Flink---1、概述、快速上手

news2024/7/6 18:32:43

1、Flink概述

1.1 Flink是什么

Flink的官网主页地址：https://flink.apache.org/
Flink的核心目标是“数据流上有状态的计算”(Stateful Computations over Data Streams)。
具体说明：Apache Flink是一个“框架和分布式处理引擎”，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。
在这里插入图片描述

1.1.1 无界数据流

  • 有定义流的开始，但是没有定义流的结束
  • 它们会无休止的产生数据
  • 无界流的数据必须持续处理，即数据被摄取后需要立即处理。我们不能等到所有数据都到达再处理，因为输入时无限的。

1.1.2 有界数据流

  • 有定义流的开始，也有定义流的结束
  • 有界流可以在摄取所有数据后再进行计算
  • 有界流所有的数据可以被排序，所有并不需要有序摄取
  • 有界流处理通常被称为批处理

1.1.3 有状态流处理

把流处理需要的额外数据保存成一个“状态”，然后针对这条数据进行处理，并且更新状态，这就是所谓的“有状态的流处理”。
在这里插入图片描述

  • 状态在内存中：优点：速度快；缺点：可靠性差
  • 状态在分布式系统中：优点：可靠性高；缺点：速度慢

1.1.4 Flink发展历史

在这里插入图片描述

1.2 Flink特点

我们处理数据的目标是：低延迟、高吞吐、结果的准确性和良好的容错性。
Flink主要特点如下：

  • 高吞吐和低延迟：每秒处理数百万个事件，毫秒级延迟
  • 结果的准确性：Flink提供了事件时间（event-time）和处理时间（processing-time）语义。对于乱序事件流，事件时间语义仍然能提供一致且准确的结果。
  • 精确一次（exactly-once）的状态一致性保证
  • 可以连接到最常用的外部系统，如kafka、Hive、JDBC、HDFS、Redis等
  • 高可用：本身高可用的设置，加上K8S，Yarn和Mesos的紧密集成，再加上从故障中快速恢复和动态扩展任务的能力，Flink能做到以极少的停机时间7x24全天候运行。

1.3 Flink和SparkStreaming（说实话没有比较的必要）

1、Spark是以批处理为根本。
2、Flink是以流处理为根本。

1.4 Flink的应用场景

1、电商和市场营销
2、物联网（IOT）
3、物流配送和服务业
4、银行和金融业

1.5 Flink分层API

在这里插入图片描述

  • 有状态流处理：通过底层API（处理函数），对原始数据加工处理。底层API和DataStreamAPI相集成，可以处理复杂的计算。
  • DataStreamAPI（流处理）和DataSetAPI（批处理）封装了底层处理函数，提供了通用的模块，比如转换（transformations，包括map，flatMap等），连接（joins），聚合（aggregations），窗口（Windows）操作等。注意：Flink1.12后，DataStreamAPI已经实现真正的流批一体，所以DataSetAPI已经过时。
  • TableAPI是以表为中心的声明式编程，其中表可能会动态变化。TableAPI遵循关系模型；表有二维数据结构，类似于关系数据库中的表，同时API提供可比较的操作，例如select、project、join、group by、aggregate等。我们可以在表与DataStream/DataSet之间无缝切换，以允许程序将TableAPI与DataStream以及DataSet混用。
  • SQL这一层在语法与表达能力上与TableAPI类似，但是是以SQL查询表达式的形式表现程序。SQL抽象与TableAPI交互密切，同时SQL查询可以直接在TableAPI定义的表上执行。

2、Flink快速上手

2.1 创建项目

在准备好所有的开发环境之后，我们就可以开始开发自己的第一个Flink程序了。首先我们要做的，就是在IDEA中搭建一个Flink项目的骨架。我们会使用Java项目中常见的Maven来进行依赖管理。
1、创建工程
（1）打开IntelliJ IDEA，创建一个Maven工程。
在这里插入图片描述
2、添加项目依赖

<properties>
        <flink.version>1.17.0</flink.version>
</properties>


    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-java</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>

     <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-clients</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
     </dependency>
</dependencies>

