直入正题!

Flink和Spark类似,也是一种一站式处理的框架;既可以进行批处理(DataSet),也可以进行实时处理(DataStream)。

所以下面将Flink的算子分为两大类:一类是DataSet,一类是DataStream。

DataSet

一、Source算子

1． fromCollection

fromCollection:从本地集合读取数据

例:

val env = ExecutionEnvironment．getExecutionEnvironment
val textDataSet: DataSet[String] = env．fromCollection(
 List("1,张三", "2,李四", "3,王五", "4,赵六")
)

2． readTextFile

readTextFile:从文件中读取:

val textDataSet: DataSet[String]  = env．readTextFile("/data/a．txt")

3． readTextFile:遍历目录

readTextFile可以对一个文件目录内的所有文件,包括所有子目录中的所有文件的遍历访问方式:

val parameters = new Configuration
// recursive．file．enumeration 开启递归
parameters．setBoolean("recursive．file．enumeration", true)
val file = env．readTextFile("/data")．withParameters(parameters)
4． readTextFile:读取压缩文件

对于以下压缩类型,不需要指定任何额外的inputformat方法,flink可以自动识别并且解压。但是,压缩文件可能不会并行读取,可能是顺序读取的,这样可能会影响作业的可伸缩性。

压缩方法文件扩展名是否可并行读取DEFLATE．deflatenoGZip．gz ．gzipnoBzip2．bz2noXZ．xznoval file = env．readTextFile("/data/file．gz")

二、Transform转换算子

因为Transform算子基于Source算子操作,所以首先构建Flink执行环境及Source算子,后续Transform算子操作基于此:

val env = ExecutionEnvironment．getExecutionEnvironment
val textDataSet: DataSet[String] = env．fromCollection(
 List("张三,1", "李四,2", "王五,3", "张三,4")
)

1． map

将DataSet中的每一个元素转换为另外一个元素:

// 使用map将List转换为一个Scala的样例类
case class User(name: String, id: String)
val userDataSet: DataSet[User] = textDataSet．map {
 text =>
   val fieldArr = text．split(",")
   User(fieldArr(0), fieldArr(1))
}
userDataSet．print()

2． flatMap

将DataSet中的每一个元素转换为0．．．n个元素:

// 使用flatMap操作,将集合中的数据:
// 根据第一个元素,进行分组
// 根据第二个元素,进行聚合求值
val result = textDataSet．flatMap(line => line)
     ．groupBy(0) // 根据第一个元素,进行分组
     ．sum(1) // 根据第二个元素,进行聚合求值
     
result．print()

3． mapPartition

将一个分区中的元素转换为另一个元素:

// 使用mapPartition操作,将List转换为一个scala的样例类
case class User(name: String, id: String)
val result: DataSet[User] = textDataSet．mapPartition(line => {
     line．map(index => User(index．_1, index．_2))
   })
   
result．print()

4． filter

过滤出来一些符合条件的元素,返回boolean值为true的元素:

val source: DataSet[String] = env．fromElements("java", "scala", "java")
val filter:DataSet[String] = source．filter(line => line．contains("java"))//过滤出带java的数据
filter．print()

5． reduce

可以对一个dataset或者一个group来进行聚合计算,最终聚合成一个元素:

// 使用 fromElements 构建数据源
val source = env．fromElements(("java", 1), ("scala", 1), ("java", 1))
// 使用map转换成DataSet元组
val mapdata: DataSet[(String, Int)] = source．map(line => line)
// 根据首个元素分组
val groupData = mapData．groupBy(_．_1)
// 使用reduce聚合
val reduceData = groupData．reduce((x, y) => (x．_1, x．_2 + y．_2))
// 打印测试
reduceData．print()

6． reduceGroup

将一个dataset或者一个group聚合成一个或多个元素。
reduceGroup是reduce的一种优化方案;
它会先分组reduce,然后在做整体的reduce;这样做的好处就是可以减少网络IO:

// 使用 fromElements 构建数据源
val source: DataSet[(String, Int)] = env．fromElements(("java", 1), ("scala", 1), ("java", 1))
// 根据首个元素分组
val groupData = source．groupBy(_．_1)
// 使用reduceGroup聚合
val result: DataSet[(String, Int)] = groupData．reduceGroup {
     (in: Iterator[(String, Int)], out: Collector[(String, Int)]) =>
       val tuple = in．reduce((x, y) => (x．_1, x．_2 + y．_2))
       out．collect(tuple)
   }
// 打印测试
result．print()

7． minBy和maxBy

选择具有最小值或最大值的元素:

