Flink 官网地址 （官网介绍的非常详细，觉得看英文太慢的直接使用浏览器一键翻译，本文是阅读官方文档后进行的内容梳理笔记） https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.17/docs/dev/python/overview/

这 Flink API 贼像 Java 的函数式编程 ， 所以先学一下那个比较好 ， 可能看 Flink API 的时候会舒服一点点 ~~~

一、Flink 做什么

• 流处理 🌰
  处理无界数据，换句话说，数据输入永远不会结束
• 批处理
  处理有界数据的工作范式

在 Flink 中，应用程序由流数据组成，从一个源开始，经过处理，最后再以一个接收器结束 ，下面来自 Flink 官网的一张图很好的描述了这一过程 。

举个小栗子，Flink 应用程序消耗来自 Kafka 的实时日志数据，生成的结果流发送给其他的各种系统使用 。

二、API

流水的技术，铁一般的API调用大师~~

1. 序列化

Flink 可将基本数据类型 和 复合类型 序列化为 Flink 可流式传输的内容 。

• 基本 ： 字符串、整数等等
• 复合： 元组Tuple 、 Java 类 POJO 等等

1）元组 Tuple

Flink 支持 Tuple0 到 Tuple25， 使用方式如下 ：

// X 为数字， 表示定义了一个 X元组
TupleX<String, Integer, ....> person = Tuple2.of(Value1, Value2, .... , ValueX);

2）POJO

可以被 Flink 序列化的类需要满足以下条件 ：

• 类公共且独立
• 有公共的无参构造函数
• 类的非静态字段要么是公共的，要么具有getter和setter方法 （遵循规范的）

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

public class Example {

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

        DataStream<Person> flintstones = env.fromElements(
                new Person("Fred", 35),
                new Person("Wilma", 35),
                new Person("Pebbles", 2));

        DataStream<Person> adults = flintstones.filter(new FilterFunction<Person>() {
            @Override
            public boolean filter(Person person) throws Exception {
                return person.age >= 18;
            }
        });

        adults.print();

        env.execute();
    }

    public static class Person {
        public String name;
        public Integer age;
        public Person() {}

        public Person(String name, Integer age) {
            this.name = name;
            this.age = age;
        }

        public String toString() {
            return this.name.toString() + ": age " + this.age.toString();
        }
    }
}

2. 流执行环境 ExecutionEnvironment

Flink 应用程序需要一个执行环境 StreamExecutionEnvironment 。 通过 execute 应用被打包发送到 JobManager 中并行执行。

3. 数据流来源 DataStream

1）用于测试

1. env.fromElements

放入一些实例化的元素进去，或者直接放入一个 List， 这是一种简单的用于测试的便捷方法

List<Person> people = new ArrayList<Person>();

people.add(new Person("Fred", 35));
people.add(new Person("Wilma", 35));
people.add(new Person("Pebbles", 2));

DataStream<Person> flintstones = env.fromCollection(people);

2. env.socketTextStream

直接传入一个套接字作为数据流的来源

DataStream<String> lines = env.socketTextStream("localhost", 9999);

3. env.readTextFile

传入一个文件作为数据流的来源

DataStream<String> lines = env.readTextFile("file:///path");

2）实际应用

实际应用程序中，数据常来源于 Kafka 等消息系统

4. 接收器 Sink

1. 测试环境使用 print() 打印结果到控制台
2. 生产中，接收器往往是各种数据库 或者 各个子系统

5. ETL

Flink 可以帮助我们实现大数据处理中的 ETL 过程 （抽取、转换、加载）

极度类型 Java8 后提供的 Stream 函数式编程操作 ✔️

1）map & flatmap

实现类型转换的基本操作 ，map 和 flatmap 的区别如下：

• map

DataStream<TaxiRide> rides = env.addSource(new TaxiRideSource(...));
DataStream<EnrichedRide> enrichedNYCRides = rides
    .map(new Enrichment());
enrichedNYCRides.print();


public static class Enrichment implements MapFunction<TaxiRide, EnrichedRide> {
	// 重写 map 方法
    @Override
    public EnrichedRide map(TaxiRide taxiRide) throws Exception {
        return new EnrichedRide(taxiRide);
    }
}