2.2 WordCount代码编写（大数据常用的例子）

需求：统计一段文字中，每个单词出现的频次
环境准备：创建一个com.zhm.wordcount包

2.2.1 批处理

批处理的基本思路：先逐行读入文件数据，然后将每一行文子拆分成单词；接着按照单词分组，统计每组数据的个数，就是对应单词的频次。
1、数据准备
（1）在工程根目录下新建一个data文件夹，并在下面创建文本文件words.txt
（2）在文件中输入一些单词

hello hello hello
world world
hello world

2、代码编写
（1）在com.zhm.wordcount包下新建一个Demo01_BatchProcess类


/**
 * @ClassName Batch
 * @Description 利用Flink批处理单词统计
 * @Author Zouhuiming
 * @Date 2023/9/3 9:58
 * @Version 1.0
 */

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.operators.DataSource;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.util.Collector;

/**
    计算的套路：
        (1) 计算的环境
            Spark：SparkContext
            MR：Driver
            Flink：ExecutionEnvironment
        (2) 把要计算的数据封装为计算模型
            Spark：RDD（Spark Core）
                    DateFrame|DataSet（SparkSQL）
                    DStream（SparkStream）
            MR：k-V
            Flink:DataSource
        (3)调用计算API
            RDD.转换算子()
            MR:自己去编写Mapper、Reducer
            Flink:DataSource.算子()


 */
public class Demo01_BatchProcess {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //创建支持Flink计算的环境
        ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //使用环境去读取数据，封装为计算模型
        DataSource<String> dataSource = env.readTextFile("data/words.txt");
        //调用计算API
        dataSource.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String,Integer>>() {

            @Override
            public void flatMap(String s, Collector<Tuple2<String, Integer>> collector) throws Exception {
                String[] split = s.split(" ");
                for (String s1 : split) {
                    collector.collect(new Tuple2<String,Integer>(s1,1));
                }
            }
        }).groupBy(0)
                .sum(1)
                .print();
    }
}

运行结果：
在这里插入图片描述
注意：这种实现是基于DataSetAPI的，也就是我们对数据的处理转换，是看作数据集来进行操作的。事实上Flink本身是流批统一的处理架构，批量的数据集本质上也是流，没有必要用两套不同的API来实现。所以从Flink1.12开始，官方推荐的做法是直接使用DataStreamAPI，在提交任务时通过将执行模式设为BATCH来进行批处理；

bin/flink run -Dexecution.runtime-mode=BATCH BatchWordCount.jar

这样，DataSetAPI就没有用了，在实际应用中我们只要维护一套DataStreamAPI就可以。这里只是为了方便大家理解，我们依然用DataSetAPI做了批处理的实现。

2.2.2 流处理

对于Flink而言，流才是整个处理逻辑的底层核心，所以流批一体之后的DataStreamAPI更加强大，可以直接处理批处理和流处理的所有场景。
下面我们就针对不同类型的的输入数据源，用具体的代码来实现流处理。
1、读取文件（有界流）
我们同样试图读取文档words.txt中的数据，并统计每个单词出现的频次。整体思路与之前的批处理非常类似，代码模式也基本一致。
在com.zhm.wordcount包下新建一个Demo02_BoundedStreamProcess类

package com.zhm.wordcount;

import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
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.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

/**
 * @ClassName Demo02_BoundedStreamProcess
 * @Description 有界流
 * @Author Zouhuiming
 * @Date 2023/9/3 10:26
 * @Version 1.0
 */


public class Demo02_BoundedStreamProcess {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1、创建支持Flink计算的环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //1.1 设置一个线程处理这个流（默认是根据你的cpu数和单词种类个数，取最小值）
//        env.setParallelism(1);

        //2、获取数据源
        FileSource<String> source = FileSource.forRecordStreamFormat(new TextLineInputFormat(), new Path("data/words.txt")).build();
        //3、利用环境将数据源的数据封装为计算模型
        DataStreamSource<String> streamSource = env.fromSource(source, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "myfile");
        //4、调用API对数据进行计算

        //4.1 将每行数据按照给定的分割符拆分为Tuple2类型的数据模型（word,1）
        streamSource.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String,Integer>>() {
            @Override
            public void flatMap(String s, Collector<Tuple2<String, Integer>> collector) throws Exception {
                String[] split = s.split(" ");
                for (String s1 : split) {
                    collector.collect(new Tuple2<>(s1,1));
                }
            }
            //4.2 根据word分组
        }).keyBy(new KeySelector<Tuple2<String, Integer>, String>() {
            @Override
            public String getKey(Tuple2<String, Integer> stringIntegerTuple2) throws Exception {
                return stringIntegerTuple2.f0;
            }
            //4.3 根据分组之后，按照元组中的第二列聚相加
        }).sum(1)
                // 4.4 打印结果
                .print();

