《Flink学习笔记》——第五章 DataStream API

一个Flink程序，其实就是对DataStream的各种转换，代码基本可以由以下几部分构成：

• 获取执行环境
• 读取数据源
• 定义对DataStream的转换操作
• 输出
• 触发程序执行

获取执行环境和触发程序执行都属于对执行环境的操作，那么其构成可以用下图表示：

其核心部分就是Transform，对数据各种转换处理。由于新版本的Flink已经实现流批一体，流数据和批数据都统一使用DataStream API来处理

5.1 执行环境

5.1.1 创建执行环境

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

// 旧版
ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 1.12.0 版本及之后流批统一，流批都统一使用StreamExecutionEnvironment
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

LocalStreamEnvironment 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, 
                          8082, // JobManager 进程端口号
						  "path/to/jarFile.jar" // 提交给 JobManager 的 JAR 包
);

5.1.2 执行模式

上节中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？

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），所以我们通过通过

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

• 流处理模式（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

  env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.STREAMING);

• 批处理模式（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

  env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.BATCH);

• 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。

  env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.AUTOMATIC);

1.BATCH 模式的配置方法

• 命令行方式【推荐】

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

  推荐使用这种方法，因为这样的话同一套代码，只需要改变执行命令就可以切换流/批模式来执行。

• 代码配置

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

2.什么时候选择 BATCH 模式

我们知道，Flink 本身持有的就是流处理的世界观，即使是批量数据，也可以看作"有界流"来进行处理。所以 STREAMING 执行模式对于有界数据和无界数据都是有效的；而 BATCH 模式仅能用于有界数据。

看起来 BATCH 模式似乎被 STREAMING 模式全覆盖了，那还有必要存在吗？我们能不能所有情况下都用流处理模式呢？

当然是可以的，但是这样有时不够高效。

我们可以仔细回忆一下 word count 程序中，批处理和流处理输出的不同：在 STREAMING 模式下，每来一条数据，就会输出一次结果（即使输入数据是有界的）；而 BATCH 模式下，只有数据全部处理完之后，才会一次性输出结果。最终的结果两者是一致的，但是流处理模式会将更多的中间结果输出。在本来输入有界、只希望通过批处理得到最终的结果的场景下， STREAMING 模式的逐个输出结果就没有必要了。

所以总结起来，一个简单的原则就是：用 BATCH 模式处理批量数据，用 STREAMING 模式处理流式数据。因为数据有界的时候，直接输出结果会更加高效；而当数据无界的时候, 我们没得选择------只有 STREAMING 模式才能处理持续的数据流。

5.1.3 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）。

env.execute();

5.2 源算子

创建好执行环境后，可以从各种来源获取数据。一般将数据的输入来源称为数据源 ，读取数据的算子为源算子。

env.addSource()

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。

package com.zlin.flink.env;

import lombok.Data;

import java.sql.Timestamp;

/**
 * @author tangzl
 * @date 2023/3/14
 **/
@Data
public class Event {
    /**
        用户名
     */
    public String user;

    /**
        用户访问的url
     */
    public String url;

    /**
        用户访问url的时间戳
     */
    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) +
                '}';
    }
}

这里我使用了lombook也就是这个@Data，如果你也使用了的话需要引入依赖：

<dependency>
 <groupId>org.projectlombok</groupId>
 <artifactId>lombok</artifactId>
 <version>1.18.20</version>
</dependency>

这个类我们可以看成是特殊的POJO类，具有以下特点：

• 类是公有（public）的

• 有一个无参构造函数

• 所有属性都是公有（public）的

• 所有属性的类型都是可序列化的

5.2.1 从集合中读取数据

fromCollection // 该方法有多种重载方式，可通过IDEA查看源码自行研究。

举例：

public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        ArrayList<Event> clicks = new ArrayList<>();
        clicks.add(new Event("zhangsan", "./home", 1000L));
        clicks.add(new Event("lisi", "./home", 1000L));
        clicks.add(new Event("wangwu", "./cart", 2000L));

        DataStreamSource<Event> stream = env.fromCollection(clicks);
        stream.print();
        env.execute();
    }

实际应用中这种方式很少用。

5.2.2 从文件中读取数据

readTextFile

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");

说明：

• 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相关依赖所以pom文件中需要添加相关依赖；

  <dependency>
      <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
      <artifactId>hadoop-client</artifactId>
      <version>2.7.5</version>
      <scope>provided</scope>
  </dependency>

5.2.3 从Socket读取数据

socketTextStream

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);

5.2.4 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。

env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<String>(...))

