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【学习笔记】大数据技术之Flink(一)_大学据 fink技术

作者：小蓝xlanll | 2024-05-08 13:31:53

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大学据 fink技术

大数据技术之Flink

【尚硅谷】2022版Flink1.13实战教程（涵盖所有flink-Java知识点）

1. Flink是什么？

https://flink.apache.org/
Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行状态计算
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
v

1.1 Flink在企业中的应用

在这里插入图片描述

1.2 Flink的应用场景

电商和市场营销：实时报表，广告投放，实时推荐
物联网：实时数据采集，实时报警
物流配送及服务：订单状态追踪，信息推送
银行和金融业：实时结算，风险检测

1.3 为什么选择Flink

批处理和流处理
流数据更真实地反应我们的生活方式

目标：低延迟，高吞吐，结果的准确性和良好的容错性

1.4 数据处理框架的演变

OLAP 和 OLTP
On-Line Transaction Processing 联机事务处理过程（OLTP）
事务处理：
来一个事务请求，查找数据库，然后返回进行响应。
所有的数据都存储在传统的关系型数据库里。
分为计算层和存储层
在这里插入图片描述

分析处理：
联机分析处理(on-Line Analytic Processing);
数据量很大，但是不够实时

1.4.1 有状态的流式处理

用本地内存里面的状态取代了关系型数据库
在这里插入图片描述

1.4.2 lamdba架构

用两套系统，同时保证低延迟和结果准确
在这里插入图片描述

1.4.3 kappa架构

用一套系统把lamdba架构的两套系统的事情都搞定。
如Flink,特点：

  1. 高吞吐、低延迟
  2. 结果的准确性
  3. 精确一次（exactly-once）的状态一致性保证
  4. 可以与众多常用存储系统链接
  5. 高可用，支持动态扩展

1.5 流处理的应用场景

1.5.1 事件驱动型应用

在这里插入图片描述

1.5.2 数据分析型应用

1.5.3 数据管道型应用

在这里插入图片描述

1.6 Flink的分层api

约顶层越抽象，表达含义越简明，使用越方便。
越底层越具体，表达能力越丰富，使用越灵活
在这里插入图片描述

1.7 Flink VS Spark

数据处理架构：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
数据模型：

  • spark采用RDD分布式弹性数据集，spark streaming的DStream实际上也就是一组小批数据RDD的集合
  • flink基本数据模型是数据流，以及事件Event序列

运行时架构：

  • spark是批计算，将DAG划分为不同的stage，一个完成后才可以计算下一个
  • flink是标准的流执行模式，一个事件在一个节点处理完成后可以直接发往下一个节点处理

2. Flink快速上手

2.1 新建项目，引入依赖

 <properties>
        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
        <flink.version>1.13.0</flink.version>
        <java.version>1.8</java.version>
        <scala.binary.version>2.12</scala.binary.version>
        <slf4j.version>1.7.30</slf4j.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <!-- 引入 Flink 相关依赖-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-java</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-java_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-clients_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <!-- 引入日志管理相关依赖-->
        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-api</artifactId>
            <version>${slf4j.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
            <version>${slf4j.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
            <artifactId>log4j-to-slf4j</artifactId>
            <version>2.14.0</version>
        </dependency>
    </dependencies>

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配置日志管理
在目录 src/main/resources 下添加文件:log4j.properties，内容配置如下：

log4j.rootLogger=error, stdout
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%-4r [%t] %-5p %c %x - %m%n

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2.2 wordcount实现（DataSetAPI）

package com.atguigu.wc;

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.operators.AggregateOperator;
import org.apache.flink.api.java.operators.DataSource;
import org.apache.flink.api.java.operators.FlatMapOperator;
import org.apache.flink.api.java.operators.UnsortedGrouping;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class BatchWordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1. 创建一个执行环境
        ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        // 2. 从文件中读取数据
        DataSource<String> lineDataSource = env.readTextFile("input/worgs.txt");
        // 3. 将每行的数据进行分词，转换成二元组类型
        FlatMapOperator<String, Tuple2<String, Long>> wordAndOneTuple = lineDataSource.flatMap((String line, Collector<Tuple2<String, Long>> out) -> {
                    // 将一行文本进行分词
                    String[] words = line.split(" ");
                    // 将每个单词转换成二元组输出
                    for (String word : words) {
                        out.collect(Tuple2.of(word, 1L));
                    }
                })
                .returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.LONG));//当 Lambda 表达式使用 Java 泛型的时候, 由于泛型擦除的存在, 需要显示的声明类型信息
        // 4. 安装word进行分组
        UnsortedGrouping<Tuple2<String, Long>> wordAndOneGroup = wordAndOneTuple.groupBy(0);
        // 5. 分组内进行聚合统计
        AggregateOperator<Tuple2<String, Long>> sum = wordAndOneGroup.sum(1);
        // 6. 打印输出
        sum.print();
    }
}


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需要注意的是，这种代码的实现方式，是基于 DataSet API 的，也就是我们对数据的处理转换，是看作数据集来进行操作的。事实上 Flink 本身是流批统一的处理架构，批量的数据集本质上也是流，没有必要用两套不同的 API 来实现。所以从 Flink 1.12 开始，官方推荐的做法是直接使用 DataStream API，在提交任务时通过将执行模式设为 BATCH 来进行批处理：

$ bin/flink run -Dexecution.runtime-mode=BATCH BatchWordCount.jar

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这样，DataSet API 就已经处于“软弃用”（soft deprecated）的状态，在实际应用中我们只要维护一套 DataStream API 就可以了。这里只是为了方便大家理解，我们依然用 DataSet API做了批处理的实现。

2.3 有界wordcount实现（DataStreamAPI）

package com.atguigu.wc;

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class BoundedStreamWordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1. 创建流式执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        // 2. 读取文件
        DataStreamSource<String> lineDataStreamSource = env.readTextFile("input/worgs.txt");
        // 3. 转换计算
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> wordAndOneTuple = lineDataStreamSource.flatMap((String line, Collector<Tuple2<String, Long>> out) -> {
                    String[] words = line.split(" ");
                    for (String word : words) {
                        out.collect(Tuple2.of(word, 1L));
                    }
                })
                .returns(Types.TUPLE( Types.STRING, Types.LONG));
        // 4. 分组操作
        KeyedStream<Tuple2<String, Long>, String> wordAndOneKeyedStream = wordAndOneTuple.keyBy(data -> data.f0);
        // 5. 求和
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> sum = wordAndOneKeyedStream.sum(1);
        // 6. 打印
        sum.print();

        // 7. 启动执行
        env.execute();
    }
}


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输出

12> (word,1)
3> (java,1)
5> (hello,1)
13> (flink,1)
5> (hello,2)
5> (hello,3)

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用多线程来模拟了Flink集群，前面的数字代表 使用了本地的哪个线程来统计输出打印任务的

使用了多少个线程取决于当前的并行度。
默认是当前电脑的CPU核心数量。
分组的时候把同一个key的所有数据分到同一个并行计算的子任务上。

2.4 无界wordcount实现（DataStreamAPI）

保持监听状态，监听某个端口。

[wanghaha@hadoop102 ~]$ nc -lk 7777

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package com.atguigu.wc;

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class StreamWordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1. 创建流式执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        // 从参数名提取主机名和端口号
        ParameterTool parameterTool = ParameterTool.fromArgs(args);
        String hostname = parameterTool.get("host");
        int port = parameterTool.getInt("port");
        // 2. 读取文本流
        DataStreamSource<String> lineDataStream = env.socketTextStream(hostname, port);
        // 3. 转换计算
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> wordAndOneTuple = lineDataStream.flatMap((String line, Collector<Tuple2<String, Long>> out) -> {
                    String[] words = line.split(" ");
                    for (String word : words) {
                        out.collect(Tuple2.of(word, 1L));
                    }
                })
                .returns(Types.TUPLE( Types.STRING, Types.LONG));
        // 4. 分组操作
        KeyedStream<Tuple2<String, Long>, String> wordAndOneKeyedStream = wordAndOneTuple.keyBy(data -> data.f0);
        // 5. 求和
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> sum = wordAndOneKeyedStream.sum(1);
        // 6. 打印
        sum.print();

        // 7. 启动执行
        env.execute();
    }
}


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3. Flink启动

3.1 Flink部署

关键组件： 客户端Client、作业管理器JobManager，任务管理器TaskManager
在这里插入图片描述

3.1.1 本地启动

解压后不用配置

$ cd flink-1.13.0/
$ bin/start-cluster.sh 
Starting cluster.
Starting standalonesession daemon on host hadoop102.
Starting taskexecutor daemon on host hadoop102.
$ jps
10369 StandaloneSessionClusterEntrypoint
10680 TaskManagerRunner
10717 Jps

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启动成功后，访问 http://hadoop102:8081，可以对 flink 集群和任务进行监控管理

3.1.2 集群启动

在这里插入图片描述
1. 下载并解压安装包
2. 修改集群配置
（1）进入 conf 目录下，修改 flink-conf.yaml 文件，修改 jobmanager.rpc.address 参数为
hadoop102，如下所示：

$ cd conf/
$ vim flink-conf.yaml
# JobManager 节点地址.
jobmanager.rpc.address: hadoop102

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这就指定了 hadoop102 节点服务器为 JobManager 节点。
（2）修改 workers 文件，将另外两台节点服务器添加为本 Flink 集群的 TaskManager 节点，
具体修改如下：

$ vim workers 
hadoop103
hadoop104

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这样就指定了 hadoop103 和 hadoop104 为 TaskManager 节点。
（3）另外，在 flink-conf.yaml 文件中还可以对集群中的 JobManager 和 TaskManager 组件进行优化配置，主要配置项如下：

