如何基于Flink实现定制化功能的开发

前言：

技术为需求服务，通用需求由开源软件提供功能，一些特殊的需求，需要基于场景定制化开发功能。而对于自定义开发功能，Flink则提供了这样的SDK接口能力。

本文将从定制化功能需求分析和如何基于Flink构建定制化功能两个方面讲述。

一、定制化功能开发的思考

2.1 为什么要学会定制化功能的开发？

一些常规需求的应用能力已经被包装得很好，只需要关注包装在功能之上的交互逻辑，就能满足业务需求。但有些需求依靠现成的技术无法完成，只能自定义任务逻辑，完成特定场景需求的功能包装；或者部分功能性能和可用性不佳，需要重构功能满足可用性和高性能需求。

2.2 有哪些需求属于定制化开发

大数据场景，对数据集成、加工与分析、写结果这三个过程，都可以做定制化开发：

从集成角度： 公司采集各种数据源的数据：使用集成工具，如fileBeat、dataX、canal、sqoop、Flume等从各种源端获取数据，这属于对功能的应用；

如果定制化开发任务：需要对SourceFunction函数的包装，实现对各种数据源的采集，这属于定制化需求开发；

如果定制化开发SDK：开发一个工具包，然后通过更改数据源配置驱动任务，这就属于定制化功能的开发，如:flink-sql-connector-mysql-cdc；

从加工和分析角度：

如果对数据的加工：实现类似ETL处理，数据扩维，打标，特征聚类，这属于定制化需求开发；

如果重写处理算子函数：对数据操作重写一个ProcessFunction、MapFunction、AggregateFunction函数，然后重载到DataStream对象里，这就是定制化功能开发；

从写结果过程：

如果自定义RichSinkFunction函数：实现对目标端接口的包装，这属于定制化需求开发；

如果包装一个SDK工具：然后将功能打包成SDK服务，嵌入Flink的sink算子内，这属于定制化功能的开发，如doris包装的：flink-doris-connector-1.14_2.12。

二、如何基于Flink构建定制化的功能

以下是基于Flink构建定制化需求和功能的一些思路：

2.1. 确定业务需求和计算模型

首先，理清楚你的业务需求和所需的计算模型。明确需要处理的数据类型、处理逻辑、计算规则和数据流动方向等。

2.2 使用 Flink 提供的 API 进行开发

利用 Flink 的 DataStream API 或 Table API，根据业务需求编写你的计算逻辑。这些 API 提供了丰富的操作符和方法，用于对数据进行转换、聚合、过滤等处理。你可以根据实际需求自定义操作符和函数，实现特定的计算逻辑。

2.3 实现自定义算子和函数

如果标准操作符无法满足你的需求，可以实现自定义的算子（Operator）或函数（Function）。例如，可以扩展 Flink 的 RichFunction 接口，实现自定义的 MapFunction、FilterFunction、AggregateFunction、KeyedProcessFunction 等。

这些算子的底层是通过processFucetion实现的，可以自定义processFucetion的value与context构建更细粒度的操作；

对于一些有自己客户端和读写API的服务，可以将服务读写API，通过服务客户端接口自定义RichSourceFunction和RichSinkFunction，然后包装成SDK提供服务；

以下是自定义Redis的RichSinkFunction函数例子：

复制代码

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import redis.clients.jedis.HostAndPort;
import redis.clients.jedis.JedisCluster;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;

import java.util.HashSet;
import java.util.Set;


public class RedisSink extends RichSinkFunction<Tuple2<String, String>> {
    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(RedisSink.class);

    private JedisCluster cluster;

    private String key;
    private String value;


    public RedisSink(String key, String value) {
        this.key = key;
        this.value = value;

    }

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        Set<HostAndPort> hostAndPorts = new HashSet<>();
        hostAndPorts.add(new HostAndPort("ip", 1111));
        hostAndPorts.add(new HostAndPort("ip2", 1111));

        // Jedis连接池配置
        JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig();
        // 最大空闲连接数, 默认8个
        jedisPoolConfig.setMaxIdle(100);
        // 最大连接数, 默认8个
        jedisPoolConfig.setMaxTotal(500);
        //最小空闲连接数, 默认0
        jedisPoolConfig.setMinIdle(0);
        // 获取连接时的最大等待毫秒数(如果设置为阻塞时BlockWhenExhausted),如果超时就抛异常, 小于零:阻塞不确定的时间,  默认-1
        jedisPoolConfig.setMaxWaitMillis(2000); // 设置2秒
        cluster = new JedisCluster(hostAndPorts, jedisPoolConfig);
    }

    @Override
    public void invoke(Tuple2<String,  String> tuple2, Context context) throws Exception {
                cluster.set(tuple2.f0, tuple2.f1);
    }

    @Override
    public void close() throws Exception {
        super.close();
        if (cluster != null) {
            cluster.close();
        }
    }
}

2.4 优化和调优

在构建定制化计算引擎的过程中，持续进行优化和调优是很重要的。考虑到数据处理性能、吞吐量和延迟等方面的问题，对代码进行优化和调整。

2.5 测试和部署

完成代码编写后，进行测试和验证。确保计算引擎在不同场景和数据量下能够正常运行。之后，根据需求选择合适的部署方式，可以在集群环境中部署你的定制化计算引擎。

2.6 监控和维护

一旦部署完成，建立相应的监控机制，监控计算引擎的运行状态和性能指标。持续地进行维护和优化，确保计算引擎的稳定性和性能。

三、总结

总的来说，构建定制化的计算引擎需要深入了解业务需求，善用 Flink 提供的 API，并根据实际情况进行优化和调整。 Flink 提供了强大的功能和灵活性，可以帮助你构建符合特定业务场景需求的定制化计算引擎，完成定制化功能的开发。