flink的java api_Flink基本的API（续）

上一篇介绍了编写 Flink 程序的基本步骤，以及一些常见 API，如：map、filter、keyBy 等，重点介绍了 keyBy 方法。本篇将继续介绍 Flink 中常用的 API，主要内容为

指定 transform 函数

Flink 支持的数据类型

累加器

指定 transform 函数

许多 transform 操作需要用户自定义函数来实现，Flink 支持多种自定义 transform 函数，接下来一一介绍。

实现接口

/*** 实现 MapFunction 接口

* 其中泛型的第一 String 代表输入类型，第二个 Integer 代表输出类型*/

class MyMapFunction implements MapFunction{

@Overridepublic Integer map(String value) { returnInteger.parseInt(value); }

}//使用 transform 函数

data.map(new MyMapFunction());

匿名类

data.map(new MapFunction() {public Integer map(String value) { returnInteger.parseInt(value); }

});

匿名类是 Java 语言定义的语法，与 “实现接口” 的方式一样，只不过不需要显示定义子类。这种方式比 “实现接口” 更常见一些。

Java 8 Lambda 表达式

data.map(s ->Integer.parseInt(s));//或者

data.map(Integer::parseInt);

Java 8 支持 Lambda 表达式，用法与 Scala 语法很像， 写起来简洁，并且容易维护，推荐使用这种方式。

rich function

顾名思义，比普通的 transform 函数要更丰富，额外提供了 4 个方法：open、close、getRuntimeContext 和 setRuntimeContext。它们可以用来创建/初始化本地状态、访问广播变量、访问累加器和计数器等。感觉有点像 Hadoop 中的 Mapper 或者 Reducer 类。实现上，可以使用自定义类继承 RichMapFunction 类的方式

/*** 与实现 MapFunction 接口类似，这里是继承了 RichMapFunction 类

* 同时可以实现父类更多的方法*/

class MyRichMapFunction extends RichMapFunction{

@Overridepublic void open(Configuration parameters) throws Exception { super.open(parameters); }

@Overridepublic RuntimeContext getRuntimeContext() { return super.getRuntimeContext(); }

@Overridepublic void setRuntimeContext(RuntimeContext t) { super.setRuntimeContext(t); }

@Overridepublic Integer map(String value) throws Exception { returnInteger.parseInt(value); }

@Overridepublic void close() throws Exception { super.close(); }

}

data.map(new MyRichMapFunction());

也可以使用匿名类的方式

data.map (new RichMapFunction() {

@Overridepublic void open(Configuration parameters) throws Exception { super.open(parameters); }

@Overridepublic RuntimeContext getRuntimeContext() { return super.getRuntimeContext(); }

@Overridepublic void setRuntimeContext(RuntimeContext t) { super.setRuntimeContext(t); }

@Overridepublic Integer map(String value) { returnInteger.parseInt(value); }

@Overridepublic void close() throws Exception { super.close(); }

});

如果在 rich function 中需要写较多的业务，那么用匿名类的方式并不简洁，并且可读性差。

Flink支持的数据类型

目前 Flink 支持 6 种数据类型

Java Tuple 和 Scala Case Class

Java POJO

原子类型

普通类

Values

Hadoop Writable 类型

特殊类

Java Tuple 和 Scala Case Class

Tuple (元组)是一个混合类型，包含固定数量的属性，并且每个属性类型可以不同。例如：二元组有 2 个属性，类名为 Tuple2；三元组有 3 个属性，类名为 Tuple3，以此类推。Java 支持的元组为 Tuple1 - Tuple25。访问属性可以通过属性名直接访问，如：tuple.f4 代表 tuple 的第 5 个属性。或者使用 tuple.getField(int position) 方法，参数 position 从 0 开始。

/*** Tuple2 二元组作为 DataStream 的输入类型*/DataStream> wordCounts =env.fromElements(new Tuple2("hello", 1),new Tuple2("world", 2));

wordCounts.map(new MapFunction, Integer>() {

@Overridepublic Integer map(Tuple2 value) throwsException {returnvalue.f1;

}

});

Java POJO

POJO(Plain Ordinary Java Object) 叫做简单的 Java 对象。满足以下条件的 Java 或 Scala 类会被 Flink 看做 POJO 类型

类必须是 public

必须有一个 public 修饰的无参构造方法(默认构造器)

所有属性必须是 public 修饰或者通过 getter 和 setter 方法可以访问到

属性类型必须也是 Flink 支持的，Flink 使用 avro 对其序列化

POJO 类型更易使用，且 Flink 更高效地处理 POJO 类型的数据。

public classWordWithCount {publicString word;public intcount;publicWordWithCount() {}public WordWithCount(String word, intcount) {this.word =word;this.count =count;

