在Apache Flink中,合流(Co-streaming)是指将两条或多条数据流合并成一条数据流的操作。这种操作在实际应用中非常普遍,特别是在需要联合处理来自不同源头的数据时。Flink提供了多种合流方式,以满足不同的数据处理需求。以下是对Flink合流的详细介绍:
1. 联合(Union)
- 定义:直接将多条数据类型相同的数据流合在一起,合并后的新流会包括所有流中的元素,数据类型不变。
- 操作:基于DataStream直接调用.union()方法,传入其他DataStream作为参数。
- 示例:stream1.union(stream2, stream3, ...)。
- 注意事项:联合操作要求流中的数据类型必须相同。合并后的流中,每个数据项都保留了其原始来源流的属性,但数据类型保持不变。此外,多流合并时处理的时效性是以最慢的那个流为准的。
2. 连接(Connect)
- 定义:将两条数据流像接线一样对接起来,允许流的数据类型不同。连接得到的不是DataStream,而是一个"连接流"(ConnectedStreams)。
- 操作:使用.connect()方法将两条流连接起来。
- 特点:连接流可以看成是两条流形式上的"统一",被放在了一个同一个流中,但内部仍保持各自的数据形式不变,彼此之间是相互独立的。连接操作允许在两条流的处理逻辑之间共享状态。
- 后续处理:连接后,可以使用.map()、.flatMap()、.process()等算子对连接流进行处理,但各处理各的,不会直接合并成一条流。
3. 基于时间的合流(Join)
- 定义:根据时间戳和键(key)将两条数据流中的相关事件进行匹配和合并。
- 类型 :
- 窗口Join :要求落在同一个时间窗口范围内的数据才能匹配。根据keyBy的key来进行关联匹配,只能拿到匹配上的数据,类似有固定时间范围的inner join。
- 窗口联结使用方式:
- 使用join()方法将两个数据流连接起来。
- 使用where()和equalTo()方法指定连接条件,即基于哪个键进行匹配。
- 使用window()方法指定时间窗口的类型和大小。
- 使用apply()方法传入一个JoinFunction来处理匹配的数据对。
- 窗口联结使用方式:
- 间隔联结(Interval Join) :每一条数据自身都开辟一个区间,在对方的区间内进行查找。支持事件时间,并指定上界和下界的边界。只能处理join上的数据,对于迟到数据(即当前数据的事件时间小于当前的watermark)会放入侧输出流。
- 间隔联结使用方式:
- 先使用keyBy()方法对两个数据流进行键分区。
- 使用intervalJoin()方法将两个数据流连接起来,并指定时间间隔的上下界。
- 使用process()方法传入一个ProcessJoinFunction来处理匹配的数据对。
- 间隔联结使用方式:
- 窗口Join :要求落在同一个时间窗口范围内的数据才能匹配。根据keyBy的key来进行关联匹配,只能拿到匹配上的数据,类似有固定时间范围的inner join。
- 注意事项:基于时间的合流要求数据流具有时间戳和watermark,以便进行准确的时间匹配。
4. CoGroup
- 定义:一种更通用的合流方式,允许对两条数据流中的元素进行分组和聚合处理。
- 操作:使用.coGroup()方法,并指定一个CoGroupFunction来实现自定义的分组和聚合逻辑。
- 使用方式
在Flink中,可以使用DataStream API提供的coGroup方法来实现CoGroup操作。具体使用方式如下:- 准备数据流:首先,需要准备两个要合并的数据流。这两个数据流可以来自不同的数据源,也可以是对同一个数据源进行不同处理后的结果。
- 指定键:使用where和equalTo方法指定用于分组的键。这两个方法分别用于指定第一个数据流和第二个数据流中的键。
- 窗口化(可选):为了进行基于时间的分组处理,可以使用window方法指定一个时间窗口。这样,只有落在同一个时间窗口内的元素才会被分组到一起。
- 应用CoGroupFunction:最后,使用apply方法传入一个CoGroupFunction来处理分组后的数据。CoGroupFunction是一个抽象类,需要实现其coGroup方法来定义如何处理分组后的数据。
示例
联合(Union)
java
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
public class FlinkUnionExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 创建两个数据流
DataStreamSource<Integer> stream1 = env.fromElements(1, 2, 3, 4, 5);
DataStreamSource<Integer> stream2 = env.fromElements(6, 7, 8, 9, 10);
// 使用union()方法将两个数据流合并成一个新的数据流
DataStream<Integer> unionedStream = stream1.union(stream2);
// 打印合并后的数据流
unionedStream.print();
// 执行程序
env.execute("Flink Union Example");
}
}
连接(Connect)
java
import org.apache.flink.api.common.functions.CoMapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.ConnectedStreams;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;
public class FlinkConnectExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 创建两个数据流,数据类型不同
DataStreamSource<Integer> intStream = env.fromElements(1, 2, 3, 4, 5);
DataStreamSource<String> stringStream = env.fromElements("a", "b", "c", "d", "e");
// 使用connect()方法将两个数据流连接起来
ConnectedStreams<Integer, String> connectedStreams = intStream.connect(stringStream);
// 使用CoMapFunction对连接后的流进行处理
DataStream<String> processedStream = connectedStreams.map(new CoMapFunction<Integer, String, String>() {
@Override
public String map1(Integer value) throws Exception {
// 处理intStream中的数据
return "Integer: " + value;
}
@Override
public String map2(String value) throws Exception {