        //5、提交job
        env.execute();
    }
}

运行结果：
在这里插入图片描述
和批处理程序BatchWordCount的不同：

  • 创建执行环境的不同，流处理程序使用的是StreamExecutionEnvironment。
  • 转换处理之后，得到的数据对象类型不同
  • 分组操作调用的方法是keyBy方法，可以传入一个匿名函数作为键选择器（KeySelector），指定当前分组的key是什么。
  • 代码末尾需要调用env的execute方法，开始执行任务。

2、读取Socket文本流（无界流）
在实际的生产环境中，真正的数据流其实是无界的，有开始却没有结束，这就要求我们需要持续的处理捕获的数据。为了模拟这种场景，可以监听Socket端口，然后向该端口不断地发生数据。
（1）将StreamWordCount代码中读取文件数据的readTextFile方法，替换成读取Socket文本流的方法socketTextStream。具体代码实现如下:

package com.zhm.wordcount;

import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
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.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

/**
 * @ClassName Demo03_UnBoundedStreamProcess
 * @Description 无界流
 * @Author Zouhuiming
 * @Date 2023/9/3 10:39
 * @Version 1.0
 */
public class Demo03_UnBoundedStreamProcess {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        //1、创建支持Flink计算的环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //1.1 设置一个线程处理这个流
        env.setParallelism(1);

        //2、获取数据源
        DataStreamSource<String> streamSource = env.socketTextStream("hadoop102", 9999);

        //3.1 将每行数据按照给定的分割符拆分为Tuple2类型的数据模型（word,1）
        streamSource.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String,Integer>>() {
                    @Override
                    public void flatMap(String s, Collector<Tuple2<String, Integer>> collector) throws Exception {
                        String[] split = s.split(" ");
                        for (String s1 : split) {
                            collector.collect(new Tuple2<>(s1,1));
                        }
                    }
                    //3.2 根据word分组
                }).keyBy(new KeySelector<Tuple2<String, Integer>, String>() {
                    @Override
                    public String getKey(Tuple2<String, Integer> stringIntegerTuple2) throws Exception {
                        return stringIntegerTuple2.f0;
                    }
                    //3.3 根据分组之后，按照元组中的第二列聚相加
                }).sum(1)
                // 3.4 打印结果
                .print();

        //4、提交job
        env.execute();
    }
}

（2）在Linux环境的主机hadoop102上，执行下列命令，发送数据进行测试（前提是要安装netcat）

nc -lk hadoop102 9999

（3）启动Demo03_UnBoundedStreamProcess程序
我们会发现程序启动之后没有任何输出、也不会退出。这是正常的，因为Flink的流处理是事件驱动的，当前程序会一直处于监听状态，只有接受数据才会执行任务、输出统计结果。
在这里插入图片描述

（4）从hadoop102发送数据
在这里插入图片描述
（5）观察idea控制台
在这里插入图片描述
说明：Flink还具有一个类型提前系统，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；这时就需要显示地提供类型信息，才能使得应用程序正常工作或提高其性能。
因为对于flatMap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Tuple<String,Long>。只有显示地告诉系统当前的返回类型，才能正确的解析出完整数据。

2.2.3 执行模式

从Flink 1.12开始，官方推荐的做法是直接使用DataStream API，在提交任务时通过将执行模式设为BATCH来进行批处理。不建议使用DataSet API。

// 流处理环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

DataStreamAPI执行模式包括：流执行模式、批执行模式和自动模式。

  • 流执行模式（Streaming）
    这是DataStreamAPI最经典的模式，一边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
  • 自动模式
    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。
    批执行模式的使用：主要有两种方式：
    （1）通过命令行配置
bin/flink run -Dexecution.runtime-mode=BATCH ...

在提交作业时，增加execution.runtime-mode参数，指定值为BATCH。

（2）通过代码设置

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.BATCH);

在代码中，直接基于执行环境调用setRuntimeMode方法，传入BATCH模式。
实际应用中一般不会在代码中配置，而是使用命令行，这样更加灵活。

2.2.4 本地WebUI

在Idea本地运行程序时，可以通过添加本地WebUI依赖，使用WebUI界面查看Job的运行情况。

  <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-runtime-web</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>

添加后，在代码中可以指定绑定的端口:

Configuration conf = new Configuration();
        conf.setInteger("rest.port", 3333);
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(conf);

之后，在程序启动后，打开本地浏览器，访问localhost:3333即可查看job的运行情况。
在这里插入图片描述

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