Apache Filnk----入门

文章目录

[Flink 概述](#Flink 概述)
- [Flink 是什么](#Flink 是什么)
- 有界流和无界流
- 有状态流处理
- [Flink 特点](#Flink 特点)
- [Flink vs SparkStreaming](#Flink vs SparkStreaming)
- [Flink 分层API](#Flink 分层API)
[Flink 快速上手](#Flink 快速上手)
- [WordCount 代码编写](#WordCount 代码编写)

Flink 概述

Flink 是什么

有界流和无界流

无界数据流:
- 有定义流的开始，但没有定义流的结束;
- 它们会无休止的产生数据:
- 无界流的数据必须持续处理，即数据被摄取后需要立刻处理我们不能等到所有数据都到达再处理，因为输入是无限的。
有界数据流:
- 有定义流的开始，也有定义流的结束:
- 有界流可以在摄取所有数据后再进行计算:
- 有界流所有数据可以被排序，所以并不需要有序摄取:
- 有界流处理通常被称为批处理

有状态流处理

把流处理需要的额外数据保存成一个状态 ，然后针对这条数据进行处理，并且更新状态 。这就是所谓的"有状态的流处理"

状态在内存中：优点：速度快；缺点：可靠性差
状态在分布式系统中：优点：可靠性高；缺点：速度慢

Flink 特点

高吞吐和低延迟。每秒处理数百万个事件，毫秒级延迟。
结果的准确性。Flink提供了事件时间(event-time)和处理时间(processing-time)语义对于乱序事件流，事件时间语义仍然能提供一致且准确的结果。
精确一次(exactly-once)的状态一致性保证。
可以连接到最常用的外部系统，如Kata、Hive、JDBC、HDFS、Redis等
高可用。本身高可用的设置，加上与K8S，YARN和Mesos的紧密集成，再加上从故障中快速恢复和动态扩展任务的能力，Fhnk能做到以极少的停机时间7x24全天候运行。

Flink vs SparkStreaming

Flink 分层API

有状态流处理:通过底层API(处理函数)，对最原始数据加工处理。底层API与DataSstrea API相集成，可以处理复杂的计算。
DataStream API(流处理)和DataSet API(批处理)封装了底层处理函数，提供了通用的模块，比如转换(transormations，包括map、flatmap等)，连接(joms)，聚合(aggregations)，窗口(windows)操作等。注意:Flimk1.12以后，DataStream API已经实现真正的流批一体，所以DataSet API已经过时
Table API 是以表为中心的声明式编程，其中表可能会动态变化。Ible API遵循关系模型:表有二维数据结构，类似于关系数据库中的表;同时API提供可比较的操作，例如select、project、jomn、group-by、aggregate等。我们可以在表与 DataStream/Dataset 之间无缝切换，以允许程序将 Table AP与DataStream 以及 DataSet 混合使用。
SOL这一层在语法与表达能力上与 Table API类似，但是是以SOL查询表达式的形式表现程序。SOL抽象与Table API交互密切，同上心能有难区的时SOL查询可以直接在Table API定义的表上执行。

Flink 快速上手

在IDEA中创建Maven项目

添加项目依赖

java 复制代码

<properties>
        <flink.version>1.17.0</flink.version>
</properties>


    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-java</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>

     <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-clients</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
     </dependency>
</dependencies>

WordCount 代码编写

批处理

批处理基本思路：先逐行读入文件数据，然后将每一行文字拆分成单词；接着按照单词分组，统计每组数据的个数，就是对应单词的频次。

1）数据准备

（1）在工程根目录下新建一个input文件夹，并在下面创建文本文件words.txt

（2）在words.txt中输入一些文字，例如：

hello flink
hello world
hello java

2）代码编写

（1）在com.yudan.wc包下新建Java类BatchWordCount，在静态main方法中编写代码。具体代码实现如下：

java 复制代码

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.operators.AggregateOperator;
import org.apache.flink.api.java.operators.DataSource;
import org.apache.flink.api.java.operators.FlatMapOperator;
import org.apache.flink.api.java.operators.UnsortedGrouping;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.util.Collector;

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
            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));
                }
            }
        });

        // 4. 按照 word 进行分组
        UnsortedGrouping<Tuple2<String, Long>> wordAndOneUG = wordAndOne.groupBy(0);
        
        // 5. 分组内聚合统计
        AggregateOperator<Tuple2<String, Long>> sum = wordAndOneUG.sum(1);

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

（2）输出

(flink,1)
(world,1)
(hello,3)
(java,1)

从Flink 1.12开始，官方推荐的做法是直接使用DataStream API，在提交任务时通过将执行模式设为BATCH来进行批处理：

$ bin/flink run -Dexecution.runtime-mode=BATCH BatchWordCount.jar

流处理

java 复制代码

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

import java.util.Arrays;

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, 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);

        // 4. 打印
        sum.print();
        
        // 5. 执行
        env.execute();
    }
}

输出：

3> (java,1)
5> (hello,1)
5> (hello,2)
5> (hello,3)
13> (flink,1)
9> (world,1)

主要观察与批处理程序BatchWordCount的不同：
- 创建执行环境的不同，流处理程序使用的是StreamExecutionEnvironment。
- 转换处理之后，得到的数据对象类型不同。
- 分组操作调用的是keyBy方法，可以传入一个匿名函数作为键选择器（KeySelector），指定当前分组的key是什么。
- 代码末尾需要调用env的execute方法，开始执行任务。

读取socket文本流

在实际的生产环境中，真正的数据流其实是无界的，有开始却没有结束，这就要求我们需要持续地处理捕获的数据。为了模拟这种场景，可以监听socket端口，然后向该端口不断的发送数据。

java 复制代码

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

import java.util.Arrays;

public class SocketStreamWordCount {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        // 1. 创建流式执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        
        // 2. 读取文本流：hadoop102表示发送端主机名、7777表示端口号
        DataStreamSource<String> lineStream = env.socketTextStream("hadoop102", 7777);
        
        // 3. 转换、分组、求和，得到统计结果
        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);

        // 4. 打印
        sum.print();
        
        // 5. 执行
        env.execute();
    }
}

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。

因为对于flatMap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。