  • jobmanager.memory.process.size：对 JobManager 进程可使用到的全部内存进行配置，包括 JVM 元空间和其他开销，默认为 1600M，可以根据集群规模进行适当调整。
  • taskmanager.memory.process.size：对 TaskManager 进程可使用到的全部内存进行配置，包括 JVM 元空间和其他开销，默认为 1600M，可以根据集群规模进行适当调整。
  • taskmanager.numberOfTaskSlots：对每个 TaskManager 能够分配的 Slot 数量进行配置，默认为 1，可根据 TaskManager 所在的机器能够提供给 Flink 的 CPU 数量决定。所谓Slot 就是 TaskManager 中具体运行一个任务所分配的计算资源。
  • parallelism.default：Flink 任务执行的默认并行度，优先级低于代码中进行的并行度配置和任务提交时使用参数指定的并行度数量。

3. 分发安装目录
配置修改完毕后，将 Flink 安装目录发给另外两个节点服务器。

[wanghaha@hadoop102 module]$ xsync flink-1.13.0/

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4. 启动集群
（1）在 hadoop102 节点服务器上执行 start-cluster.sh 启动 Flink 集群：

$ bin/start-cluster.sh 
Starting cluster.
Starting standalonesession daemon on host hadoop102.
Starting taskexecutor daemon on host hadoop103.
Starting taskexecutor daemon on host hadoop104.

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（2）查看进程情况：

[atguigu@hadoop102 flink-1.13.0]$ jps
13859 Jps
13782 StandaloneSessionClusterEntrypoint
[atguigu@hadoop103 flink-1.13.0]$ jps
12215 Jps
33
12124 TaskManagerRunner
[atguigu@hadoop104 flink-1.13.0]$ jps
11602 TaskManagerRunner
11694 Jps

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  1. 访问 Web UI
    启动成功后，同样可以访问 http://hadoop102:8081 对 flink 集群和任务进行监控管理，如图
    在这里插入图片描述
    这里可以明显看到，当前集群的 TaskManager 数量为 2；由于默认每个 TaskManager 的 Slot数量为 1，所以总 Slot 数和可用 Slot 数都为 2。

3.1.3 向集群提交作业

打包
引入依赖

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
                <version>3.0.0</version>
                <configuration>
                    <descriptorRefs>
                        <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                    </descriptorRefs>
                </configuration>
                <executions>
                    <execution>
                        <id>make-assembly</id>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>single</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

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插件配置完毕后，可以使用 IDEA 的 Maven 工具执行 package 命令，出现如下提示即表示打包成功。

[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] BUILD SUCCESS
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] Total time:  01:19 min
[INFO] Finished at: 2022-06-13T17:19:46+08:00
[INFO] ------------------------------------------------------------------------

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上传jar包
在这里插入图片描述
配置入口
在这里插入图片描述
然后就可以启动了

3.1.4 命令行向集群提交作业

除了通过 WEB UI 界面提交任务之外，也可以直接通过命令行来提交任务。这里为方便起见，我们可以先把 jar 包直接上传到目录 flink-1.13.0 下
（1）首先需要启动集群。

$ bin/start-cluster.sh

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（2）在 hadoop102 中执行以下命令启动 netcat。

$ nc -lk 7777

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（3）进入到 Flink 的安装路径下，在命令行使用 flink run 命令提交作业。

[wanghaha@hadoop102 flink-1.13.0]$ bin/flink run -m hadoop102:8081 -c com.atguigu.wc.StreamWordCount  -p 2 ./FlinkTutorial-1.0-SNAPSHOT.jar --host hadoop102 --port 7777
Job has been submitted with JobID ee713b5c790ead52f6b65d654e1200b8


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这里的参数 –m 指定了提交到的 JobManager，-c 指定了入口类。
（4）在浏览器中打开 Web UI，http://hadoop102:8081 查看应用执行情况

（5）取消任务

[wanghaha@hadoop102 flink-1.13.0]$ bin/flink cancel ee713b5c790ead52f6b65d654e1200b8
Cancelling job ee713b5c790ead52f6b65d654e1200b8.
Cancelled job ee713b5c790ead52f6b65d654e1200b8.

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3.2 部署模式

在一些应用场景中，对于集群资源分配和占用的方式，可能会有特定的需求。Flink 为各种场景提供了不同的部署模式，主要有以下三种：

  • 会话模式（Session Mode）
  • 单作业模式（Per-Job Mode）
  • 应用模式（Application Mode）

它们的区别主要在于：集群的生命周期以及资源的分配方式；以及应用的 main 方法到底
在哪里执行——客户端（Client）还是 JobManager。接下来我们就做一个展开说明。

3.2.1 会话模式

先启动集群，，保持一个会话，在这个会话中通过客户端提交作业
在这里插入图片描述
会话模式比较适合于单个规模小、执行时间短的大量作业

3.2.2 单作业模式

会话模式因为资源共享会导致很多问题，所以为了更好地隔离资源，我们可以考虑为每个提交的作业启动一个集群，这就是所谓的单作业（Per-Job）模式
在这里插入图片描述

3.2.3 应用模式

前面提到的两种模式下，应用代码都是在客户端上执行，然后由客户端提交给 JobManager的。但是这种方式客户端需要占用大量网络带宽，去下载依赖和把二进制数据发送给JobManager；加上很多情况下我们提交作业用的是同一个客户端，就会加重客户端所在节点的资源消耗。

所以解决办法就是，我们不要客户端了，直接把应用提交到 JobManger 上运行。而这也就代表着，我们需要为每一个提交的应用单独启动一个 JobManager，也就是创建一个集群。这个 JobManager 只为执行这一个应用而存在，执行结束之后 JobManager 也就关闭了，这就是所谓的应用模式，如图 3-12 所示。
在这里插入图片描述

3.3 独立模式（Standalone）

独立模式（Standalone）是部署 Flink 最基本也是最简单的方式：所需要的所有 Flink 组件，都只是操作系统上运行的一个 JVM 进程。

3.3.1 会话模式部署

可以发现，独立模式的特点是不依赖外部资源管理平台，而会话模式的特点是先启动集群、后提交作业。所以，我们在第 3.1 节用的就是独立模式（Standalone）的会话模式部署。

3.3.2 单作业模式部署

不支持单作业模式部署

3.3.3 应用模式部署

应用模式下不会提前创建集群，所以不能调用 start-cluster.sh 脚本。我们可以使用同样在bin 目录下的 standalone-job.sh 来创建一个 JobManager。
具体步骤如下：
（1）进入到 Flink 的安装路径下，将应用程序的 jar 包放到 lib/目录下。

$ cp ./FlinkTutorial-1.0-SNAPSHOT.jar lib/

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（2）执行以下命令，启动 JobManager。

$ ./bin/standalone-job.sh start --job-classname com.atguigu.wc.StreamWordCount

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这里我们直接指定作业入口类，脚本会到 lib 目录扫描所有的 jar 包。
（3）同样是使用 bin 目录下的脚本，启动 TaskManager。

$ ./bin/taskmanager.sh start

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（4）如果希望停掉集群，同样可以使用脚本，命令如下。

$ ./bin/standalone-job.sh stop
$ ./bin/taskmanager.sh stop

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3.4 YARN 模式

YARN 上部署的过程是：客户端把 Flink 应用提交给 Yarn 的 ResourceManager, Yarn 的 ResourceManager 会向 Yarn 的 NodeManager 申请容器。在这些容器上，Flink 会部署JobManager 和 TaskManager 的实例，从而启动集群。Flink 会根据运行在 JobManger 上的作业所需要的 Slot 数量动态分配 TaskManager 资源。

3.4.1 相关准备和配置

  1. 配置环境变量，增加环境变量配置如下：
$ sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh
HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.5
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath

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分发环境变量

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sudo /home/atguigu/bin/xsync /etc/profile.d/my_env.sh

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source下

[atguigu@hadoop102 module]$ source /etc/profile.d/my_env.sh
[atguigu@hadoop103 module]$ source /etc/profile.d/my_env.sh
[atguigu@hadoop104 module]$ source /etc/profile.d/my_env.sh


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  1. 启动 Hadoop 集群，包括 HDFS 和 YARN。
  2. 进入 conf 目录，修改 flink-conf.yaml 文件，修改以下配置，这些配置项的含义在进行 Standalone 模式配置的时候进行过讲解，若在提交命令中不特定指明，这些配置将作为默认配置。
$ cd /opt/module/flink-1.13.0-yarn/conf/
$ vim flink-conf.yaml
jobmanager.memory.process.size: 1600m
taskmanager.memory.process.size: 1728m
taskmanager.numberOfTaskSlots: 8
parallelism.default: 1

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3.4.2 会话模式部署

YARN 的会话模式与独立集群略有不同，需要首先申请一个 YARN 会话（YARN session）来启动 Flink 集群。具体步骤如下：
1. 启动集群
（1）启动 hadoop 集群(HDFS, YARN)。
（2）执行脚本命令向 YARN 集群申请资源，开启一个 YARN 会话，启动 Flink 集群。

$ bin/yarn-session.sh -nm test

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可用参数解读：

  • -d：分离模式，如果你不想让 Flink YARN 客户端一直前台运行，可以使用这个参数，即使关掉当前对话窗口，YARN session 也可以后台运行。
  • -jm(–jobManagerMemory)：配置 JobManager 所需内存，默认单位 MB。
  • -nm(–name)：配置在 YARN UI 界面上显示的任务名。
  • -qu(–queue)：指定 YARN 队列名。
  • -tm(–taskManager)：配置每个 TaskManager 所使用内存。

