.close();
connection.close(); // 关闭连接
}
}
);
env.execute();
}
}