添加依赖：

<!--   flink 1.15以后不再支持scala2.11，都默认使用2.12，所以无需选择scala版本    -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-kafka</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-base</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

public static void main(String[] args) throws Exception {
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    env.setParallelism(1);

    // 配置kafka源
    KafkaSource<String> kafkaSource = KafkaSource.<String>builder()
        .setBootstrapServers("bigdata105:9092,bigdata106:9092,bigdata107:9092")
        .setTopics("topic_test")
        .setGroupId("consumer-group-test")
        .setStartingOffsets(OffsetsInitializer.latest())
        .setValueOnlyDeserializer(new SimpleStringSchema())
        .build();

    DataStreamSource<String> clicksStream = env.fromSource(kafkaSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "Clicks");
    clicksStream.print();
    env.execute();
}

setBootstrapServers：kafka brokers；

setTopics：topic/主题，可以是列表，或者正则表达式；

setGroupId：消费者组；

setStartingOffsets：开始消费的offset；

setValueOnlyDeserializer："反序列化器"。kafka消息被存储为原始的字节数据，所以需要反序列化为Java对象，上面的SimpleStringSchema是一个简单的内置的反序列化器，将字节数组简单的反序列化成字符串。我们可以根据需要自定义我们的反序列化器。

附：往kafka topic写入数据，python脚本。用于测试

import time
import datetime

from kafka import KafkaProducer
import json

producer = KafkaProducer(value_serializer=lambda v: json.dumps(v).encode('utf-8'),
                      bootstrap_servers='bigdata105:9092,bigdata106:9092,bigdata107:9092')
topic_name = "topic_test"
while True:
 producer.send(topic_name, datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
 time.sleep(2)

5.2.5 自定义Source

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。

自定义一个数据源ClickSource

package com.zlin.flink.env;

import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;

import java.util.Calendar;
import java.util.Random;

/**
 * @author tangzl
 * @date 2023/3/17
 **/
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;

	Random random = new Random();
    @Override
    public void run(SourceContext ctx) throws Exception {
        // 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 (Boolean.TRUE.equals(running)){
            ctx.collect(new Event(
                    users[random.nextInt(users.length)],
                    urls[random.nextInt(urls.length)],
                    Calendar.getInstance().getTimeInMillis()
            ));
            Thread.sleep(1000);
        }
    }

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

测试：

public static void main(String[] args) throws Exception {
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    env.setParallelism(1);

    DataStreamSource<Event> clicksStream = env.addSource(new ClickSource());
    clicksStream.print();
    env.execute();
}

注意： SourceFunction 接口定义的数据源，并行度只能设置为 1。如果我们想要自定义并行的数据源的话，需要使用 ParallelSourceFunction

5.2.6 Flink支持的数据类型

1、Flink的类型系统

为了方便处理数据，Flink有自己的一整套类型系统。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

Flink支持的类型在Types工具类中可以看到。

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;

分类：

（1）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。

（2）数组类型

基本数组和对象数组

（3）符合数据类型

• Java元组类型Tuple

• 行类型Row

• Scala样例类及Scala元组不支持空字段

• POJO

（4）辅助类型

Option，Either，List，Map等

（5）泛型类型

​ 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。

附：

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

• 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

3.类型提示

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>>(){})

5.3 转换算子

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-cS3RU3oS-1693060509951)(第五章 DataStream API.assets/image-20230319143302666.png)

从数据源通过源算子读入数据后，我们就要对数据进行处理也是实现业务逻辑的地方，这个处理过程是将一个或多个DataStream转换成新的DataStream。

5.3.1 基本转换算子

1、映射（map）

一个一个处理，来一个处理一个。

public <R> SingleOutputStreamOperator<R> map(MapFunction<T, R> mapper)

可以看到需要传入一个MapFunction的实现类。

public static void main(String[] args) throws Exception {
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    env.setParallelism(1);


    DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(
        new Event("zhangsan", "./home", 1000L),
        new Event("lisi", "./job", 2000L));
    