注意：Flink1.11.0 版本不再使用-n 参数和-s 参数分别指定 TaskManager 数量和 slot 数量，YARN 会按照需求动态分配 TaskManager 和 slot。所以从这个意义上讲，YARN 的会话模式也不会把集群资源固定，同样是动态分配的。
YARN Session 启动之后会给出一个 web UI 地址以及一个 YARN application ID，如下所示，用户可以通过 web UI 或者命令行两种方式提交作业。

2021-06-03 15:54:27,069 INFO org.apache.flink.yarn.YarnClusterDescriptor 
[] - YARN application has been deployed successfully.
2021-06-03 15:54:27,070 INFO org.apache.flink.yarn.YarnClusterDescriptor 
[] - Found Web Interface hadoop104:39735 of application 
'application_1622535605178_0003'.
JobManager Web Interface: http://hadoop104:39735

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2. 提交作业
（1）通过 Web UI 提交作业
这种方式比较简单，与上文所述 Standalone 部署模式基本相同。
（2）通过命令行提交作业
① 将 Standalone 模式讲解中打包好的任务运行 JAR 包上传至集群
② 执行以下命令将该任务提交到已经开启的 Yarn-Session 中运行。

bin/flink run -c com.atguigu.wc.StreamWordCount FlinkTutorial-1.0-SNAPSHOT.jar --host hadoop102 --port 7777

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客户端可以自行确定 JobManager 的地址，也可以通过-m 或者-jobmanager 参数指定JobManager 的地址，JobManager 的地址在 YARN Session 的启动页面中可以找到。
③ 任务提交成功后，可在 YARN 的 Web UI 界面查看运行情况。
图 3-14 YARN 的 Web UI 界面
在这里插入图片描述

如图 3-14 所示，从图中可以看到我们创建的 Yarn-Session 实际上是一个 Yarn 的Application，并且有唯一的 Application ID。

④也可以通过 Flink 的 Web UI 页面查看提交任务的运行情况，如图 3-15 所示。
图 3-15 Flink 的 Web UI 页面
在这里插入图片描述

思考

slot为1为什么有两个任务？为2的时候有三个任务？

最后一共有多少个任务呢？
占用资源时，要占用多少slots呢？
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
4.3.3节进行了解答，进行直传方式的算子可以合并到一起。

直传： 算子之间是one to one 的方式，并且并行度相同可以合并。

slot为2时，之所以变为了三个任务，是因为socketsteam和flatMap分开了。socketsteam只能有一个并行度。flatMap有2个并行度。

3.4.3 单作业模式部署

在 YARN 环境中，由于有了外部平台做资源调度，所以我们也可以直接向 YARN 提交一个单独的作业，从而启动一个 Flink 集群。
（1）执行命令提交作业。

$ bin/flink run -d -t yarn-per-job -c com.atguigu.wc.StreamWordCount 
FlinkTutorial-1.0-SNAPSHOT.jar

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（2）在 YARN 的 ResourceManager 界面查看执行情况，

点击可以打开 Flink Web UI 页面进行监控，
（3）可以使用命令行查看或取消作业，命令如下。

$ ./bin/flink list -t yarn-per-job -Dyarn.application.id=application_XXXX_YY
$ ./bin/flink cancel -t yarn-per-job -Dyarn.application.id=application_XXXX_YY 
<jobId>

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这里的 application_XXXX_YY 是当前应用的 ID，是作业的 ID。注意如果取消作业，整个 Flink 集群也会停掉。

3.4.4 应用模式部署

应用模式同样非常简单，与单作业模式类似，直接执行 flink run-application 命令即可。
（1）执行命令提交作业。

$ bin/flink run-application -t yarn-application -c com.atguigu.wc.StreamWordCount 
FlinkTutorial-1.0-SNAPSHOT.jar

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（2）在命令行中查看或取消作业。

$ ./bin/flink list -t yarn-application -Dyarn.application.id=application_XXXX_YY
$ ./bin/flink cancel -t yarn-application 
-Dyarn.application.id=application_XXXX_YY <jobId>

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（3）也可以通过 yarn.provided.lib.dirs 配置选项指定位置，将 jar 上传到远程。

$ ./bin/flink run-application -t yarn-application
-Dyarn.provided.lib.dirs="hdfs://myhdfs/my-remote-flink-dist-dir"
hdfs://myhdfs/jars/my-application.jar

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这种方式下 jar 可以预先上传到 HDFS，而不需要单独发送到集群，这就使得作业提交更加轻量了。

4. Flink 运行时架构

4.1 系统架构

4.1.1 整体构成

Flink 的运行时架构中，最重要的就是两大组件：作业管理器（JobManger）和任务管理器（TaskManager）。对于一个提交执行的作业，JobManager 是真正意义上的“管理者”（Master），负责管理调度，所以在不考虑高可用的情况下只能有一个；而 TaskManager 是“工作者”（Worker、Slave），负责执行任务处理数据，所以可以有一个或多个。Flink 的作业提交和任务处理时的系统如图所示
在这里插入图片描述

4.1.2 作业管理器（JobManager）

控制应用程序执行的主进程，是Flink集群中任务管理和调度的核心。
有三个核心的组件： jobmaster

jobmaster：

  • 负责处理单独的job
  • 先接收要执行的应用：jar包，数据流图（dataflow graph）和作业图（JobGraph）
  • 会将JobGraph转换成一个物理层面的数据流图，叫做执行图（ExecutionGraph），它包含了所有可以并发执行的任务。JobMaster会向资源管理器（ResourceManager）发出请求，申请任务必要的资源。一旦它获取到了足够的资源，就会将执行图分发到真正运行他们的TaskManager上。
  • 会负责所有需要中央协调的操作，如检查点checkpoints的协调

资源管理器（ResourceManager）
ResourceManager主要负责资源的分配和管理，在Flink集群中只有一个。所谓的”资源“主要指的是TaskManager的任务槽（task slots）。任务槽是Flink集群中的资源调配单元，包含了机器用来执行计算的一组CPU和内存资源。每一个任务Task都需要分配到一个slot上

分发器（Dispatcher）
主要负责提供一个REST接口，用来提交应用。

4.1.3 任务管理器（TaskManager）

Flink中的工作进程。通常在Flink中会有多个TaskManager运行，每一个TaskManager都包含了一定数量的插槽（slots）。Slot是资源调度的最小单位，插槽数量限制了TaskManager能够并行处理的任务数量。

启动之后，TaskManager 会向资源管理器注册它的 slots；收到资源管理器的指令后，TaskManager 就会将一个或者多个槽位提供给 JobMaster 调用，JobMaster 就可以分配任务来执行了。

在执行过程中，TaskManager 可以缓冲数据，还可以跟其他运行同一应用的 TaskManager交换数据。

4.2 作业提交流程

4.2.1 高层级抽象视角

在这里插入图片描述

4.2.2 独立模式（Standalone）

会话模式：

在这里插入图片描述
除去第 4 步不会启动 TaskManager，而且直接向已有的 TaskManager 要求资源

4.2.3 YARN 集群

4.2.3.1 会话模式

在会话模式下，先启动一个 YARN session，这个会话会创建一个 Flink 集群。

这里只启动了 JobManager，而 TaskManager 可以根据需要动态地启动。在 JobManager 内部，由于还没有提交作业，所以只有 ResourceManager 和 Dispatcher 在运行
在这里插入图片描述

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（1）客户端通过 REST 接口，将作业提交给分发器。
（2）分发器启动 JobMaster，并将作业（包含 JobGraph）提交给 JobMaster。
（3）JobMaster 向资源管理器请求资源（slots）。
（4）资源管理器向 YARN 的资源管理器请求 container 资源。
（5）YARN 启动新的 TaskManager 容器。
（6）TaskManager 启动之后，向 Flink 的资源管理器注册自己的可用任务槽。
（7）资源管理器通知 TaskManager 为新的作业提供 slots。
（8）TaskManager 连接到对应的 JobMaster，提供 slots。
（9）JobMaster 将需要执行的任务分发给 TaskManager，执行任务。
可见，整个流程除了请求资源时要“上报”YARN 的资源管理器，其他与 4.2.1 节所述抽象流程几乎完全一样。

4.2.3.2 单作业（Per-Job）模式

在单作业模式下，Flink 集群不会预先启动，而是在提交作业时，才启动新的 JobManager。

在这里插入图片描述
（1）客户端将作业提交给 YARN 的资源管理器，这一步中会同时将 Flink 的 Jar 包和配置
上传到 HDFS，以便后续启动 Flink 相关组件的容器。
（2）YARN 的资源管理器分配 Container 资源，启动 Flink JobManager，并将作业提交给
JobMaster。这里省略了 Dispatcher 组件。
（3）JobMaster 向资源管理器请求资源（slots）。
（4）资源管理器向 YARN 的资源管理器请求 container 资源。
（5）YARN 启动新的 TaskManager 容器。
（6）TaskManager 启动之后，向 Flink 的资源管理器注册自己的可用任务槽。
（7）资源管理器通知 TaskManager 为新的作业提供 slots。
（8）TaskManager 连接到对应的 JobMaster，提供 slots。
（9）JobMaster 将需要执行的任务分发给 TaskManager，执行任务。
可见，区别只在于 JobManager 的启动方式，以及省去了分发器。当第 2 步作业提交给JobMaster，之后的流程就与会话模式完全一样了。