// 使用minBy操作,求List中每个人的最小值
// List("张三,1", "李四,2", "王五,3", "张三,4")
case class User(name: String, id: String)
// 将List转换为一个scala的样例类
val text: DataSet[User] = textDataSet．mapPartition(line => {
     line．map(index => User(index．_1, index．_2))
   })
   
val result = text
         ．groupBy(0) // 按照姓名分组
         ．minBy(1)   // 每个人的最小值

8． Aggregate

在数据集上进行聚合求最值(最大值、最小值):

val data = new mutable．MutableList[(Int, String, Double)]
   data．+=((1, "yuwen", 89．0))
   data．+=((2, "shuxue", 92．2))
   data．+=((3, "yuwen", 89．99))
// 使用 fromElements 构建数据源
val input: DataSet[(Int, String, Double)] = env．fromCollection(data)
// 使用group执行分组操作
val value = input．groupBy(1)
           // 使用aggregate求最大值元素
           ．aggregate(Aggregations．MAX, 2)
// 打印测试
value．print()      

Aggregate只能作用于元组上

注意:
要使用aggregate,只能使用字段索引名或索引名称来进行分组 groupBy(0) ,否则会报一下错误:
Exception in thread "main" java．lang．UnsupportedOperationException: Aggregate does not supportgrouping with KeySelector functions, yet．

9． distinct

去除重复的数据:

// 数据源使用上一题的
// 使用distinct操作,根据科目去除集合中重复的元组数据
val value: DataSet[(Int, String, Double)] = input．distinct(1)
value．print()

10． first

取前N个数:

input．first(2) // 取前两个数

11． join

将两个DataSet按照一定条件连接到一起,形成新的DataSet:

// s1 和 s2 数据集格式如下:
// DataSet[(Int, String,String, Double)]
val joinData = s1．join(s2)  // s1数据集 join s2数据集
            ．where(0)．equalTo(0) {     // join的条件
     (s1, s2) => (s1．_1, s1．_2, s2．_2, s1．_3)
   }

12． leftOuterJoin

左外连接,左边的Dataset中的每一个元素,去连接右边的元素

此外还有:

rightOuterJoin:右外连接,左边的Dataset中的每一个元素,去连接左边的元素

fullOuterJoin:全外连接,左右两边的元素,全部连接

下面以 leftOuterJoin 进行示例:

val data1 = ListBuffer[Tuple2[Int,String]]()
   data1．append((1,"zhangsan"))
   data1．append((2,"lisi"))
   data1．append((3,"wangwu"))
   data1．append((4,"zhaoliu"))
val data2 = ListBuffer[Tuple2[Int,String]]()
   data2．append((1,"beijing"))
   data2．append((2,"shanghai"))
   data2．append((4,"guangzhou"))
val text1 = env．fromCollection(data1)
val text2 = env．fromCollection(data2)
text1．leftOuterJoin(text2)．where(0)．equalTo(0)．apply((first,second)=>{
     if(second==null){
       (first．_1,first．_2,"null")
     }else{
       (first．_1,first．_2,second．_2)
     }
   })．print()
13． cross

交叉操作,通过形成这个数据集和其他数据集的笛卡尔积,创建一个新的数据集

和join类似,但是这种交叉操作会产生笛卡尔积,在数据比较大的时候,是非常消耗内存的操作:

val cross = input1．cross(input2){
     (input1 , input2) => (input1．_1,input1．_2,input1．_3,input2．_2)
   }
cross．print()

14． union

联合操作,创建包含来自该数据集和其他数据集的元素的新数据集,不会去重:

val uniondata: DataSet[String] = elements1．union(elements2)．union(elements3)
// 去除重复数据
val value = unionData．distinct(line => line)

15． rebalance

Flink也有数据倾斜的时候,比如当前有数据量大概10亿条数据需要处理,在处理过程中可能会发生如图所示的状况:

这个时候本来总体数据量只需要10分钟解决的问题,出现了数据倾斜,机器1上的任务需要4个小时才能完成,那么其他3台机器执行完毕也要等待机器1执行完毕后才算整体将任务完成;所以在实际的工作中,出现这种情况比较好的解决方案就是接下来要介绍的—rebalance(内部使用round robin方法将数据均匀打散。这对于数据倾斜时是很好的选择。)

// 使用rebalance操作,避免数据倾斜
val rebalance = filterData．rebalance()

16． partitionByHash

按照指定的key进行hash分区:

val data = new mutable．MutableList[(Int, Long, String)]
data．+=((1, 1L, "Hi"))
data．+=((2, 2L, "Hello"))
data．+=((3, 2L, "Hello world"))
val collection = env．fromCollection(data)
val unique = collection．partitionByHash(1)．mapPartition{
 line =>
   line．map(x => (x．_1 , x．_2 , x．_3))
}
unique．writeAsText("hashPartition", WriteMode．NO_OVERWRITE)
env．execute()

