FLINK 合流 - 技术栈

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。
- 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。
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：
1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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 复制代码

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 复制代码

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 复制代码

// 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 复制代码

// 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 复制代码

// 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();