4.3 一些重要概念

问题：

怎样从Flink程序得到任务的？
一个流处理程序到底包含多少任务？
最终执行任务需要占用多少slot

4.3.1 数据流图（Dateflow Graph）

所有的Flink程序都是由三部分组成的：Source、Transformation和Sink
Source负责读取数据源，Transformation利用各种算子进行处理加工，Sink负责输出

在运行时，Flink上运行的程序会被映射为”逻辑数据流“（dateflows），它包含了这三部分；每一个dataflow一个或多个sources开始以一个或者多个sinks结束。dataflow类似于任意的有向无环图

在大部分情况下，程序中的转换算子（transformations）跟dataflow中的算子（operator）是一一对应的关系

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4.3.2 并行度（Parallelism）

每一个算子（operator）可以包含一个或多个子任务（operator subtask），这些子任务在不同的线程、不同的物理机或不同的容器中完全独立地执行

一个特定算子的子任务（subtask）的个数被称之为其并行度

在这里插入图片描述
并行度的设置
（1）代码中设置
我们在代码中，可以很简单地在算子后跟着调用 setParallelism()方法，来设置当前算子的并行度：

stream.map(word -> Tuple2.of(word, 1L)).setParallelism(2);

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这种方式设置的并行度，只针对当前算子有效。
另外，我们也可以直接调用执行环境的 setParallelism()方法，全局设定并行度：

env.setParallelism(2);

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（2）提交应用时设置
在使用 flink run 命令提交应用时，可以增加-p 参数来指定当前应用程序执行的并行度，它的作用类似于执行环境的全局设置：

bin/flink run –p 2 –c com.atguigu.wc.StreamWordCount 
./FlinkTutorial-1.0-SNAPSHOT.jar

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如果我们直接在 Web UI 上提交作业，也可以在对应输入框中直接添加并行度。
（3）配置文件中设置
我们还可以直接在集群的配置文件 flink-conf.yaml 中直接更改默认并行度：

parallelism.default: 2

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4.3.3 算子链（Operator Chain）

数据传输形式
一个程序中，不同的算子可能具有不同的并行度

one to one： stream维护这分区以及元素的顺序（比如source和map之间）。这意味着map算子的子任务看到元素的个数以及顺序跟source算子的子任务生产的元素的个数、顺序相同。map、fliter、flatMap等算子都是one-to-one的对应关系。（子任务相同时，则真正实现onetoone，不同时则平均分配）

Redistributing： stream的分区会发生改变。每一个算子的子任务依据所选择的transformation发生数据到不同的目标任务。例如： keyBy基于hashCode重分区，而broadcast和rebalance会随机重新分区，这些算子都会引起redistribute过程，而redistribute过程就类似于Spark中的shuffle过程。

合并算子链
在 Flink 中，并行度相同的一对一（one to one）算子操作，可以直接链接在一起形成一个“大”的任务（task），这样原来的算子就成为了真正任务里的一部分，如图 4-11 所示。每个 task会被一个线程执行。这样的技术被称为“算子链”（Operator Chain）。

在这里插入图片描述
Flink采用一种称为任务链的优化技术，可以在特定条件下减少本地通信的开销。为了满足任务链的要求，必须将两个或多个算子设为相同的并行度，并通过本地转发（local forward）的方式进行连接。

相同并行度的one-to-one操作，Flink这样相连的算子链接在一起形成一个task，原来的算子成为里面的subtask

并行度相同，并且是one-to-one操作，两个条件缺一不可

4.3.4 执行图（ExecutionGraph）

Flink中的执行图可以分为四层： StreamGraph --> JobGraph --> ExecutionGraph --> 物理执行图

1. 逻辑流图（StreamGraph）
这是根据用户通过 DataStream API 编写的代码生成的最初的 DAG 图，用来表示程序的拓扑结构。这一步一般在客户端完成。
我们可以看到，逻辑流图中的节点，完全对应着代码中的四步算子操作：
源算子 Source（socketTextStream()）→扁平映射算子 Flat Map(flatMap()) →分组聚合算子Keyed Aggregation(keyBy/sum()) →输出算子 Sink(print())。

2. 作业图（JobGraph）
StreamGraph 经过优化后生成的就是作业图（JobGraph），这是提交给 JobManager 的数据结构，确定了当前作业中所有任务的划分。主要的优化为: 将多个符合条件的节点链接在一起合并成一个任务节点，形成算子链，这样可以减少数据交换的消耗。JobGraph 一般也是在客户端生成的，在作业提交时传递给 JobMaster。
在图 4-12 中，分组聚合算子（Keyed Aggregation）和输出算子 Sink(print)并行度都为 2，而且是一对一的关系，满足算子链的要求，所以会合并在一起，成为一个任务节点。

3. 执行图（ExecutionGraph）
JobMaster 收到 JobGraph 后，会根据它来生成执行图（ExecutionGraph）。ExecutionGraph是 JobGraph 的并行化版本，是调度层最核心的数据结构。
从图 4-12 中可以看到，与 JobGraph 最大的区别就是按照并行度对并行子任务进行了拆分，并明确了任务间数据传输的方式。

4. 物理图（Physical Graph）
JobMaster 生成执行图后， 会将它分发给 TaskManager；各个 TaskManager 会根据执行图部署任务，最终的物理执行过程也会形成一张“图”，一般就叫作物理图（Physical Graph）。
这只是具体执行层面的图，并不是一个具体的数据结构。
对应在上图 4-12 中，物理图主要就是在执行图的基础上，进一步确定数据存放的位置和收发的具体方式。有了物理图，TaskManager 就可以对传递来的数据进行处理计算了。
所以我们可以看到，程序里定义了四个算子操作：源（Source）->转换（flatMap）->分组聚合（keyBy/sum）->输出（print）；合并算子链进行优化之后，就只有三个任务节点了；再考虑并行度后，一共有 5 个并行子任务，最终需要 5 个线程来执行。

在这里插入图片描述

4.3.5 任务（Tasks）和任务槽（Task Slots）

在这里插入图片描述
每个任务槽（task slot）其实表示了 TaskManager 拥有计算资源的一个固定大小的子集。这些资源就是用来独立执行一个子任务的。
假如一个 TaskManager 有三个 slot，那么它会将管理的内存平均分成三份，每个 slot 独自占据一份。这样一来，我们在 slot 上执行一个子任务时，相当于划定了一块内存“专款专用”，就不需要跟来自其他作业的任务去竞争内存资源了。所以现在我们只要 2 个 TaskManager，就
可以并行处理分配好的 5 个任务了

任务对任务槽的共享

在这里插入图片描述
默认情况下，Flink允许子任务共享slot。这样的结果是，一个slot可以保存作业的整个管道

当我们将资源密集型和非密集型的任务同时放在一个slot中，它们就可以自行分配资源占用的比例，从而保证最重的活平均分配给所有的TaskManager。

slot和并行度

Task Slot：静态概念，是指TaskManager具有的并发执行能力
并行度parallelism：动态概念，也就是TaskManager运行程序时实际使用的并发能力

4.3.6 任务调度

Flink 为什么要有算子链这样一个设计呢？这是因为将算子链接成 task 是非常有效的优化：可以减少线程之间的切换和基于缓存区的数据交换，在减少时延的同时提升吞吐量。
Flink 默认会按照算子链的原则进行链接合并，如果我们想要禁止合并或者自行定义，也可以在代码中对算子做一些特定的设置：

// 禁用算子链
.map(word -> Tuple2.of(word, 1L)).disableChaining();
// 从当前算子开始新链
.map(word -> Tuple2.of(word, 1L)).startNewChain()

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Flink 默认是允许 slot 共享的，如果希望某个算子对应的任务完全独占一个 slot，或者只有某一部分算子共享 slot，我们也可以通过设置“slot 共享组”（SlotSharingGroup）手动指定：

.map(word -> Tuple2.of(word, 1L)).slotSharingGroup(“1”);

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这样，只有属于同一个 slot 共享组的子任务，才会开启 slot 共享；不同组之间的任务是完全隔离的，必须分配到不同的 slot 上。在这种场景下，总共需要的 slot 数量，就是各个 slot共享组最大并行度的总和。

5. DataStream API（基础篇）

一个 Flink 程序，其实就是对 DataStream 的各种转换。具体来说，代码基本上都由以下几部分构成，如图 5-1 所示：

  1. 获取执行环境（execution environment）
  2. 读取数据源（source）
  3. 定义基于数据的转换操作（transformations）
  4. 定义计算结果的输出位置（sink）
  5. 触发程序执行（execute）

5.1 执行环境

5.1.1 创建执行环境

1. getExecutionEnvironment
最简单的方式，就是直接调用 getExecutionEnvironment 方法。它会根据当前运行的上下文直接得到正确的结果：如果程序是独立运行的，就返回一个本地执行环境；如果是创建了 jar包，然后从命令行调用它并提交到集群执行，那么就返回集群的执行环境。也就是说，这个方法会根据当前运行的方式，自行决定该返回什么样的运行环境。

StreamExecutionEnvironment env = 
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

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这种“智能”的方式不需要我们额外做判断，用起来简单高效，是最常用的一种创建执行环境的方式。

2. createLocalEnvironment
这个方法返回一个本地执行环境。可以在调用时传入一个参数，指定默认的并行度；如果不传入，则默认并行度就是本地的 CPU 核心数。

StreamExecutionEnvironment localEnv = 
StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment();

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3. createRemoteEnvironment
这个方法返回集群执行环境。需要在调用时指定 JobManager 的主机名和端口号，并指定要在集群中运行的 Jar 包。

StreamExecutionEnvironment remoteEnv = StreamExecutionEnvironment
								 .createRemoteEnvironment(
					 "host", // JobManager 主机名
					 1234, // JobManager 进程端口号
					 "path/to/jarFile.jar" // 提交给 JobManager 的 JAR 包
); 

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在获取到程序执行环境后，我们还可以对执行环境进行灵活的设置。比如可以全局设置程序的并行度、禁用算子链，还可以定义程序的时间语义、配置容错机制。

5.1.2 执行模式

批处理模式和流处理模式

通过 执行环境进行选择

// 批处理环境
ExecutionEnvironment batchEnv = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 流处理环境
StreamExecutionEnvironment env = 
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

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还可以通过设置execution mode

  • 流执行模式（STREAMING）
    这是 DataStream API 最经典的模式，一般用于需要持续实时处理的无界数据流。默认情
    况下，程序使用的就是 STREAMING 执行模式。
  • 批执行模式（BATCH）
    专门用于批处理的执行模式, 这种模式下，Flink 处理作业的方式类似于 MapReduce 框架。对于不会持续计算的有界数据，我们用这种模式处理会更方便。
  • 自动模式（AUTOMATIC）
    在这种模式下，将由程序根据输入数据源是否有界，来自动选择执行模式。

BATCH 模式的配置方法
由于 Flink 程序默认是 STREAMING 模式，我们这里重点介绍一下 BATCH 模式的配置。主要有两种方式：
（1）通过命令行配置

bin/flink run -Dexecution.runtime-mode=BATCH ...