    // 方式一：直接通过lambda表达式，传入一个MapFunction的实现
    stream.map((MapFunction<Event, String>) Event::getUser).print("ddd");
    // 方式二：通过创建一个MapFunction实现类
    stream.map(new UserExtractor()).print();

    env.execute();
}

// Event输入类型，String输出类型，可以自己修改，自定义实现逻辑
public class UserExtractor implements MapFunction<Event, String> {

    @Override
    public String map(Event value) throws Exception {
        return value.getUser();
    }
} 

2、过滤（filter）

对数据做过滤。

public SingleOutputStreamOperator<T> filter(FilterFunction<T> filter)

需要传入FilterFunction的实现类

 public static void main(String[] args) throws Exception {
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    env.setParallelism(1);

    DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(
    new Event("zhangsan", "./home", 1000L),
    new Event("lisi", "./job", 2000L));

	// 方式一：lambda表达式
    stream.filter((FilterFunction<Event>) event -> event.getUser().equals("lisi")).print("ddd");

     // 方式二：FilterFunction实现类
    stream.filter(new UserFilter()).print();

    env.execute();
}

// 实现过滤的逻辑
public class UserFilter implements FilterFunction<Event> {
    @Override
    public boolean filter(Event value) throws Exception {
        return value.getUser().equals("lisi");
    }
}

3、扁平映射（flatmap）

DataStream → DataStream: 输入一个参数，产生0个、1个或者多个输出.

public interface FlatMapFunction<T, O> extends Function

public static void main(String[] args) throws Exception {
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    env.setParallelism(1);

    DataStreamSource<String> stream = env.fromElements("ABC","FDS");

    stream.flatMap(new FlatMapFunction<String, Character>() {
        @Override
        public void flatMap(String in, Collector<Character> out) throws Exception {
            for(int i = 0; i < in.length(); i++){
                out.collect(in.charAt(i));
            }
        }
    }).print("ddd");

    stream.flatMap(new MyFlatMap()).print();

    env.execute();
}

public class MyFlatMap implements FlatMapFunction<String, Character> {

    @Override
    public void flatMap(String in, Collector<Character> out) throws Exception {
        for(int i = 0; i < in.length(); i++){
            out.collect(in.charAt(i));
        }
    }
}

5.3.2 聚合算子（Aggregation）

1、按键分区（keyBy）

基于不同的key，将流中的数据分配到不同的分区中去。

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。

public <K> KeyedStream<T, K> keyBy(KeySelector<T, K> key)

public static void main(String[] args) throws Exception {
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    env.setParallelism(1);

    DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(
        new Event("zhangsan", "./home", 1000L),
        new Event("lisi", "./job", 2000L));


    KeyedStream<Event, String> keyedStream = stream.keyBy(Event::getUser);
    keyedStream.print("a");

    stream.keyBy(new MyKeySelector()).print("b");
    env.execute();
}

//KeyedStream 分区流、键控流

2、简单聚合

有了KeyedStream分区流，那么怎么把这些分区流的数据聚合起来呢？Flink内置了一些基本的聚合操作

• sum()：按指定字段叠加求和

• min()：指定字段最小值，字段为单位

• max()：指定字段最大值

• minBy()：与min不同的是，会返回包含字段最小值的整条数据，记录为单位

• maxBy()：同理

  指定字段有两种方式：指定位置，指定名称。需要注意的是，元组中字段的名称，是以 f0、f1、f2、...来命名的

min和minBy比较：

例如：输入

data.add(new Tuple3<>(0, 1, 1));

data.add(new Tuple3<>(0, 2, 0));

data.add(new Tuple3<>(0, 2, 2));

min()输出：

(0, 1, 1)

(0, 1, 0)

(0, 1, 0)

minBy()输出：

(0, 1, 1)

(0, 2, 0)

(0, 2, 0)

 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", 3),
                                                                         Tuple2.of("a", 1),
                                                                         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();
 }

5.3.3 用户自定义函数（UDF）

1、函数类（XXXFunction）

其实前面我们已经使用过了，例如创建MapFunction的实现类...

public class UserExtractor implements MapFunction<Event, String>
public static class FlinkFilter implements FilterFunction<Event>

2、匿名函数（Lambda表达式）

对于简单类型Flink可以直接提取类型信息，但是对于泛型，由于java编译器编译后擦除了泛型信息，所以Flink无法判断输出的类型信息了。有以下方式可以解决该问题：

