一、Flink介绍
Flink是一个开源的分布式流处理引擎,支持高吞吐量、低延迟的数据流处理。Flink不仅支持无界流处理,还支持批处理。Flink提供了一套丰富的操作符,如map、filter、join等,允许用户以高效的方式对数据流进行转换和聚合。Flink本质上是一个基于维护状态的引擎,其核心思想是将计算抽象为维护状态,基于状态的变化来实现计算。
下面是一个简单的Flink应用程序:
DataStreamtext = env.socketTextStream("localhost", 9999); DataStream mapResult = text .map(new MapFunction () { public Integer map(String value) { return Integer.parseInt(value); } }); DataStream sum = mapResult .keyBy(0) .sum(1); sum.print(); env.execute("Flink Streaming Java API Skeleton");
在上面的例子中,我们从socket接收输入数据流,并将输入流中的每条记录解析为Integer类型。然后,我们按照记录的第0个位置键入记录流,并对值进行求和,并将其打印到控制台上。
二、Flink窗口
在实际情况中,我们往往需要对数据流进行分组,并运行窗口操作。Flink提供了多种类型的窗口,例如滚动窗口、滑动窗口等。下面是一个使用滑动窗口的例子:
DataStream> input = env.fromElements( Tuple2.of("a", 1), Tuple2.of("a", 2), Tuple2.of("a", 3), Tuple2.of("b", 4), Tuple2.of("b", 5), Tuple2.of("b", 6) ); input .keyBy(0) .window(SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10), Time.seconds(5))) .sum(1) .print(); env.execute();
在上面的例子中,我们创建了一个输入流,然后按照记录的第0个元素进行键入。然后,我们使用滑动窗口来对数据进行处理。在此例子中,我们使用了SlidingProcessingTimeWindows,该窗口在每隔5秒钟的时间间隔内处理最近10秒钟的记录。最后我们对所有记录值进行求和,并将其打印到控制台上。
三、Flink状态
在Flink中,状态是一等公民。状态允许用户在运行时跟踪和维护上下文信息,例如累计器值、排序状态等。Flink提供了多种API来操作状态,例如ValueState、ListState等。以下是一个使用ValueState的例子:
public class Average implements MapFunction, Tuple2 >> { @Override public Tuple2 map(Tuple2 value) throws Exception { Double avg = (double) (value.f1 / value.f0); return Tuple2.of(value.f0, avg); } } DataStream > input = env.fromElements( Tuple2.of(1L, 3L), Tuple2.of(1L, 5L), Tuple2.of(1L, 7L), Tuple2.of(2L, 4L), Tuple2.of(2L, 2L), Tuple2.of(2L, 6L) ); input.keyBy(0) .map(new Average()) .keyBy(0) .map(new RichMapFunction , Tuple2 >>() { private transient ValueState > valueState; @Override public Tuple2 > map(Tuple2 input) throws Exception { Tuple2 currentSum = valueState.value(); if (currentSum == null) { currentSum = Tuple2.of(0.0, 0); } currentSum.f0 += input.f1; currentSum.f1 += 1; valueState.update(currentSum); return Tuple2.of(input.f0, currentSum); } @Override public void open(Configuration config) throws Exception { ValueStateDescriptor > descriptor = new ValueStateDescriptor<>("average", Types.TUPLE(Types.DOUBLE, Types.INT)); valueState = getRuntimeContext().getState(descriptor); } }) .print(); env.execute();
在上面的例子中,我们创建了一个输入流并按第0个元素键入输入流。然后,我们计算一个每个键的平均值,并将其与输入流中的下一个元素结合计算。在这个例子中,我们使用了ValueState对平均值进行跟踪和维护。我们在Map函数中使用ValueStateDescriptor来创建状态描述符,并在RichMapFunction中使用ValueState对状态进行读取和写入。
四、Flink水印
在流处理中,由于输入数据的乱序到达,我们需要推迟一段时间进行计算以获取正确的结果。Flink的水印机制可以帮助我们解决这个问题。水印被Flink用于标记事件时间流的进度,允许Flink在计算上做出更好的决策。以下是一个使用Watermark的例子:
public class TimestampWithFailures { private long timestamp; private final boolean isNormal; public TimestampWithFailures(long timestamp, boolean isNormal) { this.timestamp = timestamp; this.isNormal = isNormal; } public long getTimestamp() { return timestamp; } public void setTimestamp(long timestamp) { this.timestamp = timestamp; } public boolean isNormal() { return isNormal; } } public class WatermarkExample { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); WatermarkStrategystrategy = WatermarkStrategy . forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofMillis(500)) .withTimestampAssigner((event, timestamp) -> event.getTimestamp()); DataStream stream = env.addSource(new SourceFunction () { private Random rand = new Random(); @Override public void run(SourceContext ctx) throws Exception { int maxTimestamp = 102000; int numFailures = 0; while (!Thread.interrupted()) { long timestamp = System.currentTimeMillis() - rand.nextInt(maxTimestamp); if (rand.nextBoolean() || rand.nextBoolean()) { ctx.collectWithTimestamp(new TimestampWithFailures(timestamp, true), timestamp); } else { numFailures++; // only emit watermark if there were normal events emitted since last watermark if (numFailures % 3 == 0) { ctx.emitWatermark(new Watermark(timestamp - 500)); } // emit event with a bit delay, but still within the bounds of the assigned watermark ctx.collectWithTimestamp(new TimestampWithFailures(timestamp + 250, false), timestamp + 250); } } } @Override public void cancel() { } }); stream .assignTimestampsAndWatermarks(strategy) .keyBy(event -> event.isNormal()) .countWindow(10) .sum(1) .print(); env.execute("Stress test with Watermarks"); } }
在上面的例子中,我们模拟了一个随机生成数据的源,其中一些数据处理成功,另一些会失败。在处理失败事件时,我们会发出水印,并将其与事件时间轴上稍后的普通事件一起传输。在这个例子中,我们使用了forBoundedOutOfOrderness WatermarkStrategy,该策略使用最近500毫秒内收到的最大事件时间戳。这个例子中的累加器在一个10个元素的窗口上进行计算。
五、Flink SQL
Flink SQL是Flink的一种高级抽象层,允许用户使用SQL查询语言对数据流和表进行操作。Flink SQL支持标准的SQL语法,并提供了一些Flink特定的扩展。下面是一个使用Flink SQL查询语言的例子:
public class FlinkSqlExample { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); TableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env); DataStreamSourceorderSource = env.addSource(new ExampleData.OrderSource()); Table orderTable = tableEnv.fromDataStream(orderSource, "user, product, amount, rowtime.rowtime"); tableEnv.registerTable("Orders", orderTable); Table result = tableEnv.sqlQuery("SELECT TUMBLE_START(rowtime, INTERVAL '5' SECOND), product, sum(amount) as total_amount FROM Orders GROUP BY TUMBLE(rowtime, INTERVAL '5' SECOND), product"); DataStream resultSet = tableEnv.toAppendStream(result, Row.class); resultSet.print(); env.execute(); } }
在上面的例子中,我们从一个数据源中读取订单流,并使用SQL查询对订单进行分组和聚合。其中,TUMBLE函数和TUMBLE_START函数用于定义滚动窗口,并将订单按产品分组。最后,我们使用toAppendStream将结果集转换为DataStream,并将其打印到控制台上。