// 处理stringStream中的数据
return "String: " + value;
}
});
// 打印处理后的数据流
processedStream.print();
// 执行程序
env.execute("Flink Connect Example");
}
}
基于时间的合流(Join)
- 窗口联结示例
java
// 假设有两个数据流stream1和stream2,它们包含具有相同键的元素
DataStream<Tuple2<String, Integer>> stream1 = ...; // 数据流1,包含键和值
DataStream<Tuple3<String, Integer, Integer>> stream2 = ...; // 数据流2,包含键、值和另一个值
// 使用窗口联结将两个数据流连接起来
DataStream<String> joinedStream = stream1
.join(stream2)
.where(tuple -> tuple.f0) // 指定stream1中的键
.equalTo(tuple -> tuple.f0) // 指定stream2中的键
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10))) // 指定滚动窗口,大小为10秒
.apply(new JoinFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple3<String, Integer, Integer>, String>() {
@Override
public String join(Tuple2<String, Integer> first, Tuple3<String, Integer, Integer> second) {
// 处理匹配的数据对
return first.f0 + "<----->" + second.f0 + "," + first.f1 + "," + second.f1 + "," + second.f2;
}
});
// 打印结果
joinedStream.print();
- 间隔联结示例
java
// 假设有两个数据流streamA和streamB,它们包含具有相同键的元素
DataStream<Integer> streamA = ...; // 数据流A,包含键(此处为简化,仅使用整数表示)
DataStream<Integer> streamB = ...; // 数据流B,包含键(此处为简化,仅使用整数表示)
// 使用间隔联结将两个数据流连接起来
DataStream<String> joinedStream = streamA
.keyBy(value -> value) // 对数据流A进行键分区
.intervalJoin(streamB.keyBy(value -> value)) // 对数据流B进行键分区,并进行间隔联结
.between(Time.milliseconds(-2), Time.milliseconds(1)) // 指定时间间隔,上界为当前时间+1毫秒,下界为当前时间-2毫秒
.process(new ProcessJoinFunction<Integer, Integer, String>() {
@Override
public void processElement(Integer left, Integer right, Context ctx, Collector<String> out) {
// 处理匹配的数据对
out.collect(left + "," + right);
}
});
// 打印结果
joinedStream.print();
CoGroup
以下是一个简单的Flink CoGroup算子示例,它展示了如何使用CoGroup算子将两个数据流合并并处理分组后的数据。
java
// 假设有两个数据流stream1和stream2,它们包含具有相同键的元素
DataStream<Tuple3<String, String, Integer>> stream1 = ...; // 数据流1,包含键(f0)、值(f1)和另一个值(f2)
DataStream<Tuple3<String, String, Integer>> stream2 = ...; // 数据流2,包含相同的键(f0)、不同的值(f1和f2)
// 使用CoGroup算子将两个数据流合并
DataStream<String> mergedStream = stream1
.coGroup(stream2)
.where(new KeySelector<Tuple3<String, String, Integer>, String>() {
@Override
public String getKey(Tuple3<String, String, Integer> value) throws Exception {
return value.f0; // 指定用于分组的键为f0
}
})
.equalTo(new KeySelector<Tuple3<String, String, Integer>, String>() {
@Override
public String getKey(Tuple3<String, String, Integer> value) throws Exception {
return value.f0; // 指定用于分组的键为f0(与stream1相同)
}
})
// 可选:使用时间窗口进行分组处理
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
.apply(new CoGroupFunction<Tuple3<String, String, Integer>, Tuple3<String, String, Integer>, String>() {
@Override
public void coGroup(Iterable<Tuple3<String, String, Integer>> first,
Iterable<Tuple3<String, String, Integer>> second,
Collector<String> out) {
// 处理分组后的数据
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (Tuple3<String, String, Integer> t1 : first) {
sb.append("stream1: ").append(t1.f0).append(", ").append(t1.f1).append(", ").append(t1.f2).append(";");
}
for (Tuple3<String, String, Integer> t2 : second) {
sb.append("stream2: ").append(t2.f0).append(", ").append(t2.f1).append(", ").append(t2.f2).append(";");
}
out.collect(sb.toString());
}
});
// 打印结果
mergedStream.print();