• 使用returns显示声明返回的类型

   public static void main(String[] args) throws Exception {
       StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
       env.setParallelism(1);
  
       DataStreamSource<String> stream = env.fromElements("ABC","FDS");
  
       stream.flatMap((FlatMapFunction<String, Character>) (in, out) -> {
           for(int i = 0; i < in.length(); i++){
               out.collect(in.charAt(i));
           }
       }).returns(Types.CHAR).print();
  
       env.execute();
  
   }

• 使用自定义类来替代Lambda表达式

   public static void main(String[] args) throws Exception {
       StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
       env.setParallelism(1);
  
       DataStreamSource<String> stream = env.fromElements("ABC","FDS");
  
       stream.flatMap(new MyFlatMap()).print();
  
       env.execute();
  
   }

• 使用匿名类来代替Lambda表达式

   public static void main(String[] args) throws Exception {
       StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
       env.setParallelism(1);
  
       DataStreamSource<String> stream = env.fromElements("ABC","FDS");
  
       stream.flatMap(new FlatMapFunction<String, Character>() {
          @Override
          public void flatMap(String in, Collector<Character> out) throws Exception {
              for(int i = 0; i < in.length(); i++){
                  out.collect(in.charAt(i));
              }
          }
       }).print("ddd");
  
  
       env.execute();
  
   }

3、富函数类（Rich Function Classes）

也是DataStream API提供的一个函数类的接口。与常规函数类相比，它可以提供更多、更丰富的功能。主要在于可以获取运行环境的上下文，并拥有一些生命周期方法，可以实现更复杂的功能。

Rich Function 典型的生命周期方法：

• open()，初始化方法，在调用实际工作方法如map()、filter()时，open会首先被调用。所以主要适合用来完成IO的创建、配置文件的读取、数据库创建连接等一次性操作。

• close()，最后一个调用的方法，一般用于做一些收尾工作如清理、关闭连接。

注意：生命周期方法对于每一个并行子任务来说，只会调用一次，而实际工作方法，每来一条数据都会执行一次。

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)
    );

    clicks.map(new MyFunction()).print();
    env.execute();
}






索引为0的任务开始
索引为1的任务开始
1> 2000
2> 1000
1> 60000
2> 5000
索引为1的任务结束
索引为0的任务结束

5.3.4 物理分区

"分区"操作就是要将数据进行重新分布，传递到不同的流分区中去进行下一步处理。KeyBy就是一种根据键的哈希值来进行分区的操作。至于分的均不均匀，每个key分布到哪个分区无法控制。所以称KeyBy是一种逻辑分区/软分区。KeyBy分区之后，结果返回是keyedStream。

物理分区：通过分区策略，把数据按照分区策略进行分区。物理分区之后结果仍然是DataStream。

常见的物理分区策略：随机分配、轮询分配、重缩放、广播

1、随机分区（shuffle）

服从均匀分布，把数据随机打乱，均匀传递到下游分区。由于是随机的，所以对于同样的输入数据，每次执行结果也可能不相同。

 public static void main(String[] args) throws Exception {
     StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
     env.setParallelism(1);

     // 读取数据源，并行度为 1
     DataStreamSource<Event> stream = env.addSource(new ClickSource());

     // .shuffle 将数据打乱，print时将并行度设置为4
     stream.shuffle().print().setParallelism(4);

     env.execute();
 }

3> Event{user='Alice', url='./prod?id=1', timestamp=2023-03-25 22:40:15.498}
1> Event{user='Alice', url='./prod?id=1', timestamp=2023-03-25 22:40:16.521}
4> Event{user='Cary', url='./fav', timestamp=2023-03-25 22:40:17.531}
3> Event{user='Alice', url='./prod?id=1', timestamp=2023-03-25 22:40:18.54}
1> Event{user='Alice', url='./prod?id=2', timestamp=2023-03-25 22:40:19.549}
4> Event{user='Bob', url='./home', timestamp=2023-03-25 22:40:20.562}
4> Event{user='Bob', url='./cart', timestamp=2023-03-25 22:40:21.568}
3> Event{user='Cary', url='./prod?id=2', timestamp=2023-03-25 22:40:22.576}
2> Event{user='Mary', url='./cart', timestamp=2023-03-25 22:40:23.589}
2> Event{user='Alice', url='./prod?id=1', timestamp=2023-03-25 22:40:2

