Flink累加器_flink 累加器

Flink累加器

1 累加器

1.1 累加器原理

累加器的灵感来自MapReduce和Spark中的计数器。Flink的累加器指从用户函数和Operator中收集分布式的统计信息或聚合信息。累加器工作原理如下：

1. 每个并行实例创建和更新它自己的累加器对象。
2. 不同的并行累加器实例稍后会合并。
3. 在作业结束时由系统合并。
4. 结果可以从作业执行的结果中获得，也可以从web运行时监视器获得。

1.2 累加器使用场景

累加器的场景也是非常之多，系统内部一些功能也会使用累加器实现。常见场景如下：

• 累计数据次数，比如输入无效数据、输入有效数据、输入总数据行数、代码片段调用次数等。用于评价性能等。
• 累加聚合值，根据key分类，然后对度量值进行累加。如累计用户数、累计会员数等。

1.3 累加器执行步骤

1. 创建累加器(注：在operate中使用)

   // 1：创建累加器
   val counter = new IntCounter(0)
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2. 注册累加器(注：operate 实现 Rich…接口)

   //实现Rich...接口后的open()方法
   override def open(parameters: Configuration): Unit = {
     getRuntimeContext.addAccumulator("counters", counter) //注册累加器，counters:累加器标识，用于后续获取最终结果
   }
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3. 使用累加器

   this.counter.add(1)
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4. 获取最终累加结果

   val result: JobExecutionResult = env.execute("acc1")
   val counters: Int = result.getAccumulatorResult[Int]("counters")  //在触发执行后获取
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1.4 累加器分类

Flink自带多种常用的累加器，分别有实现SimpleAccumulator和Accumulator两种(注:SimpleAccumulator本身也是实现Accumulator)。

累加器顶级接口(Accumulator<V, R>)，类型参数:

V：输入到累加器的值的类型

R：累加器返回结果值类型

• 实现SimpleAccumulator

  • IntCounter：Int类型累加器，只能是输入Int类型，返回Int类型。
  • LongCounter：Long类型的累加器。
  • DoubleCounter：Double类型累加器。
  • AverageAccumulator：平均值累加器，输入Int、Long或Double类型，返回Double类型。

• 实现Accumulator

  • ListAccumulator ： 集合累加器实现Accumulator<T, ArrayList>，该累加器输入一个类型，返回一个带输入类型的集合对象。
  • SerializedListAccumulator：序列化结合累加器，实现Accumulator<T, ArrayList<byte[]>>，可以指定集合对象的序列化和反序列化方式。
  • Histogram（直方图）：实现Accumulator<Integer, TreeMap<Integer, Integer>>，即输入整数，返回Integer类型TreeMap。

• 自定义

  自定义累加器：实现SimpleAccumulator或Accumulator)，并实现其核心方法：add()、merge()等。

1.5 累加器案例

对相同的key的值进行累加，如下是实现两个值的累加。

package com.qianfeng.day04

import org.apache.flink.api.common.JobExecutionResult
import org.apache.flink.api.common.accumulators.{IntCounter, LongCounter}
import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction
import org.apache.flink.configuration.{Configuration, RestOptions}
import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment
import org.apache.flink.api.scala._

/**
 * 多个累加器
 * 注：不能根据key来进行分别累加
 *
 * 输入：
    2022-5-18 beijing 2 3
    2022-5-18 beijing 3 3
    2022-5-18 shanghai 6 9
 */
object Demo04_DataStream_Acc {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    //本地env，打包到服务器运行时，注释掉本地env，本地env仅为方便查看web ui而写
    val conf: Configuration = new Configuration()
    conf.setInteger(RestOptions.PORT, 8081)   //自定义端口
    val env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(conf)
    //获取数据源
    env.socketTextStream("hadoop01",6666)
      .map(x=>{
        val fields: Array[String] = x.split(" ")
        val date = fields(0).trim
        val province = fields(1)
        val add = fields(2).trim.toInt
        val possible = fields(3).trim.toInt
        (date+"_"+province,add,possible)
      })
      .keyBy(0)
      .map(new RichMapFunction[(String,Int,Int),String] {
        //定义累加器
        val adds = new IntCounter(0)
        val possibles = new LongCounter(0)

        override def open(parameters: Configuration): Unit = {
          //添加到累加器
          getRuntimeContext.addAccumulator("adds", adds)
          getRuntimeContext.addAccumulator("possibles", possibles)
        }

        override def map(value: (String, Int, Int)): String = {
          //累加
          adds.add(value._2)
          possibles.add(value._3)
          value+""
        }
      })
      .print()

    //执行
    val result: JobExecutionResult = env.execute("acc1")
    val adds: Int = result.getAccumulatorResult[Int]("adds")
    val possibles: Long = result.getAccumulatorResult[Int]("possibles")
    println(s"累计新增:${adds},累计怀疑:${possibles}")
  }
}
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本地提交运行测试执行：

Vertex Accumulators：总的累加值，即所有的子任务累加值之和。

SubTask Accumulators：子任务累加值，若子任务未分配到值，则累加值是初始值。

退出nc，运行测试结束，运行结果如下：

2> (2022-5-18_beijing,1,2)
2> (2022-5-18_beijing,2,3)
累计新增:3,累计怀疑:5

Process finished with exit code 0
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