}

}

DataStream wordCounts =env.fromElements(new WordWithCount("hello", 1),new WordWithCount("world", 2));

原子类型

Flink 支持 Java 和 Scala 中所有的原子类型，例如： Integer、String 和 Double 等。

普通类

不是 POJO 类型的类都会被 Flink 看做是普通的类类型。Flink 将它们视为黑盒且不会访问它们的内容，普通类类型使用 Kryo 进行序列化与反序列化。这里是第二次提到序列化与反序列化，简单解释下这个概念。因为在分布式计算的系统中，不可避免要在不同机器之间传输数据，因此为了高效传输数据且在不同语言之间互相转化，需要通过某种协议(protobuf、kryo、avro、json)将对象转化成另外一种形式(序列化)，其他机器接到序列化的数据后再转化成之前的对象(反序列化)就可以正常使用了。

Values

不同于一般的序列化框架，Values 类型通过实现 org.apache.flinktypes.Value 接口里的 write 和 read 方法，实现自己的序列化和反序列化逻辑。当一般的序列化框架不够高效的时候，可以使用 Values 类型。例如：对于一个用数组存储的稀疏向量。由于数组大多数元素为 0 ，可以仅对非 0 元素进行特殊编码，而一般的序列化框架会对所有元素进行序列化操作。

Flink 已经预定义了几种 Value 类型与基本数据类型相对应。如：ByteValue, ShortValue, IntValue, LongValue, FloatValue, DoubleValue, StringValue, CharValue, BooleanValue。这些 Value 类型可以看做是基本数据类型的变体，他们的值是可变的，允许程序重复利用对象，减轻 GC 的压力。例如：Java 基本数据类型 String 是不可变的，但是 Flink 的 StringValue 类型是可变的。

Flink 定义的 Value 类型与 Hadoop Writable 类型相似，本质都是通过改进基本数据类型的缺点，提供系统整体性能。

Hadoop Writable

Hadoop Writable 类型也是手动实现了比较高效的序列化与反序列化的逻辑。Value 类型实现了 org.apache.finktypes.Value 接口，而 Hadoop Writable 类型实现了 org.apache.hadoop.Writable 接口，该接口定义了 write 和 readFields 方法用来手动实现序列化与反序列化逻辑。

特殊类型

特殊类型包括 Scala 中的 Either, Option, and Try 类型，以及 Java API 中的 Either 类型。

累加器

累加器可以通过 add 操作，对程序中的某些状态或者操作进行计数，job 结束后会返回计数的结果。累加器可以用来调试或者记录信息。

可以自定义累加器，需要实现 Accumulator 接口，当然 Flink 提供了两种内置的累加器

IntCounter, LongCounter 和 DoubleCounter

Histogram：统计分布

使用累加器的步骤如下：

在 transform 函数中定义累加器对象

private IntCounter numLines = new IntCounter();

注册累加器对象，可以在 rich function 的 open 方法进行

getRuntimeContext().addAccumulator("num-lines", this.numLines);

在任何需要统计的地方使用累加器

this.numLines.add(1);

获取累加器结果

myJobExecutionResult.getAccumulatorResult("num-lines")

Job 结束后，累加器的最终值存储在 JobExecutionResult 对象中，可以通过 execute 方法返回值来获取 JobExecutionResult 对象。但是对于批处理无法使用调用这个方法(官网没有提到)，可以通过 env.getLastJobExecutionResult 方法获取。下面是使用累加器的完整示例

public static void main(String[] args) throwsException {//set up the batch execution environment

final ExecutionEnvironment env =ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

DataSet data = env.readTextFile("你的输入路径");//使用 rich function transform 函数

DataSet dataSet = data.map(newMyRichMapFunction());//执行程序

dataSet.collect();//获得 job 的结果

JobExecutionResult jobExecutionResult =env.getLastJobExecutionResult();int res = jobExecutionResult.getAccumulatorResult("num-lines");//输出累加器的值

System.out.println(res);

}//自定义 rich function/*** 与实现 MapFunction 接口类似，这里是继承了 RichMapFunction 类

* 同时可以实现父类更多的方法*/

class MyRichMapFunction extends RichMapFunction{/*** 定义累加器*/

private IntCounter numLines = newIntCounter();

@Overridepublic void open(Configuration parameters) throwsException {//注册累加器

getRuntimeContext().addAccumulator("num-lines", this.numLines);

}

@Overridepublic Integer map(String value) throwsException {//累加器自增，记录处理的行数

this.numLines.add(1);returnInteger.parseInt(value);

}

}

总结

Flink 基本 API 的使用介绍完了，本篇主要介绍了自定义的 transform 函数、Flink 支持的数据类型和累加器。后续会详细介绍 Flink 的原理、机制以及编程模型。

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