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在提交作业时，增加 execution.runtime-mode 参数，指定值为 BATCH。
（2）通过代码配置

StreamExecutionEnvironment env = 
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.BATCH);

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在代码中，直接基于执行环境调用 setRuntimeMode 方法，传入 BATCH 模式。
建议: 不要在代码中配置，而是使用命令行。这同设置并行度是类似的：在提交作业时指定参数可以更加灵活，同一段应用程序写好之后，既可以用于批处理也可以用于流处理。而在代码中硬编码（hard code）的方式可扩展性比较差，一般都不推荐。

用 BATCH 模式处理批量数据，用 STREAMING模式处理流式数据。因为数据有界的时候，直接输出结果会更加高效；而当数据无界的时候, 我们没得选择——只有 STREAMING 模式才能处理持续的数据流

5.1.2 触发程序执行

我们需要调用执行环境的 execute()方法，来触发程序执行。execute()方法将一直等待作业完成，然后返回一个执行结果（JobExecutionResult）。

env.execute();

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5.2 源算子（Source）

用来读取数据源的算子就是源算子（source operator）

Flink 代码中通用的添加 source 的方式，是调用执行环境的 addSource()方法：

DataStream<String> stream = env.addSource(...);

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5.2.1 准备工作

在这里插入图片描述

package com.atguigu.chapter05;

import java.sql.Timestamp;

public class Event {
    public String user;
    public String url;
    public Long timestamp;
    public Event(){
        
    }

    public Event(String user, String url, Long timestamp) {
        this.user = user;
        this.url = url;
        this.timestamp = timestamp;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Event{" +
                "user='" + user + '\'' +
                ", url='" + url + '\'' +
                ", timestamp=" + new Timestamp(timestamp) +
                '}';
    }
}


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这里需要注意，我们定义的 Event，有这样几个特点：
⚫ 类是公有（public）的
⚫ 有一个无参的构造方法
⚫ 所有属性都是公有（public）的
⚫ 所有属性的类型都是可以序列化的

5.2.2 从集合中读取数据

vpackage com.atguigu.chapter05;

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

import java.util.ArrayList;

public class sourceTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        // 1. 从文件中读取数据
        DataStreamSource<String> stream1 = env.readTextFile("input/clicks.txt");
        // 2. 从集合中读取数据
        ArrayList<Integer> nums = new ArrayList<>();
        nums.add(2);
        nums.add(5);
        nums.add(7);
        DataStreamSource<Integer> numStream = env.fromCollection(nums);

        ArrayList<Event> events = new ArrayList<>();
        events.add(new Event("Mary", "./home", 1000L));
        events.add(new Event("BOb", "./cart", 1000L));
        events.add(new Event("Alice", "./home", 1000L));
        DataStreamSource<Event> stream2 = env.fromCollection(events);

        stream1.print("1");
        numStream.print();
        stream2.print("2");
        env.execute();
    }
}

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5.2.3 从文件读取数据

真正的实际应用中，自然不会直接将数据写在代码中。通常情况下，我们会从存储介质中获取数据，一个比较常见的方式就是读取日志文件。这也是批处理中最常见的读取方式。

DataStream<String> stream = env.readTextFile("clicks.csv");

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说明:
⚫ 参数可以是目录，也可以是文件；
⚫ 路径可以是相对路径，也可以是绝对路径；
⚫ 相对路径是从系统属性 user.dir 获取路径: idea 下是 project 的根目录, standalone 模式下是集群节点根目录；
⚫ 也可以从 hdfs 目录下读取, 使用路径 hdfs://…, 由于 Flink 没有提供 hadoop 相关依赖,
需要 pom 中添加相关依赖:

<dependency>
 <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
 <artifactId>hadoop-client</artifactId>
 <version>2.7.5</version>
 <scope>provided</scope>
</dependency>

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5.2.4 从 Socket 读取数据

不论从集合还是文件，我们读取的其实都是有界数据。在流处理的场景中，数据往往是无界的。这时又从哪里读取呢？
一个简单的方式，就是我们之前用到的读取 socket 文本流。这种方式由于吞吐量小、稳定性较差，一般也是用于测试。

DataStream<String> stream = env.socketTextStream("localhost", 7777);

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5.2.5 从 Kafka 读取数据

那对于真正的流数据，实际项目应该怎样读取呢？

Kafka 作为分布式消息传输队列，是一个高吞吐、易于扩展的消息系统。而消息队列的传输方式，恰恰和流处理是完全一致的。所以可以说 Kafka 和 Flink 天生一对，是当前处理流式数据的双子星。在如今的实时流处理应用中，由 Kafka 进行数据的收集和传输，Flink 进行分析计算，这样的架构已经成为众多企业的首选，如图所示。
在这里插入图片描述

略微遗憾的是，与 Kafka 的连接比较复杂，Flink 内部并没有提供预实现的方法。所以我们只能采用通用的 addSource 方式、实现一个 SourceFunction 了。
好在Kafka与Flink确实是非常契合，所以Flink官方提供了连接工具flink-connector-kafka，直接帮我们实现了一个消费者 FlinkKafkaConsumer，它就是用来读取 Kafka 数据的SourceFunction。
所以想要以 Kafka 作为数据源获取数据，我们只需要引入 Kafka 连接器的依赖。Flink 官方提供的是一个通用的 Kafka 连接器，它会自动跟踪最新版本的 Kafka 客户端。目前最新版本只支持 0.10.0 版本以上的 Kafka，读者使用时可以根据自己安装的 Kafka 版本选定连接器的依赖版本。这里我们需要导入的依赖如下。

<dependency>
 <groupId>org.apache.flink</groupId>
 <artifactId>flink-connector-kafka_${scala.binary.version}</artifactId>
 <version>${flink.version}</version>
</dependency>

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然后调用 env.addSource()，传入 FlinkKafkaConsumer 的对象实例就可以了。

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
        import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
        import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
        import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
        import java.util.Properties;
public class SourceKafkaTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env =
                StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");
        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");
        DataStreamSource<String> stream = env.addSource(new
                FlinkKafkaConsumer<String>(
                "clicks",
                new SimpleStringSchema(),
                properties
        ));
        stream.print("Kafka");
        env.execute();
    }
}

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创建 FlinkKafkaConsumer 时需要传入三个参数：
⚫ 第一个参数 topic，定义了从哪些主题中读取数据。可以是一个 topic，也可以是 topic
列表，还可以是匹配所有想要读取的 topic 的正则表达式。当从多个 topic 中读取数据
时，Kafka 连接器将会处理所有 topic 的分区，将这些分区的数据放到一条流中去。
⚫ 第二个参数是一个 DeserializationSchema 或者 KeyedDeserializationSchema。Kafka 消
息被存储为原始的字节数据，所以需要反序列化成 Java 或者 Scala 对象。上面代码中
使用的 SimpleStringSchema，是一个内置的 DeserializationSchema，它只是将字节数
组简单地反序列化成字符串。DeserializationSchema 和 KeyedDeserializationSchema 是
公共接口，所以我们也可以自定义反序列化逻辑。
⚫ 第三个参数是一个 Properties 对象，设置了 Kafka 客户端的一些属性。

5.2.6 自定义 Source

我们创建一个自定义的数据源，实现 SourceFunction 接口。主要重写两个关键方法：run()和 cancel()。
⚫ run()方法：使用运行时上下文对象（SourceContext）向下游发送数据；
⚫ cancel()方法：通过标识位控制退出循环，来达到中断数据源的效果。

自定义一下数据源

package com.atguigu.chapter05;

import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;

import java.util.Calendar;
import java.util.Random;

public class ClickSource implements SourceFunction<Event> {
    // 声明一个标志位
    private Boolean running = true;
    @Override
    public void run(SourceContext<Event> ctx) throws Exception {
        // 随机生成数据
        Random random = new Random();
        // 定义字段选取的数据集
        String[] users = {"Mary", "Alice", "Bob", "Cary"};
        String[] urls = {"./home", "./cart", "./fav"};
        // 循环生成数据
        while (running){
            String user = users[random.nextInt(users.length)];
            String url = urls[random.nextInt(urls.length)];
            Long timestamp = Calendar.getInstance().getTimeInMillis();
            ctx.collect(new Event(user,url,timestamp));
            Thread.sleep(1000L);
        }
    }

