Flink学习笔记(六):flink数据广播
程序员文章站
2022-05-18 20:25:51
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一、需求场景
在很多情况下,对数据流处理需要动态更新一些参数,但是但因为该参数是在算子中作为一个变量,一旦flink作业启动,想修改关键字不得不停掉作业,然后再重新启动作业,实时性和便利性都比较差。
记得公司一个项目需要动态配置校验参数,检测日志中的该参数是否存在,频繁的重启flink作业,最后把服务器都搞挂了……,就差拉去祭天了T_T,还好是测试环境,逃过一劫
那么有没有可以动态修改算子参数的呢?如何进行动态修改算子的参数呢?
flink为我们提供了一个广播模式来解决这个问题。
广播流的流数据能够被算子的所有分区所处理,而数据流的流数据只能够被算子的某一分区处理。
广播流的特点也决定适合做配置的动态更新
二、实现代码
通过网络获取一个ObjectA对象的数据结构
通过kafka获取一个ObjectB对象的datastream
然后把通过广播连接两个数据流,在BroadcastProcessFunction进行数据处理
最后将处理好的数据通过sink invoke到指定的容器中。
定义广播流
private static BroadcastStream broadcastConfig = null;
获取广播流
//获取广播流
DataStream<ObjectA> stream = env.addSource(new RichSourceFunction<ObjectA>() {
@Override
public void run(SourceContext<ObjectA> sourceContext) throws Exception {
//从服务端获取数据,比如http get获取
}
@Override
public void cancel() {
}
});
广播
final MapStateDescriptor<String, ObjectA> broadcastStateDescriptor = new MapStateDescriptor<>(
"objectA",
String.class,
ObjectA.class);
broadcastConfig = stream.broadcast(broadcastStateDescriptor);
数据流连接广播流,dataStream参考前文从kafka获取
DataStream<ObjectB> broadcastDataStream = dataStream
.connect(broadcastConfig)
.process(new BroadcastProcessFunction<ObjectB, ObjectA, ObjectB>() {
//拦截的关键字
private ObjectA oa = null;
@Override
public void processElement(ObjectB objectB, ReadOnlyContext readOnlyContext, Collector<ObjectB> collector) throws Exception {
//TODO 处理 ObjectA 和 ObjectB
collector.collect(objectB);
}
@Override
public void processBroadcastElement(ObjectA objectA, Context context, Collector<ObjectB> collector) throws Exception {
oa = objectA;
}
});
数据处理
broadcastDataStream.addSink(new RichSinkFunction<ObjectB>() {
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
super.open(parameters);
}
@Override
public void close() throws Exception {
super.close();
}
@Override
public void invoke(ObjectB objectB, Context context) throws Exception {
}
});
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