2、轮询分区（Round-Robin）

依次轮流分发。

public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        // 读取数据源，并行度为 1
        DataStreamSource<Event> stream = env.addSource(new ClickSource());

        stream.rebalance().print().setParallelism(2);

        env.execute();
    }

2> Event{user='Alice', url='./cart', timestamp=2023-03-25 22:49:53.459}
1> Event{user='Alice', url='./prod?id=2', timestamp=2023-03-25 22:49:54.478}
2> Event{user='Alice', url='./prod?id=1', timestamp=2023-03-25 22:49:55.488}
1> Event{user='Bob', url='./prod?id=1', timestamp=2023-03-25 22:49:56.489}
2> Event{user='Mary', url='./prod?id=2', timestamp=2023-03-25 22:49:57.497}
1> Event{user='Mary', url='./prod?id=2', timestamp=2023-03-25 22:49:58.503}

从结果可以看出数据轮流发送到不同分区。

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 5-11 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。

从底层实现上看，rebalance 和 rescale 的根本区别在于任务之间的连接机制不同。rebalance 将会针对所有上游任务（发送数据方）和所有下游任务（接收数据方）之间建立通信通道，这是一个笛卡尔积的关系；而 rescale 仅仅针对每一个任务和下游对应的部分任务之间建立通信通道，节省了很多资源。

public static void main(String[] args) throws Exception {
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    env.setParallelism(1);

    // 读取数据源，并行度为 1
    DataStreamSource<Event> stream = env.addSource(new ClickSource()).setParallelism(2);

    stream.rescale().print().setParallelism(4);

    env.execute();
}

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 static void main(String[] args) throws Exception {
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    env.setParallelism(1);

    // 读取数据源，并行度为 1
    DataStreamSource<Event> stream = env.addSource(new ClickSource()).setParallelism(2);

    stream.broadcast().print().setParallelism(4);

    env.execute();
}

1> Event{user='Mary', url='./prod?id=2', timestamp=2023-03-25 23:51:57.601}
3> Event{user='Mary', url='./prod?id=2', timestamp=2023-03-25 23:51:57.601}
2> Event{user='Mary', url='./prod?id=2', timestamp=2023-03-25 23:51:57.601}
4> Event{user='Mary', url='./prod?id=2', timestamp=2023-03-25 23:51:57.601}
2> Event{user='Mary', url='./prod?id=2', timestamp=2023-03-25 23:51:57.601}
1> Event{user='Mary', url='./prod?id=2', timestamp=2023-03-25 23:51:57.601}
3> Event{user='Mary', url='./prod?id=2', timestamp=2023-03-25 23:51:57.601}
4> Event{user='Mary', url='./prod?id=2', timestamp=2023-03-25 23:51:57.601}
...

从输出结果可以看到：
首先数据源的并行度是2，然后每个数据发送到下游所有分区4。

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。

public static void main(String[] args) throws Exception {
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    env.setParallelism(1);

    // 读取数据源，并行度为 1
    DataStreamSource<Event> stream = env.addSource(new ClickSource()).setParallelism(2);

    stream.global().print().setParallelism(4);

    env.execute();
}

6、自定义分区

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。

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 MyPartitioner(), new KeySelector<Integer, Integer>() {
            @Override
            public Integer getKey(Integer value) throws Exception { return value;
                                                                  }
        })
        .print().setParallelism(2);

    env.execute();
}

public class MyPartitioner implements Partitioner<Integer> {

    @Override
    public int partition(Integer key, int numPartitions) {
        return key % numPartitions;
    }
}

// 注意这里返回的分区的下标是从0开始。比如你设置的分区数是4，那么partition返回的分区号的范围是[0-3]

5.4 输出算子

源算子是获取数据，转换算子是对数据做处理，输出算子就是将结果输出。同时我们也把输出算子叫做数据汇。

5.4.1 连接到外部系统

像print就是Flink预实现的输出算子，它是将结果输出到控制台。除了一些预实现算子，一般通过调用.addSink()实现。

stream.addSink(new SinkFunction(...));

可以看到，需要传入一个SinkFunction的实现类。这和源算子是类似的。

Flink目前支持的第三方系统连接器：

除 Flink 官方之外，Apache Bahir 作为给 Spark 和 Flink 提供扩展支持的项目，也实现了一些其他第三方系统与 Flink 的连接器，如图 5-14 所示。

