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Flink的简单学习二

作者：花生_TL007 | 2024-06-10 00:09:28

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Flink的简单学习二

一 Flink的核心组件

1.1 client

1.将数据流程图DataFlow发送给JobManager。

1.2 JobManager

1.收集client的DataFlow图，将图分解成一个个的task任务，并返回状态更新数据给client

2.JobManager负责作业调度，收集TaskManager的Heartbeat和统计信息。

1.3 TaskManager

1.将每一个task任务放到一个TaskSlot槽中

2.TaskManager 之间以流的形式进行数据的传输。

二 Flink的集群搭建

2.1 独立集群

2.1.1 上传解压配置环境变量

1.解压 tar -zxvf flink-1.15.2-bin-scala_2.12.tgz -C ../

2.配置环境变量


# 配置环境变量
vim /etc/profile
 
export FLINK_HOME=/usr/local/soft/flink-1.15.2
export PATH=$PATH:$FLINK_HOME/bin
 
source /etc/profile

2.1.2 修改配置文件

1.修改flink-conf.yaml


jobmanager.rpc.address: master
jobmanager.bind-host: 0.0.0.0
taskmanager.bind-host: 0.0.0.0
taskmanager.host: localhost # noe1和node2需要单独修改
taskmanager.numberOfTaskSlots: 4
rest.address: master
rest.bind-address: 0.0.0.0

2.修改masters

master:8081

3.修改workers


node1
node2

2.1.3 同步到所有节点

1.同步


scp -r flink-1.15.2 node1:`pwd`
scp -r flink-1.15.2 node2:`pwd`

2.修改子节点的flink-conf.yaml文件中的taskmanager.host


taskmanager.host: node1
taskmanager.host: node2

2.1.4 启动与关闭集群

1.启动

start-cluster.sh

2.看是否成功，打开web ui界面

http://master:8081

3.关闭集群

stop-cluster.sh

2.1.5 提交任务

1.将代码打包到服务器中提交

1.启动命令

flink run -c com.shujia.flink.core.Demo1StreamWordCount flink-1.0.jar

com.shujia.flink.core.Demo1StreamWordCount：主类名

flink-1.0.jar：jar包名

2.查看web界面

3.查看结果

4.关闭任务

2.web界面提交任务

1.提交

2.相关配置

2.2 Flink on Yarn

2.2.1 整合

1.在环境变量中配置HADOOP_CLASSSPATH


vim /etc/profile
 
export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath`
 
source /etc/profile

2.2.2 Application Mode

1、将任务提交到yarn上运行，yarn会为每一个flink地任务启动一个jobmanager和一个或者多个taskmanasger

2、代码main函数不再本地运行，dataFlow不再本地构建，如果代码报错在本地看不到详细地错误日志

1.启动命令

flink run-application -t yarn-application -c com.shujia.flink.core.Demo1StreamWordCount flink-1.0.jar

flink run-application -t yarn-application -c：任务命令名

com.shujia.flink.core.Demo1StreamWordCount：主类名

flink-1.0.jar：jar包名

2.查看界面

点击这个，直接跳转到Flink的web界面

2.2.3 Per-Job Cluster Mode

1、将任务提交到yarn上运行，yarn会为每一个flink地任务启动一个jobmanager和一个或者多个taskmanasger

2、代码地main函数在本地启动，在本地构建dataflow，再将dataflow提交给jobmanager,如果代码报错再本地可以烂到部分错误日志

1.启动命令

flink run -t yarn-per-job -c com.shujia.flink.core.Demo1StreamWordCount flink-1.0.jar

flink run -t yarn-per-job -c：命令名

com.shujia.flink.core.Demo1StreamWordCount：主类名

flink-1.0.jar：jar包名

2.界面跟Application Mode一样

2.3.4 Session Mode

1、先再yarn中启动一个jobmanager, 不启动taskmanager

2、提交任务地时候再动态申请taskmanager

3、所有使用session模式提交的任务共享同一个jobmanager

4、类似独立集群，只是集群在yarn中启动了，可以动态申请资源

5、一般用于测试

1.先启动会话集群

yarn-session.sh -d

启动过后出现这个，一个是任务编码application_1717379968853_0003

另一个是web界面，复制可以打开

2.提交任务

命令提交：

flink run -t yarn-session -Dyarn.application.id=application_1717379968853_0003 -c com.shujia.flink.core.Demo1StreamWordCount flink-1.0.jar