17． partitionByRange

根据指定的key对数据集进行范围分区:

val data = new mutable．MutableList[(Int, Long, String)]
data．+=((1, 1L, "Hi"))
data．+=((2, 2L, "Hello"))
data．+=((3, 2L, "Hello world"))
data．+=((4, 3L, "Hello world, how are you?"))
val collection = env．fromCollection(data)
val unique = collection．partitionByRange(x => x．_1)．mapPartition(line => line．map{
 x=>
   (x．_1 , x．_2 , x．_3)
})
unique．writeAsText("rangePartition", WriteMode．OVERWRITE)
env．execute()

18． sortPartition

根据指定的字段值进行分区的排序:

val data = new mutable．MutableList[(Int, Long, String)]
   data．+=((1, 1L, "Hi"))
   data．+=((2, 2L, "Hello"))
   data．+=((3, 2L, "Hello world"))
   data．+=((4, 3L, "Hello world, how are you?"))
val ds = env．fromCollection(data)
   val result = ds
     ．map { x => x }．setParallelism(2)
     ．sortPartition(1, Order．DESCENDING)//第一个参数代表按照哪个字段进行分区
     ．mapPartition(line => line)
     ．collect()
println(result)

三、Sink算子

1． collect

将数据输出到本地集合:

result．collect()

2． writeAsText

将数据输出到文件

Flink支持多种存储设备上的文件,包括本地文件,hdfs文件等

Flink支持多种文件的存储格式,包括text文件,CSV文件等

// 将数据写入本地文件
result．writeAsText("/data/a", WriteMode．OVERWRITE)
// 将数据写入HDFS
result．writeAsText("hdfs://node01:9000/data/a", WriteMode．OVERWRITE)
DataStream

和DataSet一样,DataStream也包括一系列的Transformation操作。

一、Source算子

Flink可以使用 StreamExecutionEnvironment．addSource(source) 来为我们的程序添加数据来源。
Flink 已经提供了若干实现好了的 source functions,当然我们也可以通过实现 SourceFunction 来自定义非并行的source或者实现 ParallelSourceFunction 接口或者扩展 RichParallelSourceFunction 来自定义并行的 source。

Flink在流处理上的source和在批处理上的source基本一致。大致有4大类:

基于本地集合的source(Collection-based-source)基于文件的source(File-based-source)- 读取文本文件,即符合 TextInputFormat 规范的文件,并将其作为字符串返回基于网络套接字的source(Socket-based-source)- 从 socket 读取。元素可以用分隔符切分。自定义的source(Custom-source)

下面使用addSource将Kafka数据写入Flink为例:

如果需要外部数据源对接,可使用addSource,如将Kafka数据写入Flink,先引入依赖:

将Kafka数据写入Flink:

val properties = new Properties()
properties．setProperty("bootstrap．servers", "localhost:9092")
properties．setProperty("group．id", "consumer-group")
properties．setProperty("key．deserializer", "org．apache．kafka．common．serialization．StringDeserializer")
properties．setProperty("value．deserializer", "org．apache．kafka．common．serialization．StringDeserializer")
properties．setProperty("auto．offset．reset", "latest")
val source = env．addSource(new FlinkKafkaConsumer011[String]("sensor", new SimpleStringSchema(), properties))

基于网络套接字的:

val source = env．socketTextStream("IP", PORT)

二、Transform转换算子

1． map

将DataSet中的每一个元素转换为另外一个元素:

dataStream．map { x => x * 2 }

2． FlatMap

采用一个数据元并生成零个,一个或多个数据元。将句子分割为单词的flatmap函数:

dataStream．flatMap { str => str．split(" ") }

3． Filter

计算每个数据元的布尔函数,并保存函数返回true的数据元。过滤掉零值的过滤器:

dataStream．filter { _ != 0 }

4． KeyBy

逻辑上将流分区为不相交的分区。具有相同Keys的所有记录都分配给同一分区。在内部,keyBy()是使用散列分区实现的。指定键有不同的方法。

此转换返回KeyedStream,其中包括使用被Keys化状态所需的KeyedStream:

dataStream．keyBy(0) 

5． Reduce

被Keys化数据流上的“滚动”Reduce。将当前数据元与最后一个Reduce的值组合并发出新值:

keyedStream．reduce { _ + _ }  

6． Fold

具有初始值的被Keys化数据流上的“滚动”折叠。将当前数据元与最后折叠的值组合并发出新值:

val result: DataStream[String] =  keyedStream．fold("start")((str, i) => { str + "-" + i })
// 解释:当上述代码应用于序列(1,2,3,4,5)时,输出结果“start-1”,“start-1-2”,“start-1-2-3”,．．．

7． Aggregations

在被Keys化数据流上滚动聚合。min和minBy之间的差异是min返回最小值,而minBy返回该字段中具有最小值的数据元(max和maxBy相同):

keyedStream．sum(0);
keyedStream．min(0);
keyedStream．max(0);
keyedStream．minBy(0);
keyedStream．maxBy(0);