5.4.2 输出到文件

在Flink旧版本中，有一些简单粗暴的api如：writeAsText()、writeAsCsv()，将数据输出到文本文件或者csv文件，但是这种方式不支持同时写入，所以最后的sink操作并行度只能是1。所以写入效率很低。而且故障恢复后的状态一致性也没有保证。目前这些方法即将被弃用。

Flink为此专门提供了一个流式文件系统的连接器：FileSink

File Sink 将传入的数据写入存储桶中。考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的 Part 文件。 完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据，比如可以设置每个小时的数据写入一个新桶中。这意味着桶中将包含一个小时间隔内接收到的记录。

FileSink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：FileSink.forRowFormat（basePath，rowEncoder）。

• 批量编码：FileSink.forBulkFormat（basePath，bulkWriterFactory）。

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)
    );

    FileSink<String> fileSink = FileSink.forRowFormat(new Path("./output"), new SimpleStringEncoder<String>("UTF-8"))
        .withRollingPolicy(
        DefaultRollingPolicy.builder()
        .withRolloverInterval(Duration.ofMinutes(15))
        .withInactivityInterval(Duration.ofMinutes(5))
        .withMaxPartSize(MemorySize.ofMebiBytes(1024))
        .build()
    ).build();

    stream.map(Event::toString).sinkTo(fileSink);

    env.execute();
}

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

5.4.3 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。

在pom文件中引入依赖(如果在源算子kakfa章节中，已经添加过了，这里可忽略):

<!--   flink 1.15以后不再支持scala2.11，都默认使用2.12，所以无需选择scala版本    -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-kafka</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-base</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

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>( "test",
                        new SimpleStringSchema(), properties
                ));
        stream.print();
        env.execute();
    }

[root@hadoop102 bin]# kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic test
"Mary", "./home", 1000L
"Bob", "./cart", 2000L
"Alice", "./prod?id=200", 3500L

5.4.4 输出到redis

添加依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.bahir</groupId>
    <artifactId>flink-connector-redis_2.11</artifactId>
    <version>1.0</version>
</dependency>

public static void main(String[] args) throws Exception {
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    env.setParallelism(1);

    FlinkJedisPoolConfig conf = new FlinkJedisPoolConfig.Builder().setHost("localhost").build();

    env.addSource(new ClickSource()).addSink(new RedisSink<Event>(conf, new MyRedisMapper()));

    env.execute();
}

public class MyRedisMapper implements RedisMapper<Event> {
    @Override
    public RedisCommandDescription getCommandDescription() {
        return new RedisCommandDescription(RedisCommand.HSET, "clicks");
    }

    @Override
    public String getKeyFromData(Event event) {
        return event.getUser();
    }

    @Override
    public String getValueFromData(Event event) {
        return event.getUrl();
    }
}

5.4.5 输出到Elasticsearch

添加依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-elasticsearch7_2.12</artifactId>
    <version>1.14.4</version>
</dependency>

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"));

    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());

    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。

5.4.6 输出到MySQL（JDBC）

添加依赖：

<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>

在mysql中建表

mysql> create table clicks(
-> user varchar(20) not null,
-> url varchar(100) not null);

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")
            .withDriverName("com.mysql.cj.jdbc.Driver")
            .withUsername("username")
            .withPassword("password")
            .build()
        )
    );


    env.execute();
}

5.4.7 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。

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，

例如，Flink 并没有提供 HBase 的连接器，所以需要我们自己写。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。

添加依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.hbase</groupId>
    <artifactId>hbase-client</artifactId>
    <version>2.2.1</version>
</dependency>

 public static void main(String[] args) throws Exception {
     StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
     env.setParallelism(1);

     DataStreamSource<String> stream = env.fromElements("hello", "world");

     stream.addSink(new HbaseSink());

     env.execute();
 }



public class HbaseSink extends RichSinkFunction<String> {
    public	org.apache.hadoop.conf.Configuration configuration;
    public Connection connection; // 管理 Hbase 连接

    @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)
                , "1".getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
        table.put(put); // 执行 put 操作
        table.close(); // 将表关闭
    }

    @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 close() throws Exception {
        super.close();
        connection.close(); // 关闭连接
    }
}