Dyarn.application.id=application_1717379968853_0003：这个是启动会话集群给的

com.shujia.flink.core.Demo1StreamWordCount：主类名

flink-1.0.jar：jar包名

web界面提交：跟Application Mode的web提交一模一样

三并行度

3.1 设置并行度

3.1.1 代码中设置

1.代码中不设置，默认的并行度数量是配置文件里面的

2.代码中配置

env.setParallelism(2)

3.1.2 提交任务中设置

1.加一个参数 -p 并行度数量

例如：

flink run -t yarn-session -p 3 -Dyarn.application.id=application_1717379968853_0003 -c com.shujia.flink.core.Demo1StreamWordCount flink-1.0.jar

2.或者在ui界面中设置

3.1.3 配置文件中设置

1.这个一般不用

在flink-conf.yaml修改配置

3.1.4 每一个算子单独设置

在代码中使用算子时候后面可以设置并行度，但是这种不用

3.1.4 优先级

代码>提交任务中配置>配置文件

3.2 共享资源

1、flink需要资源的数量和task数量无关

2、一个并行度对应一个资源（slot）

3、上游task的下游task共享同一个资源

3.3 并行度设置原则

1.实时计算的任务并行度取决于数据的吞吐量

2、聚合计算（有shuffle）的代码一个并行度大概一秒可以处理10000条数据左右

3、非聚合计算是，一个并行度大概一秒可以处理10万条左右

四事件时间

4.1 event time

数据产生的时间，数据中有一个时间字段，使用数据的时间字段触发计算，代替真实的时间，可以反应数据真实发生的顺序，计算更有意义

4.1.1 数据时间无乱序

1.解析数据，分析哪个数据是数据时间

2.指定时间字段

forMonotonousTimestamps()：单调递增。数据时间只能是往上增的


tsDS.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy
//指定水位线生产策略，水位线等于最新一条数据的时间戳，如果数据乱序可能会丢失数据
.<Tuple2<String, Long>>forMonotonousTimestamps()
//指定时间字段
.withTimestampAssigner((event, ts) -> event.f1));

2.完整代码如下


package com.shujia.flink.core;
 
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.WindowedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingEventTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
 
import java.time.Duration;
 
public class Demo5EventTime {
    public static void main(String[] args)throws Exception {
        /*
         * 事件时间：数据中有一个时间字段，使用数据的时间字段触发计算，代替真实的时间，可以反应数据真实发生的顺序，计算更有意义
         */
        /*
        java,1717395300000
        java,1717395301000
        java,1717395302000
        java,1717395303000
        java,1717395304000
        java,1717395305000
         */
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        
 
        env.setParallelism(1);
 
        DataStream<String> linesDS = env.socketTextStream("master", 8888);
 
        //解析数据
        DataStream<Tuple2<String, Long>> tsDS = linesDS.map(line -> {
            String[] split = line.split(",");
            String word = split[0];
            long ts = Long.parseLong(split[1]);
            return Tuple2.of(word, ts);
        }, Types.TUPLE(Types.STRING, Types.LONG));
 
        /*
         * 指定时间字段和水位线生成策略
         */
        DataStream<Tuple2<String, Long>> assDS = tsDS
                .assignTimestampsAndWatermarks(
                        WatermarkStrategy
                                //指定水位线生产策略，水位线等于最新一条数据的时间戳，如果数据乱序可能会丢失数据
                                .<Tuple2<String, Long>>forMonotonousTimestamps()
                                //指定时间字段
                                .withTimestampAssigner((event, ts) -> event.f1)
                );
 
