2.3 Apache Flink DataStream API

1. Flink 运行模型

以上为Flink的运行模型，Flink的程序主要由三部分构成，分别为Source、Transformation、Sink。DataSource主要负责数据的读取，Transformation主要负责对属于的转换操作，Sink负责最终数据的输出。

2. Flink 程序架构

每个Flink程序都包含以下的若干流程：

• 获得一个执行环境；（Execution Environment）
• 加载/创建初始数据；（Source）
• 指定转换这些数据；（Transformation）
• 指定放置计算结果的位置；（Sink）
• 触发程序执行。

3. Environment

执行环境StreamExecutionEnvironment是所有Flink程序的基础。

创建执行环境有三种方式，分别为：

StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment 
StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment 
StreamExecutionEnvironment.createRemoteEnvironment
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3.1 StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

创建一个执行环境，表示当前执行程序的上下文。 如果程序是独立调用的，则此方法返回本地执行环境；如果从命令行客户端调用程序以提交到集群，则此方法返回此集群的执行环境，也就是说，getExecutionEnvironment会根据查询运行的方式决定返回什么样的运行环境，是最常用的一种创建执行环境的方式。

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
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3.2 StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment

返回本地执行环境，需要在调用时指定默认的并行度。

val env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment(1)
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3.3 StreamExecutionEnvironment.createRemoteEnvironment

返回集群执行环境，将Jar提交到远程服务器。需要在调用时指定JobManager的IP和端口号，并指定要在集群中运行的Jar包。

val env = StreamExecutionEnvironment.createRemoteEnvironment(1)
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4. Source

4.1 基于File的数据源

• readTextFile(path)

一列一列的读取遵循TextInputFormat规范的文本文件，并将结果作为String返回。

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment 
val stream = env.readTextFile("/opt/modules/test.txt") stream.print() 
env.execute("FirstJob")
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• readFile(fileInputFormat, path)

按照指定的文件格式读取文件。

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment 
val path = new Path("/opt/modules/test.txt") 
val stream = env.readFile(new TextInputFormat(path), "/opt/modules/test.txt") 
stream.print() env.execute("FirstJob")
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4.2 基于Socket的数据源

• socketTextStream

从Socket中读取信息，元素可以用分隔符分开。

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
 val stream = env.socketTextStream("localhost", 11111) 
stream.print() 
env.execute("FirstJob")
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4.3 基于集合（Collection）的数据源

• fromCollection(seq)

从集合中创建一个数据流，集合中所有元素的类型是一致的。

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment 
val list = List(1,2,3,4) 
val stream = env.fromCollection(list) 
stream.print() 
env.execute("FirstJob")
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• fromCollection(Iterator)

从迭代(Iterator)中创建一个数据流，指定元素数据类型的类由iterator返回。

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment 
val iterator = Iterator(1,2,3,4) 
val stream = env.fromCollection(iterator)
stream.print() 
env.execute("FirstJob")
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• fromElements(elements:_*)

从一个给定的对象序列中创建一个数据流，所有的对象必须是相同类型的。

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment 
val list = List(1,2,3,4) 
val stream = env.fromElements(list) 
stream.print() 
env.execute("FirstJob")
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• generateSequence(from, to)

从给定的间隔中并行地产生一个数字序列。

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment 
val stream = env.generateSequence(1,10) 
stream.print() 
env.execute("FirstJob")
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4. Sink

Data Sink 消费DataStream中的数据，并将它们转发到文件、套接字、外部系统或者打印出。

Flink有许多封装在DataStream操作里的内置输出格式。

4.1 writeAsText

将元素以字符串形式逐行写入（TextOutputFormat），这些字符串通过调用每个元素的toString()方法来获取。

4.2 WriteAsCsv

将元组以逗号分隔写入文件中（CsvOutputFormat），行及字段之间的分隔是可配置的。每个字段的值来自对象的toString()方法。

4.3 print/printToErr

打印每个元素的toString()方法的值到标准输出或者标准错误输出流中。或者也可以在输出流中添加一个前缀，这个可以帮助区分不同的打印调用，如果并行度大于1，那么输出也会有一个标识由哪个任务产生的标志。