    @Override
    public void cancel() {
        running = false;
    }
}


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有了自定义的 source function，接下来只要调用 addSource()就可以了：

env.addSource(new ClickSource())

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完整代码

package com.atguigu.chapter05;

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class SorceCustomTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        DataStreamSource<Event> customStream = env.addSource(new ClickSource());

        customStream.print();
        env.execute();
    }
}


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这里要注意的是 SourceFunction 接口定义的数据源，并行度只能设置为 1，如果数据源设置为大于 1 的并行度，则会抛出异常。
所以如果我们想要自定义并行的数据源的话，需要继承ParallelSourceFunction方法实现

5.2.7 Flink支持的数据类型

Flink使用”类型信息“（TypeInformation）来统一表示数据类型。TypeInformation 类是 Flink 中所有类型描述符的基类。
它涵盖了类型的一些基本属性，并为每个数据类型生成特定的序列化器、反序列化器和比较器。

简单来说，对于常见的 Java 和 Scala 数据类型，Flink 都是支持的。Flink 在内部，Flink对支持不同的类型进行了划分，这些类型可以在 Types 工具类中找到：
（1）基本类型
所有 Java 基本类型及其包装类，再加上 Void、String、Date、BigDecimal 和 BigInteger。
（2）数组类型
包括基本类型数组（PRIMITIVE_ARRAY）和对象数组(OBJECT_ARRAY)
（3）复合数据类型

  • Java 元组类型（TUPLE）：这是 Flink 内置的元组类型，是 Java API 的一部分。最多25 个字段，也就是从 Tuple0~Tuple25，不支持空字段
  • Scala 样例类及 Scala 元组：不支持空字段
  • 行类型（ROW）：可以认为是具有任意个字段的元组,并支持空字段
  • POJO：Flink 自定义的类似于 Java bean 模式的类

（4）辅助类型
Option、Either、List、Map 等
（5）泛型类型（GENERIC）
Flink 支持所有的 Java 类和 Scala 类。不过如果没有按照上面 POJO 类型的要求来定义，就会被 Flink 当作泛型类来处理。Flink 会把泛型类型当作黑盒，无法获取它们内部的属性；它们也不是由 Flink 本身序列化的，而是由 Kryo 序列化的。
在这些类型中，元组类型和 POJO 类型最为灵活，因为它们支持创建复杂类型。而相比之下，POJO 还支持在键（key）的定义中直接使用字段名，这会让我们的代码可读性大大增加。
所以，在项目实践中，往往会将流处理程序中的元素类型定为 Flink 的 POJO 类型。
Flink 对 POJO 类型的要求如下：

  • 类是公共的（public）和独立的（standalone，也就是说没有非静态的内部类）；
  • 类有一个公共的无参构造方法；
  • 类中的所有字段是 public 且非 final 的；或者有一个公共的 getter 和 setter 方法，这些方法需要符合 Java bean 的命名规范。
    所以我们看到，之前的 UserBehavior，就是我们创建的符合 Flink POJO 定义的数据类型。

类型提示（Type Hints）

之前的 word count 流处理程序，我们在将 String 类型的每个词转换成（word，count）二元组后，就明确地用 returns 指定了返回的类型。因为对于 map 里传入的 Lambda 表达式，系统只能推断出返回的是 Tuple2 类型，而无法得到 Tuple2<String, Long>。只有显式地告诉系统当前的返回类型，才能正确地解析出完整数据。

.map(word -> Tuple2.of(word, 1L))
.returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.LONG));

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Flink 专门提供了 TypeHint 类，它可以捕获泛型的类型信息，并且一直记录下来，为运行时提供足够的信息。我们同样可以通过.returns()方法，明确地指定转换之后的 DataStream 里元素的类型。

returns(new TypeHint<Tuple2<Integer, SomeType>>(){})

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5.3 转换算子（Transformation）

在这里插入图片描述
数据源读入数据之后，我们就可以使用各种转换算子，将一个或多个 DataStream 转换为新的 DataStream，如图 所示。一个 Flink 程序的核心，其实就是所有的转换操作，它们决定了处理的业务逻辑。

5.3.1 基本转换算子

都是基于当前数据进行转换的

1. 映射（map）

对数据一一对应的转换计算。

我们只需要基于 DataStrema 调用 map()方法就可以进行转换处理。方法需要传入的参数是接口 MapFunction 的实现；返回值类型还是 DataStream，不过泛型（流中的元素类型）可能改变。

  1. 使用自定义类 ，实现MayFunction接口
  2. 使用匿名类实现MapFunction接口
  3. 传入 Lambda表达式
package com.atguigu.chapter05;

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class TransfromMapTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        //  从元素读取数据
        DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(
                new Event("Mary", "./home", 1000L),
                new Event("BOb", "./cart", 1000L),
                new Event("Alice", "./home", 1000L)
        );
        // 进行转换计算，提取user字段
        // 1. 使用自定义类 ，实现MayFunction接口
        SingleOutputStreamOperator<String> result = stream.map(new MyMapper());
        // 2. 使用匿名类实现MapFunction接口
        SingleOutputStreamOperator<String> result2 = stream.map(new MapFunction<Event, String>() {
            @Override
            public String map(Event event) throws Exception {
                return event.user;
            }
        });
        // 3. 传入 Lambda表达式
        SingleOutputStreamOperator<String> result3 = stream.map(data -> data.user);

        result.print();
        result2.print();
        result3.print();
        env.execute();
    }

    // 自定义mapfunction
    public static class MyMapper implements MapFunction<Event, String>{

        @Override
        public String map(Event event) throws Exception {
            return event.user;
        }
    }
}



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2.过滤（filter）

ilter 转换操作，顾名思义是对数据流执行一个过滤，通过一个布尔条件表达式设置过滤条件，对于每一个流内元素进行判断，若为 true 则元素正常输出，若为 false 则元素被过滤掉

在这里插入图片描述

package com.atguigu.chapter05;

import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class TransfromFilterTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        //  从元素读取数据
        DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(
                new Event("Mary", "./home", 1000L),
                new Event("BOb", "./cart", 1000L),
                new Event("Alice", "./home", 1000L)
        );

        // 1. 传入一个实现了FilterFunction的类的对象
        SingleOutputStreamOperator<Event> result1 = stream.filter(new MyFilter());
        result1.print();
        // 2. 传入一个匿名类实现 FilterFunction接口
        SingleOutputStreamOperator<Event> result2 = stream.filter(new FilterFunction<Event>() {
            @Override
            public boolean filter(Event event) throws Exception {
                return event.user.equals("BOb");
            }
        });
        result2.print();
        // 3. 传入一个匿名函数
        stream.filter(data -> data.user.equals("Alice")).print("lamdba: Alice click");


        env.execute();
    }

    public static class MyFilter implements FilterFunction<Event>{

        @Override
        public boolean filter(Event event) throws Exception {
            return event.user.equals("Mary");
        }
    }
}

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3. 扁平映射（flatMap）

flatMap 操作又称为扁平映射，主要是将数据流中的整体（一般是集合类型）拆分成一个一个的个体使用。消费一个元素，可以产生 0 到多个元素。flatMap 可以认为是“扁平化”（flatten）和“映射”（map）两步操作的结合，也就是先按照某种规则对数据进行打散拆分，再对拆分后的元素做转换处理，如图所示。我们此前 WordCount 程序的第一步分词操作，就用到了flatMap。

在这里插入图片描述

package com.atguigu.chapter05;

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeHint;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class TranfromsFlatMapTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        //  从元素读取数据
        DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(
                new Event("Mary", "./home", 1000L),
                new Event("BOb", "./cart", 1000L),
                new Event("Alice", "./home", 1000L)
        );
        // 1. 实现FlatMapFunction
        stream.flatMap(new MyFlatMap()).print("1");
        // 2. 传入一个Lambda表达式
        stream.flatMap((Event value, Collector<String> out ) ->{
            if(value.user.equals("Mary") )
                out.collect(value.url);
            else if(value.user.equals("BOb")){
                out.collect(value.user);
                out.collect(value.url);
                out.collect(value.timestamp.toString());
            }
        }).returns(new TypeHint<String>() {})
                .print("2");
        env.execute();

    }
    // 实现一个自定义的FlatMapFunction
    public static class MyFlatMap implements FlatMapFunction<Event,String>{

        @Override
        public void flatMap(Event event, Collector<String> out) throws Exception {
            out.collect(event.user);
            out.collect(event.url);
            out.collect(event.timestamp.toString());
        }
    }
}


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5.3.2 聚合算子（Aggregation）

1. 按键分区（keyBy）

在Flink中，要做聚合，需要先进行分区；通过keyBy来完成
在逻辑上进行了分区，有可能会进入相同的slot，也有可能进入不同的slot中

在内部，是通过计算 key 的哈希值（hash code），对分区数进行取模运算来实现的。所以这里 key 如果是 POJO 的话，必须要重写 hashCode()方法。

