Java修仙传之Flink篇

大道三千:最近我修Flink

目前个人理解：

处理有界，无界流的工具

FLINK：

FLINK定义：

Flink特点

Flink分层API

流的定义

有界数据流（批处理）：

有界流：数据结束了，程序也就结束了

知道数据开始以及结束的地方

无界数据流：

特征：读一条，计算一条，输出一次结果

知道数据开始的地方,却不知道结束的地方

（好似长江大河，会一直一直一直产生数据）

流的状态

个人理解：（有状态流会基于内存保存之前的数据）

如果后续流的操作需要用到之前的数据，这个流时有状态的

如果后续流的操作不需要用到之前的数据，这个流是无状态的

DataSet API：有界流批处理（已淘汰）

1：创建执行环境

2：读取流（数据）

3：将读取到的数据，转换为方便处理的格式

4：将收集到的数据进行（分组，求和，最大，最小等....）操作

//批处理方式(有界流,因为很明确的知道这个文件在哪里结束)
public class BatchWordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1. 创建执行环境
        ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 2. 从文件读取数据  按行读取(存储的元素就是每行的文本)
        DataSource<String> lineDS = env.readTextFile("input/words.txt");

        // 3. 转换数据格式
        FlatMapOperator<String, Tuple2<String, Long>> wordAndOne = lineDS.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Long>>() {
            @Override         //一行数据       // 数据收集器     out:相当于是一个按照 下面格式收集数据的收集器  格式=out.collect(Tuple2.of(word,1L));
            public void flatMap(String line, Collector<Tuple2<String, Long>> out) throws Exception {

                String[] words = line.split(" ");  //一行数据按照" "拆分

                for (String word : words) {   //word = 一行中的每一个字段    如果1改成2，则统计时数目会成2
                    Tuple2<String, Long> of = Tuple2.of(word, 1L);//每个的那次都转为这种格式
                    out.collect(of);  // 收集器添加数据 (转换格式为 (循环到的字段,1L))
                }
            }
        });

        // 4. 按照 word 进行分组    按照第一个字段分组.(字段,1L),就是按照第一个字段分组(A,1),(b,1),(c,1),(d,1),(d,1) 就是按照abcd分组
        UnsortedGrouping<Tuple2<String, Long>> wordAndOneUG = wordAndOne.groupBy(0);

        // 5. 分组内聚合统计   根据第二个字段求和,即将每个分组的第二个字段相加，得到该分组的总和
        AggregateOperator<Tuple2<String, Long>> sum = wordAndOneUG.sum(1);

        // 6. 打印结果
        sum.print();
    }
}

DataStream API：流、批一体处理

转换（flatMap）、

分组（keyBy）、

求和（sum）、

执行（execute）、

读取文本（readTextFile，有界流）

1：创建流式执行环境（基于StreamExecutionEnvironment）

2：读取文件

3：转换、分组、求和，得到统计结果

4：打印输出

5：执行

//流处理方式 (有界流,因为很明确的知道这个文件在哪里结束)，如果不是本地而是网络则是无界流
public class StreamWordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1. 创建流式执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        // 2. 读取文件
        DataStreamSource<String> lineStream = env.readTextFile("input/words.txt");
        // 3. 转换、分组、求和，得到统计结果                                                                          
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> resultList = lineStream.flatM
                              输入类型,输出类型
        ap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
            @Override           //当前行数据   //要返回的类型
            public void flatMap(String line, Collector<Tuple2<String, Integer>> list) throws Exception {
                String[] fields = line.split(" ");
                for (String field : fields) {
                    Tuple2<String, Integer> result = Tuple2.of(field, 1);
                    list.collect(result);
                }
            }
        });
        //分组                                                                                    // 传入的数据类型()           要分组的数据类型
        KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, String> gropbyDate = resultList.keyBy(new KeySelector<Tuple2<String, Integer>, String>() {
            @Override
            public String getKey(Tuple2<String, Integer> value) throws Exception {
                return value.f0; //这里是类型的第一位。如(hello,1)，则是根据hello进行分组
            }
        });
        //求和。      以上一个为例子：(hello,1)分组之后,根据1索引即第二位(hello,1)的1进行求和
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> sum = gropbyDate.sum(1);
        //打印输出
        sum.print();
        //执行
        env.execute();
    }

}

        // 3. 转换、分组、求和，得到统计结果
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> sum = lineStream.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Long>>() {
            @Override
            public void flatMap(String line, Collector<Tuple2<String, Long>> out) throws Exception {

                String[] words = line.split(" ");

                for (String word : words) {
                    out.collect(Tuple2.of(word, 1L));
                }
            }
        }).keyBy(data -> data.f0)
           .sum(1);

结果：

读取socket（无界流）

事件监听(环境对象.socketTextStream(IP,端口号))

备注：先启动linux 输入命令nc -lk 7777

然后启动代码监听 7777

此时linux输入的数据会被代码抓取到

备注2：跟前两个的区别就是这个是调用的socketTextStream。其他无任何区别

//监听7777端口的数据流
// 这里代码监听了  IP地址192.168.200.130  端口号7777 的操作   。ip地址那里写主机名也行
public class SocketStreamWordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //构建流环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //拿到数据
        DataStreamSource<String> lineStream = env.socketTextStream("192.168.200.130", 7777);
        // 转换、分组、求和，得到统计结果
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> convert = lineStream.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Long>>() {
            @Override
            public void flatMap(String line, Collector<Tuple2<String, Long>> out) throws Exception {
                String[] fields = line.split(" ");
                for (String field : fields) {
                    Tuple2<String, Long> of = Tuple2.of(field, 1L);
                    out.collect(of);
                }
            }
        });
        //分组
        KeyedStream<Tuple2<String, Long>, Object> gropBy = convert.keyBy(new KeySelector<Tuple2<String, Long>, Object>() {
            @Override
            public Object getKey(Tuple2<String, Long> value) throws Exception {
                return value.f0;
            }
        });
        //求和
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> sum = gropBy.sum(1);
        //输出
        sum.print();
        //执行
        env.execute();
    }
}

 SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> sum = lineStream.flatMap((String line, Collector<Tuple2<String, Long>> out) -> {
            String[] words = line.split(" ");

            for (String word : words) {
                out.collect(Tuple2.of(word, 1L));
            }
        }).returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.LONG))
                .keyBy(data -> data.f0)
                .sum(1);