• flatmap

DataStream<TaxiRide> rides = env.addSource(new TaxiRideSource(...));
DataStream<EnrichedRide> enrichedNYCRides = rides
    .flatMap(new NYCEnrichment());
enrichedNYCRides.print();

public static class NYCEnrichment implements FlatMapFunction<TaxiRide, EnrichedRide> {
	// 重写 flatMap 方法，通过 Collector 发出任意数量的流元素
    @Override
    public void flatMap(TaxiRide taxiRide, Collector<EnrichedRide> out) throws Exception {
        FilterFunction<TaxiRide> valid = new RideCleansing.NYCFilter();
        if (valid.filter(taxiRide)) { 
            out.collect(new EnrichedRide(taxiRide));
        }
    }
}

2）keyBy

相当于 SQL 中的 GROUP BY

3）window

在Flink中，窗口是指对数据流进行划分并对每个划分的数据应用某个函数的概念。窗口可以根据不同的维度进行划分，如时间、元素数量等。Flink提供了丰富的窗口函数，包括滚动窗口、滑动窗口、会话窗口等。

举个例子，我们想要将某个数据流按照时间窗口进行划分，并对每个窗口内的商品进行价格平均值的计算，可以通过下面的代码来实现：

DataStream<Tuple2<String, Double>> dataStream = ...;
dataStream
  .keyBy(0) // 按照商品名称进行keyBy操作
  .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10))) // 定义10秒时间窗口
  .aggregate(AverageAggregateFunction()) // 对每个窗口进行平均值计算，AverageAggregateFunction() 为自定义的计算函数
  .print();
env.execute("Window Average Example");

4）process

process 通过接收一个处理函数 ProcessFunction 对数据流进行灵活的处理 ， 让程序员直接控制数据流的处理 。

ProcessFunction将处理过程拆分为输入、处理和输出三个步骤，允许自定义状态，提供了比其他转换更精细的控制。

下面举个🌰， 假设我们有一个数据流，其中每个数据包含一个客户ID、订单ID和订单金额。我们想要按照客户ID对订单金额进行累加，并将累加结果大于100的客户ID和订单金额输出。

// Tuple3<String, String, Double> 为输入 ， Tuple2<String, Double> 为输出
public class ProcessFunctionExample extends ProcessFunction<Tuple3<String, String, Double>, Tuple2<String, Double>> {
  // 自定义状态
  private ValueState<Double> sumState;
  @Override
  public void open(Configuration parameters) throws Exception {
    ValueStateDescriptor<Double> descriptor = new ValueStateDescriptor<>(
      "sum",
      TypeInformation.of(new TypeHint<Double>() {})
    );
    sumState = getRuntimeContext().getState(descriptor);
  }

  @Override
  public void processElement(Tuple3<String, String, Double> value, Context ctx, Collector<Tuple2<String, Double>> out) throws Exception {
  	// 自定义状态
    Double sum = sumState.value();
    if (sum == null) {
      sum = 0.0;
    }
    sum += value.f2;
    sumState.update(sum);
	// 输出，并清除状态
    if (sum > 100.0) {
      out.collect(Tuple2.of(value.f0, sum));
      sumState.clear();
    }
  }
}
// 将上面的处理函数应用到下面的数据流中
📎
DataStream<Tuple3<String, String, Double>> input = env.fromElements(
  Tuple3.of("Customer1", "Order1", 50.0),
  Tuple3.of("Customer1", "Order2", 75.0),
  Tuple3.of("Customer2", "Order3", 30.0),
  Tuple3.of("Customer2", "Order4", 70.0),
  Tuple3.of("Customer3", "Order5", 20.0),
  Tuple3.of("Customer3", "Order6", 80.0)
);

input
  .keyBy(0)
  .process(new ProcessFunctionExample())
  .print();

env.execute("ProcessFunction Example");

5）addSink

addSink()是将处理后的数据写入到外部系统的方法，Flink提供了许多现成的SinkFunction，如写入到Kafka、写入到HDFS等。

举个🌰：我们有一个DataStream，其中每个元素都是一个字符串类型的单词，我们想要将这些单词写入到外部的文本文件中。

// 创建一个数据流
DataStream<String> words = env.fromElements("hello", "world", "flink");

// 写入到外部文本文件
words.addSink(new TextFileSink("/path/to/output/file"));

// TextFileSink 的实现
public class TextFileSink implements SinkFunction<String> {

  private final String outputPath;

  public TextFileSink(String outputPath) {
    this.outputPath = outputPath;
  }

  /**
   * 实际的写入方法，将数据写入到文本文件中
   */
  @Override
  public void invoke(String value, Context context) throws Exception {
    FileWriter fileWriter = new FileWriter(outputPath, true);
    fileWriter.write(value + "\n");
    fileWriter.close();
  }
}

想必你已经看出来了，上面就是一个完整的数据 ETL 处理流程鸭 ~~~