2. 简单聚合

有了按键分区的数据流 KeyedStream，我们就可以基于它进行聚合操作了。Flink 为我们内置实现了一些最基本、最简单的聚合 API，主要有以下几种：

  • sum()：在输入流上，对指定的字段做叠加求和的操作。
  • min()：在输入流上，对指定的字段求最小值。
  • max()：在输入流上，对指定的字段求最大值。
  • minBy()：与 min()类似，在输入流上针对指定字段求最小值。不同的是，min()只计算指定字段的最小值，其他字段会保留最初第一个数据的值；而 minBy()则会返回包含字段最小值的整条数据。
  • maxBy()：与 max()类似，在输入流上针对指定字段求最大值。两者区别与min()/minBy()完全一致。
package com.atguigu.chapter05;

import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class TransformSimpleAggTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        //  从元素读取数据
        DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(
                new Event("Mary", "./home", 1000L),
                new Event("BOb", "./cart", 2000L),
                new Event("BOb", "./prod?id=100", 3000L),
                new Event("BOb", "./prod?id=18", 3900L),
                new Event("BOb", "./prod?id=140", 4000L),
                new Event("Alice", "./prod?id=140", 5000L),
                new Event("Alice", "./prod?id=240", 20000L),
                new Event("Alice", "./prod?id=040", 5000L)
        );
        // 按键分组之后进行聚合，提取当前用户最近一次方访问数据
        stream.keyBy(new KeySelector<Event, String>() {
            @Override
            public String getKey(Event event) throws Exception {
                return event.user;
            }
        }).max("timestamp")
                .print("max: ");
        stream.keyBy(data -> data.user)
                        .maxBy("timestamp")
                                .print("maxBy: ");
        env.execute();

    }
}


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3. 归约聚合（reduce）

与简单聚合类似，reduce 操作也会将 KeyedStream 转换为 DataStream。它不会改变流的元素数据类型，所以输出类型和输入类型是一样的。
调用 KeyedStream 的 reduce 方法时，需要传入一个参数，实现 ReduceFunction 接口。

package com.atguigu.chapter05;

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class TransformReduceTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        //  从元素读取数据
        DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(
                new Event("Mary", "./home", 1000L),
                new Event("BOb", "./cart", 2000L),
                new Event("BOb", "./prod?id=100", 3000L),
                new Event("BOb", "./prod?id=18", 3900L),
                new Event("BOb", "./prod?id=140", 4000L),
                new Event("Alice", "./prod?id=140", 5000L),
                new Event("Alice", "./prod?id=240", 20000L),
                new Event("Alice", "./prod?id=040", 5000L)
        );
        // 1. 统计每个用户的访问频次
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> clicksByUser = stream.map(new MapFunction<Event, Tuple2<String, Long>>() {
                    @Override
                    public Tuple2<String, Long> map(Event event) throws Exception {
                        return Tuple2.of(event.user, 1L);
                    }
                }).keyBy(data -> data.f0)
                .reduce(new ReduceFunction<Tuple2<String, Long>>() {
                    @Override
                    public Tuple2<String, Long> reduce(Tuple2<String, Long> stringLongTuple2, Tuple2<String, Long> t1) throws Exception {
                        return Tuple2.of(stringLongTuple2.f0, stringLongTuple2.f1 + t1.f1);
                    }
                });
        // 2. 选取当前最活跃的用户
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> result = clicksByUser.keyBy(data -> "key")
                .reduce(new ReduceFunction<Tuple2<String, Long>>() {
                    @Override
                    public Tuple2<String, Long> reduce(Tuple2<String, Long> value1, Tuple2<String, Long> value2) throws Exception {
                        return value1.f1 > value2.f1 ? value1 : value2;
                    }
                });
        result.print();


        env.execute();

    }
}


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reduce 同简单聚合算子一样，也要针对每一个 key 保存状态。因为状态不会清空，所以我们需要将 reduce 算子作用在一个有限 key 的流上。

5.3.3 用户自定义函数（UDF）

函数类（Function Classes）

对于大部分操作而言，都需要传入一个用户自定义函数（UDF），实现相关操作的接口，来完成处理逻辑的定义。Flink 暴露了所有 UDF 函数的接口，具体实现方式为接口或者抽象类，例如 MapFunction、FilterFunction、ReduceFunction 等。


 DataStream<Event> stream = clicks.filter(new FlinkFilter());




 public static class FlinkFilter implements FilterFunction<Event> {
 	@Override
 	public boolean filter(Event value) throws Exception {
 	return value.url.contains("home");
 }
 }
}


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匿名函数（Lambda）

匿名函数（Lambda 表达式）是 Java 8 引入的新特性，方便我们更加快速清晰地写代码。Lambda 表达式允许以简洁的方式实现函数，以及将函数作为参数来进行传递，而不必声明额外的（匿名）类。
只有一个抽象方法时可以使用lambda表达式。

//map 函数使用 Lambda 表达式，返回简单类型，不需要进行类型声明
 DataStream<String> stream1 = clicks.map(event -> event.url)

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由于 OUT 是 String 类型而不是泛型，所以 Flink 可以从函数签名 OUT map(IN value) 的实现中自动提取出结果的类型信息。

但是对于像 flatMap() 这样的函数，它的函数签名 void flatMap(IN value, Collector out) 被 Java 编译器编译成了 void flatMap(IN value, Collector out)，也就是说将 Collector 的泛型信息擦除掉了。这样 Flink 就无法自动推断输出的类型信息了。

在这种情况下，我们需要显式地指定类型信息，否则输出将被视为 Object 类型，这会导致低效的序列化。

    // flatMap 使用 Lambda 表达式，必须通过 returns 明确声明返回类型
    DataStream<String> stream2 = clicks.flatMap((Event event, Collector<String>
            out) -> {
        out.collect(event.url);
    }).returns(Types.STRING);
stream2.print()

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富函数类（Rich Function Classes）

“富函数类”也是 DataStream API 提供的一个函数类的接口，所有的 Flink 函数类都有其Rich 版本。富函数类一般是以抽象类的形式出现的。例如：RichMapFunction、RichFilterFunction、RichReduceFunction 等。
既然“富”，那么它一定会比常规的函数类提供更多、更丰富的功能。与常规函数类的不同主要在于，富函数类可以获取运行环境的上下文，并拥有一些生命周期方法，所以可以实现更复杂的功能。

Rich Function 有生命周期的概念。典型的生命周期方法有：

  • open()方法，是 Rich Function 的初始化方法，也就是会开启一个算子的生命周期。当一个算子的实际工作方法例如 map()或者 filter()方法被调用之前，open()会首先被调用。所以像文件 IO 的创建，数据库连接的创建，配置文件的读取等等这样一次性的工作，都适合在 open()方法中完成。。
  • close()方法，是生命周期中的最后一个调用的方法，类似于解构方法。一般用来做一些清理工作。

需要注意的是，这里的生命周期方法，对于一个并行子任务来说只会调用一次；而对应的，实际工作方法，例如 RichMapFunction 中的 map()，在每条数据到来后都会触发一次调用。

package com.atguigu.chapter05;


import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class TransformRichFunctionTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        //  从元素读取数据
        DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(
                new Event("Mary", "./home", 1000L),
                new Event("BOb", "./cart", 2000L),
                new Event("BOb", "./prod?id=100", 3000L),
                new Event("BOb", "./prod?id=18", 3900L),
                new Event("BOb", "./prod?id=140", 4000L),
                new Event("Alice", "./prod?id=140", 5000L),
                new Event("Alice", "./prod?id=240", 20000L),
                new Event("Alice", "./prod?id=040", 5000L)
        );

        stream.map(new MyRichMapper()).print();
        
        env.execute();

    }

    // 实现一个自定义的富函数类
    public static class MyRichMapper extends RichMapFunction<Event, Integer>{


        @Override
        public void open(Configuration parameters) throws Exception {
            super.open(parameters);
            System.out.println("open生命周期被调用 " + getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask()  + "号任务启动");
        }

        @Override
        public Integer map(Event event) throws Exception {
            return event.url.length();
        }
        @Override
        public void close() throws Exception {
            super.close();

            System.out.println("close生命周期被调用 " + getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask()  + "号任务结束");
        }
    }
}


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close生命周期被调用 0号任务结束

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5.3.4 物理分区（Physical Partitioning）

如果说 keyBy 这种逻辑分区是一种“软分区”，那真正硬核的分区就应该是所谓的“物理分区”（physical partitioning）。

随机分区（shuffle）
package com.atguigu.chapter05;


import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class TransformPartitionTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(2);
        //  从元素读取数据
        DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(
                new Event("Mary", "./home", 1000L),
                new Event("BOb", "./cart", 2000L),
                new Event("BOb", "./prod?id=100", 3000L),
                new Event("BOb", "./prod?id=18", 3900L),
                new Event("BOb", "./prod?id=140", 4000L),
                new Event("Alice", "./prod?id=140", 5000L),
                new Event("Alice", "./prod?id=240", 20000L),
                new Event("Alice", "./prod?id=040", 5000L)
        );
        stream.shuffle().print().setParallelism(4);
        env.execute();
    }
}


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轮询分区（Round-Robin）

轮询也是一种常见的重分区方式。简单来说就是“发牌”，按照先后顺序将数据做依次分发，如图 5-10 所示。通过调用 DataStream 的.rebalance()方法，就可以实现轮询重分区。rebalance使用的是 Round-Robin 负载均衡算法，可以将输入流数据平均分配到下游的并行任务中去。

stream.rebalance().print().setParallelism(4);

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在这里插入图片描述

重缩放分区（rescale）

重缩放分区和轮询分区非常相似。当调用 rescale()方法时，其实底层也是使用 Round-Robin算法进行轮询，但是只会将数据轮询发送到下游并行任务的一部分中，如图 5-11 所示。也就是说，“发牌人”如果有多个，那么 rebalance 的方式是每个发牌人都面向所有人发牌；而 rescale的做法是分成小团体，发牌人只给自己团体内的所有人轮流发牌。
在这里插入图片描述