4.4 writeUsingOutputFormat

自定义文件输出的方法和基类（FileOutputFormat），支持自定义对象到字节的转换。

4.5 writeToSocket

根据SerializationSchema 将元素写入到socket中。

5. Transformaction

5.1 Map

DataStream → DataStream：输入一个参数产生一个参数。

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment 
val stream = env.generateSequence(1,10) 
val streamMap = stream.map { x => x * 2 }
streamMap.print() env.execute("FirstJob")
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注意：stream.print()：每一行前面的数字代表这一行是哪一个并行线程输出的。

5.2 FlatMap

DataStream → DataStream：输入一个参数，产生0个、1个或者多个输出。

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment  
val stream = env.readTextFile("test.txt") 
val streamFlatMap = stream.flatMap{     x => x.split(" ") } 
streamFilter.print() 
env.execute("FirstJob")
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5.3 Filter

DataStream → DataStream：结算每个元素的布尔值，并返回布尔值为true的元素。下面这个例子是过滤出非0的元素：

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment 
val stream = env.generateSequence(1,10) 
val streamFilter = stream.filter{     x => x == 1 } 
streamFilter.print() 
env.execute("FirstJob")
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5.4 Connect

DataStream,DataStream → ConnectedStreams：连接两个保持他们类型的数据流，两个数据流被Connect之后，只是被放在了一个同一个流中，内部依然保持各自的数据和形式不发生任何变化，两个流相互独立。

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
 
val stream = env.readTextFile("test.txt")
 
val streamMap = stream.flatMap(item => item.split(" ")).filter(item => item.equals("hadoop"))
val streamCollect = env.fromCollection(List(1,2,3,4))
 
val streamConnect = streamMap.connect(streamCollect)
 
streamConnect.map(item=>println(item), item=>println(item))
 
env.execute("FirstJob")
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5.5 CoMap,CoFlatMap

ConnectedStreams → DataStream：作用于ConnectedStreams上，功能与map和flatMap一样，对ConnectedStreams中的每一个Stream分别进行map和flatMap处理。

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
 
val stream1 = env.readTextFile("test.txt")
val streamFlatMap = stream1.flatMap(x => x.split(" "))
val stream2 = env.fromCollection(List(1,2,3,4))
val streamConnect = streamFlatMap.connect(stream2)
val streamCoMap = streamConnect.map(
    (str) => str + "connect",
    (in) => in + 100
)
 
env.execute("FirstJob")
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val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
 
val stream1 = env.readTextFile("test.txt")
val stream2 = env.readTextFile("test1.txt")
val streamConnect = stream1.connect(stream2)
val streamCoMap = streamConnect.flatMap(
    (str1) => str1.split(" "),
    (str2) => str2.split(" ")
)
streamConnect.map(item=>println(item), item=>println(item))
 
env.execute("FirstJob")
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5.6 Spilt

DataStream → SplitStream：根据某些特征把一个DataStream拆分成两个或者多个DataStream。

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
 
val stream = env.readTextFile("test.txt")
val streamFlatMap = stream.flatMap(x => x.split(" "))
val streamSplit = streamFlatMap.split(
  num =>
# 字符串内容为hadoop的组成一个DataStream，其余的组成一个DataStream
    (num.equals("hadoop")) match{
        case true => List("hadoop")
        case false => List("other")
    }
)
 
env.execute("FirstJob")
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5.7 Select

