flink的CoProcessFunction使用示例

背景

在flink中对两个流进行connect之后进行出处理的场景很常见,我们本文就以书中的一个例子为例说明下实现一个CoProcessFunction的一些要点

实现CoProcessFunction的一些要点

这个例子举例的是当收到某个传感器放行的控制消息时,从传感器传来的温度流消息会被运行向下游传递一段时间

java 复制代码
/**
 * 展示CoProcessFunction+onTimer使用方法的例子
 */
public class CoProcessFunctionTimers {
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
 
        // set up the streaming execution environment
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
 
        // use event time for the application
        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime);
 
        // 控制消息流允许传感器消息流通过指定长度的时间
        DataStream<Tuple2<String, Long>> filterSwitches = env
            .fromElements(
                // forward readings of sensor_2 for 10 seconds
                Tuple2.of("sensor_2", 10_000L),
                // forward readings of sensor_7 for 1 minute
                Tuple2.of("sensor_7", 60_000L));
 
        // 传感器消息流
        DataStream<SensorReading> readings = env
            // SensorSource generates random temperature readings
            .addSource(new SensorSource());
 
        //传感器消息流connet控制消息流,并且按照传感器id作为key进行分组
        DataStream<SensorReading> forwardedReadings = readings
            //连接控制消息流
            .connect(filterSwitches)
            // 按照传感器id分组
            .keyBy(r -> r.id, s -> s.f0)
            // 应用CoProcessFunction + onTimer函数
            .process(new ReadingFilter());
 
        forwardedReadings.print();
 
        env.execute("Filter sensor readings");
    }
 
    //应用CoProcessFunction + onTimer函数,这已经按照key=传感器id分好组
    public static class ReadingFilter extends CoProcessFunction<SensorReading, Tuple2<String, Long>, SensorReading> {
 
        // 传感器开关状态--键值分区状态,key是传感器id
        private ValueState<Boolean> forwardingEnabled;
     // 保存传感器开关持续时间的状态--键值分区状态,key是传感器id
        private ValueState<Long> disableTimer;
 
        // 初始化键值分区状态 key是传感器id
        public void open(Configuration parameters) throws Exception {
            forwardingEnabled = getRuntimeContext().getState(
                new ValueStateDescriptor<>("filterSwitch", Types.BOOLEAN));
            disableTimer = getRuntimeContext().getState(
                new ValueStateDescriptor<Long>("timer", Types.LONG));
        }
 
        @Override
        public void processElement1(SensorReading r, Context ctx, Collector<SensorReading> out) throws Exception {
            // 处理传感器消息流,首先检查key是传感器id对应的键值分区状态,如果开启,那么这个传感器消息就可以正常通过
            Boolean forward = forwardingEnabled.value();
            if (forward != null && forward) {
                out.collect(r);
            }
        }
 
        @Override
        public void processElement2(Tuple2<String, Long> s, Context ctx, Collector<SensorReading> out) throws Exception {
            //控制流消息过来后,更新键值分区的开关状态为true, key是传感器id
            forwardingEnabled.update(true);
        //控制流消息过来后,更新键值分区的开关状态为true的持续时长的定时器, key是传感器id
            long timerTimestamp = ctx.timerService().currentProcessingTime() + s.f1;
            Long curTimerTimestamp = disableTimer.value();
            if (curTimerTimestamp == null || timerTimestamp > curTimerTimestamp) {
                // remove current timer
                if (curTimerTimestamp != null) {
                    ctx.timerService().deleteProcessingTimeTimer(curTimerTimestamp);
                }
                // register new timer
                ctx.timerService().registerProcessingTimeTimer(timerTimestamp);
                disableTimer.update(timerTimestamp);
            }
        }
 
        // 键值开关状态的持续时间定时器,key是传感器id,注意,在ontimer方法中,也可以通过out.collect的方式向下游算子发送消息
        public void onTimer(long ts, OnTimerContext ctx, Collector<SensorReading> out) throws Exception {
            // 定时器时间到了之后,清理掉传感器的开关状态
            forwardingEnabled.clear();
            disableTimer.clear();
        }
    }
}

以上就是实现一个CoProcessFunction的大概逻辑

相关推荐
西猫雷婶1 小时前
STAR-CCM+|K-epsilon湍流模型溯源
大数据·云计算
2501_924889552 小时前
商超高峰客流统计误差↓75%!陌讯多模态融合算法在智慧零售的实战解析
大数据·人工智能·算法·计算机视觉·零售
曼岛_3 小时前
[系统架构设计师]大数据架构设计理论与实践(十九)
大数据·系统架构·系统架构设计师
计算机编程小咖4 小时前
《基于大数据的农产品交易数据分析与可视化系统》选题不当,毕业答辩可能直接挂科
java·大数据·hadoop·python·数据挖掘·数据分析·spark
.Shu.4 小时前
git实战(7)git常用命令速查表
大数据·git
软件开发明哥5 小时前
BigData大数据应用开发学习笔记(03)离线处理--数据仓库Hive
大数据
haidizym5 小时前
质谱数据分析环节体系整理
大数据·人工智能·数据分析·ai4s
2501_924890526 小时前
商超场景徘徊识别误报率↓79%!陌讯多模态时序融合算法落地优化
java·大数据·人工智能·深度学习·算法·目标检测·计算机视觉
2401_8914092610 小时前
商品与股指类ETF期权买卖五档Tick分钟级历史行情数据分析
大数据·#基准指标动态·#level2毫秒级tick流·#美股数据获取方案·#期货期权合约行情
武子康11 小时前
大数据-76 Kafka 从发送到消费:Kafka 消息丢失/重复问题深入剖析与最佳实践
大数据·后端·kafka