// 3. 重缩放分区（rescale）
        env.addSource(new RichParallelSourceFunction<Integer>() {
            // 因为要获取当前 并行度的序号，所以需要获取上下文环境，所以要使用Rich 富函数
            @Override
            public void run(SourceContext<Integer> sourceContext) throws Exception {
                for(int i = 1; i < 8 ; i++){
                    // 将奇偶数分别发送到0号和1号并行分区
                    if(i % 2 == getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask()){
                        sourceContext.collect(i);
                    }
                }
            }

            @Override
            public void cancel() {

            }
        }).setParallelism(2)
                        .rescale()
                                .print()
                                        .setParallelism(4);

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广播（broadcast）

这种方式其实不应该叫做“重分区”，因为经过广播之后，数据会在不同的分区都保留一份，可能进行重复处理。可以通过调用 DataStream 的 broadcast()方法，将输入数据复制并发送到下游算子的所有并行任务中去

stream. broadcast().print("broadcast").setParallelism(4);

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全局分区（global）

全局分区也是一种特殊的分区方式。这种做法非常极端，通过调用.global()方法，会将所有的输入流数据都发送到下游算子的第一个并行子任务中去。这就相当于强行让下游任务并行度变成了 1，所以使用这个操作需要非常谨慎，可能对程序造成很大的压力。

自定义分区（Custom）

当 Flink 提 供 的 所 有 分 区 策 略 都 不 能 满 足 用 户 的 需 求 时 ， 我 们 可 以 通 过 使 用partitionCustom()方法来自定义分区策略。

在调用时，方法需要传入两个参数，第一个是自定义分区器（Partitioner）对象，第二个是应用分区器的字段，它的指定方式与 keyBy 指定 key 基本一样：可以通过字段名称指定，也可以通过字段位置索引来指定，还可以实现一个 KeySelector。

// 6. 自定义分区
        env.fromElements(1,2,3,4,5,6,7,8)
                        .partitionCustom(new Partitioner<Integer>() {
                                             @Override
                                             public int partition(Integer o, int i) {
                                                 return o % 2 ;
                                             }
                                         },
                                new KeySelector<Integer, Integer>() {
                                    @Override
                                    public Integer getKey(Integer integer) throws Exception {
                                        return integer;
                                    }
                                }).print().setParallelism(4);
        env.execute();

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5.4 输出算子

在这里插入图片描述

5.4.1 连接到外部系统

SinkFuntion 多数情况下同样并不需要我们自己实现。Flink 官方提供了一部分的框架的 Sink 连接器。如图 所示，列出了 Flink 官方目前支持的第三方系统连接器：
在这里插入图片描述
除 Flink 官方之外，Apache Bahir 作为给 Spark 和 Flink 提供扩展支持的项目，也实现了一些其他第三方系统与 Flink 的连接器，
在这里插入图片描述

5.4.2 输出到文件

对应着读取文件作为输入数据源，Flink 本来也有一些非常简单粗暴的输出到文件的预实现方法：如 writeAsText()、writeAsCsv()，可以直接将输出结果保存到文本文件或 Csv 文件。这种方式是不支持同时写入一份文
件的；
Flink 为此专门提供了一个流式文件系统的连接器：StreamingFileSink，它继承自抽象类RichSinkFunction，而且集成了 Flink 的检查点（checkpoint）机制，用来保证精确一次（exactly once）的一致性语义。

package com.atguigu.chapter05;


import org.apache.flink.api.common.functions.Partitioner;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringEncoder;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.core.fs.Path;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.filesystem.StreamingFileSink;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.filesystem.rollingpolicies.DefaultRollingPolicy;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class SinkToFileTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(4);
        //  从元素读取数据
        DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(
                new Event("Mary", "./home", 1000L),
                new Event("BOb", "./cart", 2000L),
                new Event("BOb", "./prod?id=100", 3000L),
                new Event("BOb", "./prod?id=18", 3900L),
                new Event("BOb", "./prod?id=140", 4000L),
                new Event("Alice", "./prod?id=140", 5000L),
                new Event("Alice", "./prod?id=240", 20000L),
                new Event("Alice", "./prod?id=040", 5000L)
        );
        StreamingFileSink<String> streamingFileSink = StreamingFileSink.<String>forRowFormat(new Path("./output"),
                        new SimpleStringEncoder<>("UTF-8"))
                .withRollingPolicy(
                        DefaultRollingPolicy.builder()
                                .withMaxPartSize(1024*1024*1024)
                                //文件大小已达到 1 GB
                                .withRolloverInterval(TimeUnit.MINUTES.toMinutes(15))
                                //至少包含 15 分钟的数据
                                .withInactivityInterval(TimeUnit.MINUTES.toMinutes(5))
                                // 最近 5 分钟没有收到新的数据
                                        // 然后就可以滚动数据
                                        .build()
                )
                .build();
        stream.map(data -> data.toString())
                .addSink(streamingFileSink);
        env.execute();
    }
}


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5.4.3 输出到 Kafka

package com.atguigu.chapter05;

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;

import java.util.Properties;

public class SinkToKafka {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        // 1. 从kafka中读取数据
        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("bootstrap.servers","hadoop102:9092");
        DataStreamSource<String> kafkaStream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<String>("clicks", new SimpleStringSchema(), properties));
        // 2.用flink进行转换处理
        SingleOutputStreamOperator<String> result = kafkaStream.map(new MapFunction<String, String>() {
            @Override
            public String map(String s) throws Exception {
                String[] fields = s.split(",");
                return new Event(fields[0].trim(), fields[1].trim(), Long.valueOf(fields[2].trim())).toString();
            }
        });
        // 3. 结果数据写入卡夫卡
        result.addSink(new FlinkKafkaProducer<String>("hadoop102:9092","events",new SimpleStringSchema()));

        env.execute();
    }
}


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启动生产者

[wanghaha@hadoop102 kafka]$ ./bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic clicks
>Mary, ./home, 1000
>Mary, ./home, 1000
>Mary, ./home, 1000
>Mary, ./home, 1000Mary, ./home, 1000
>Mary, ./home, 1000



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启动消费者

[wanghaha@hadoop102 kafka]$ ./bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic events
Event{user='Mary', url='./home', timestamp=1970-01-01 08:00:01.0}
Event{user='Mary', url='./home', timestamp=1970-01-01 08:00:01.0}


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5.4.4 输出到 Redis

Redis 是一个开源的内存式的数据存储，提供了像字符串（string）、哈希表（hash）、列表（list）、集合（set）、排序集合（sorted set）、位图（bitmap）、地理索引和流（stream）等一系列常用的数据结构。因为它运行速度快、支持的数据类型丰富，在实际项目中已经成为了架构优化必不可少的一员，一般用作数据库、缓存，也可以作为消息代理。

具体测试步骤如下：
（1）导入的 Redis 连接器依赖

<dependency>
 <groupId>org.apache.bahir</groupId>
 <artifactId>flink-connector-redis_2.11</artifactId>
 <version>1.0</version>
</dependency>

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（2）启动 Redis 集群
这里我们为方便测试，只启动了单节点 Redis。
（3）编写输出到 Redis 的示例代码

    public class SinkToRedisTest {
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            StreamExecutionEnvironment env =
                    StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
            env.setParallelism(1);
            // 创建一个到 redis 连接的配置
            FlinkJedisPoolConfig conf = new
                    FlinkJedisPoolConfig.Builder().setHost("hadoop102").build();
            env.addSource(new ClickSource())
                    .addSink(new RedisSink<Event>(conf, new MyRedisMapper()));
            env.execute();
        }
    }


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5.4.5 输出到 Elasticsearch

ElasticSearch 是一个分布式的开源搜索和分析引擎，适用于所有类型的数据。ElasticSearch有着简洁的 REST 风格的 API，以良好的分布式特性、速度和可扩展性而闻名，在大数据领域应用非常广泛。

5.4.6 输出到 MySQL（JDBC）

（1）添加依赖

<dependency>
 <groupId>org.apache.flink</groupId>
 <artifactId>flink-connector-jdbc_${scala.binary.version}</artifactId>
 <version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
 <groupId>mysql</groupId>
 <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
 <version>5.1.47</version>
</dependency>

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（2）启动 MySQL，在 database 库下建表 clicks

mysql> create datebase test;
mysql> create table clicks(
user varchar(20) not null,
url varchar(100) not null);

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（3）编写输出到 MySQL 的示例代

package com.atguigu.chapter05;

import org.apache.flink.connector.jdbc.JdbcConnectionOptions;
import org.apache.flink.connector.jdbc.JdbcSink;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class SinkToMySql {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(
                new Event("Mary", "./home", 1000L),
                new Event("BOb", "./cart", 2000L),
                new Event("BOb", "./prod?id=100", 3000L),
                new Event("BOb", "./prod?id=18", 3900L),
                new Event("BOb", "./prod?id=140", 4000L),
                new Event("Alice", "./prod?id=140", 5000L),
                new Event("Alice", "./prod?id=240", 20000L),
                new Event("Alice", "./prod?id=040", 5000L)
        );

        stream.addSink(JdbcSink.sink(
                "insert into clicks (user,url) values(?,?)",
                ((statement, event) -> {
                    statement.setString(1, event.user);
                    statement.setString(2, event.url);
                }),
                new JdbcConnectionOptions.JdbcConnectionOptionsBuilder()
                        .withUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/test")
                        .withDriverName("com.mysql.jdbc.Driver")
                        .withUsername("root")
                        .withPassword("123456")
                        .build()
        ));

        env.execute();
    }
}


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5.4.7 自定义 Sink 输出

Flink 并没有提供 HBase 的连接器，所以需要我们自己写。

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