SplitStream→DataStream：从一个SplitStream中获取一个或者多个DataStream。

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
 
val stream = env.readTextFile("test.txt")
val streamFlatMap = stream.flatMap(x => x.split(" "))
val streamSplit = streamFlatMap.split(
  num =>
    (num.equals("hadoop")) match{
        case true => List("hadoop")
        case false => List("other")
    }
)
 
val hadoop = streamSplit.select("hadoop")
val other = streamSplit.select("other")
hadoop.print()
 
env.execute("FirstJob")
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5.8 Union

DataStream → DataStream：对两个或者两个以上的DataStream进行union操作，产生一个包含所有DataStream元素的新DataStream。注意:如果你将一个DataStream跟它自己做union操作，在新的DataStream中，你将看到每一个元素都出现两次。

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
 
val stream1 = env.readTextFile("test.txt")
val streamFlatMap1 = stream1.flatMap(x => x.split(" "))
val stream2 = env.readTextFile("test1.txt")
val streamFlatMap2 = stream2.flatMap(x => x.split(" "))
val streamConnect = streamFlatMap1.union(streamFlatMap2)
 
env.execute("FirstJob")
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5.9 KeyBy

DataStream → KeyedStream：输入必须是Tuple类型，逻辑地将一个流拆分成不相交的分区，每个分区包含具有相同key的元素，在内部以hash的形式实现的。

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val stream = env.readTextFile("test.txt")
val streamFlatMap = stream.flatMap{
    x => x.split(" ")
}
val streamMap = streamFlatMap.map{
    x => (x,1)
}
val streamKeyBy = streamMap.keyBy(0)
env.execute("FirstJob")
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5.10 Reduce

KeyedStream → DataStream：一个分组数据流的聚合操作，合并当前的元素和上次聚合的结果，产生一个新的值，返回的流中包含每一次聚合的结果，而不是只返回最后一次聚合的最终结果。

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
 
val stream = env.readTextFile("test.txt").flatMap(item => item.split(" ")).map(item => (item, 1)).keyBy(0)
 
val streamReduce = stream.reduce(
  (item1, item2) => (item1._1, item1._2 + item2._2)
)
 
streamReduce.print()
 
env.execute("FirstJob")
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5.11 Fold

KeyedStream → DataStream：一个有初始值的分组数据流的滚动折叠操作，合并当前元素和前一次折叠操作的结果，并产生一个新的值，返回的流中包含每一次折叠的结果，而不是只返回最后一次折叠的最终结果。

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
 
val stream = env.readTextFile("test.txt").flatMap(item => item.split(" ")).map(item => (item, 1)).keyBy(0)
 
val streamReduce = stream.fold(100)(
  (begin, item) => (begin + item._2)
)
 
streamReduce.print()
 
env.execute("FirstJob")
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5.12 Aggregations

KeyedStream → DataStream：分组数据流上的滚动聚合操作。min和minBy的区别是min返回的是一个最小值，而minBy返回的是其字段中包含最小值的元素(同样原理适用于max和maxBy)，返回的流中包含每一次聚合的结果，而不是只返回最后一次聚合的最终结果。

keyedStream.sum(0)
keyedStream.sum("key")
keyedStream.min(0)
keyedStream.min("key")
keyedStream.max(0)
keyedStream.max("key")
keyedStream.minBy(0)
keyedStream.minBy("key")
keyedStream.maxBy(0)
keyedStream.maxBy("key")
 
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
 
val stream = env.readTextFile("test02.txt").map(item => (item.split(" ")(0), item.split(" ")(1).toLong)).keyBy(0)
 
val streamReduce = stream.sum(1)
 
streamReduce.print()
 
env.execute("FirstJob")
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在5.10之前的算子都是可以直接作用在Stream上的，因为他们不是聚合类型的操作，但是到5.10后你会发现，我们虽然可以对一个无边界的流数据直接应用聚合算子，但是它会记录下每一次的聚合结果，这往往不是我们想要的，其实，reduce、fold、aggregation这些聚合算子都是和Window配合使用的，只有配合Window，才能得到想要的结果。

转载于:https://juejin.im/post/5ce111cdf265da1ba84a6045