8． Window

可以在已经分区的KeyedStream上定义Windows。Windows根据某些特征(例如,在最后5秒内到达的数据)对每个Keys中的数据进行分组。这里不再对窗口进行详解,有关窗口的完整说明,请查看这篇文章:Flink 中极其重要的 Time 与 Window 详细解析

dataStream．keyBy(0)．window(TumblingEventTimeWindows．of(Time．seconds(5))); 

9． WindowAll

Windows可以在常规DataStream上定义。Windows根据某些特征(例如,在最后5秒内到达的数据)对所有流事件进行分组。

注意:在许多情况下,这是非并行转换。所有记录将收集在windowAll 算子的一个任务中。

dataStream．windowAll(TumblingEventTimeWindows．of(Time．seconds(5)))

10． Window Apply

将一般函数应用于整个窗口。

注意:如果您正在使用windowAll转换,则需要使用AllWindowFunction。

下面是一个手动求和窗口数据元的函数:

windowedStream．apply { WindowFunction }
allWindowedStream．apply { AllWindowFunction }

11． Window Reduce

将函数缩减函数应用于窗口并返回缩小的值:

windowedStream．reduce { _ + _ }

12． Window Fold

将函数折叠函数应用于窗口并返回折叠值:

val result: DataStream[String] = windowedStream．fold("start", (str, i) => { str + "-" + i })
// 上述代码应用于序列(1,2,3,4,5)时,将序列折叠为字符串“start-1-2-3-4-5”

13． Union

两个或多个数据流的联合,创建包含来自所有流的所有数据元的新流。注意:如果将数据流与自身联合,则会在结果流中获取两次数据元:

dataStream．union(otherStream1, otherStream2, ．．．)

14． Window Join

在给定Keys和公共窗口上连接两个数据流:

dataStream．join(otherStream)
   ．where(

在给定的时间间隔内使用公共Keys关联两个被Key化的数据流的两个数据元e1和e2,以便e1．timestamp + lowerBound <= e2．timestamp <= e1．timestamp + upperBound

am．intervalJoin(otherKeyedStream)
   ．between(Time．milliseconds(-2), Time．milliseconds(2))
   ．upperBoundExclusive(true)
   ．lowerBoundExclusive(true)
   ．process(new IntervalJoinFunction() {．．．})

16． Window CoGroup

在给定Keys和公共窗口上对两个数据流进行Cogroup:

dataStream．coGroup(otherStream)
   ．where(0)．equalTo(1)
   ．window(TumblingEventTimeWindows．of(Time．seconds(3)))
   ．apply (new CoGroupFunction () {．．．})

17． Connect

“连接”两个保存其类型的数据流。连接允许两个流之间的共享状态:

DataStream

类似于连接数据流上的map和flatMap:

connectedStreams．map(
   (_ : Int) => true,
   (_ : String) => false)connectedStreams．flatMap(
   (_ : Int) => true,
   (_ : String) => false)

19． Split

根据某些标准将流拆分为两个或更多个流:

val split = someDataStream．split(
 (num: Int) =>
   (num % 2) match {
     case 0 => List("even")
     case 1 => List("odd")
   })      

20． Select

从拆分流中选择一个或多个流:

SplitStream

支持将数据输出到:

本地文件(参考批处理)本地集合(参考批处理)HDFS(参考批处理)

除此之外,还支持:

sink到kafkasink到mysqlsink到redis

下面以sink到kafka为例:

val sinkTopic = "test"
//样例类
case class Student(id: Int, name: String, addr: String, sex: String)
val mapper: ObjectMapper = new ObjectMapper()
//将对象转换成字符串
def toJsonString(T: Object): String = {
   mapper．registerModule(DefaultScalaModule)
   mapper．writevalueAsString(T)
}
def main(args: Array[String]): Unit = {
   //1．创建流执行环境
   val env = StreamExecutionEnvironment．getExecutionEnvironment
   //2．准备数据
   val dataStream: DataStream[Student] = env．fromElements(
     Student(8, "xiaoming", "beijing biejing", "female")
   )
   //将student转换成字符串
   val studentStream: DataStream[String] = dataStream．map(student =>
     toJsonString(student) // 这里需要显示SerializerFeature中的某一个,否则会报同时匹配两个方法的错误
   )
   //studentStream．print()
   val prop = new Properties()
   prop．setProperty("bootstrap．servers", "node01:9092")
   val myProducer = new FlinkKafkaProducer011[String](sinkTopic, new KeyedSerializationSchemaWrapper[String](new SimpleStringSchema()), prop)
   studentStream．addSink(myProducer)
   studentStream．print()
   env．execute("Flink add sink")
}