 
        /*
         *每隔5秒统计单词的数量
         */
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> kvDS = assDS
                .map(kv -> Tuple2.of(kv.f0, 1), Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT));
 
        KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, String> keyByDS = kvDS
                .keyBy(kv -> kv.f0);
 
        //TumblingEventTimeWindows:滚动的事件时间窗口
        WindowedStream<Tuple2<String, Integer>, String, TimeWindow> windowDS = keyByDS
                .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)));
 
        windowDS.sum(1).print();
 
        env.execute();
    }
}

3.结果分析

上面代码是以5秒作为一个滚动的事件时间窗口。不包括第五秒，左闭右开。

窗口的触发条件：水位线大于等于窗口的结束时间；窗口内有数据

水位线：等于最新一条数据的时间戳

比如说0-5-10-15-20.0-5是一个窗口，5-10是一个窗口，且窗口里面有数据才能被计算，如果这个窗口里面出现了不存在这个时间的事件，则不会被处理

输入的事件时间是乱序的，他丢失第四次输出的。

4.1.2 数据时间乱序

1.水位线前移，使用forBoundedOutOfOrderness里面传入前移的时间


tsDS.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy
//水位线前移时间（数据最大乱序时间）
.<Tuple2<String, Long>>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(5))
//指定时间字段
.withTimestampAssigner((event, ts) -> event.f1));

2.完整代码


package com.shujia.flink.core;
 
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.WindowedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingEventTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
 
import java.time.Duration;
 
public class Demo5EventTime {
    public static void main(String[] args)throws Exception {
        /*
         * 事件时间：数据中有一个时间字段，使用数据的时间字段触发计算，代替真实的时间，可以反应数据真实发生的顺序，计算更有意义
         */
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        /*
 
        java,1717395301000
        java,1717395302000
        java,1717395303000
        java,1717395304000
        java,1717395305000
        java,1717395307000
        java,1717395308000
        java,1717395311000
        java,1717395313000
        java,1717395315000
         */
 
 
        env.setParallelism(1);
 
        DataStream<String> linesDS = env.socketTextStream("master", 8888);
 
        //解析数据
        DataStream<Tuple2<String, Long>> tsDS = linesDS.map(line -> {
            String[] split = line.split(",");
            String word = split[0];
            long ts = Long.parseLong(split[1]);
            return Tuple2.of(word, ts);
        }, Types.TUPLE(Types.STRING, Types.LONG));
 
        /*
         * 指定时间字段和水位线生成策略
         */
        DataStream<Tuple2<String, Long>> assDS = tsDS
                .assignTimestampsAndWatermarks(
                        WatermarkStrategy
                                //指定水位线生产策略，水位线等于最新一条数据的时间戳，如果数据乱序可能会丢失数据
//                                .<Tuple2<String, Long>>forMonotonousTimestamps()
                                //水位线前移时间（数据最大乱序时间）
                                .<Tuple2<String, Long>>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(5))
                                //指定时间字段
                                .withTimestampAssigner((event, ts) -> event.f1)
                );
 
 
        /*
         *每隔5秒统计单词的数量
         */
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> kvDS = assDS
                .map(kv -> Tuple2.of(kv.f0, 1), Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT));
 
        KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, String> keyByDS = kvDS
                .keyBy(kv -> kv.f0);
 
        //TumblingEventTimeWindows:滚动的事件时间窗口
        WindowedStream<Tuple2<String, Integer>, String, TimeWindow> windowDS = keyByDS
                .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)));
 
        windowDS.sum(1).print();
 
        env.execute();
    }
}

3.结果分析

我输入的如图所示，我代码设置了水位线前移5秒中，所以触发时间是10秒才触发任务，0-10秒里有4个0-5里面的数据，所以输出了4.为什么14000没有输出，因为14-5=9，他还没有到下一阶段的水位线。我再输出了16秒的，他就有结果了。

4.1.3 水位线对齐

1.当上游有多个task时，下游task会取上游task水位线的最小值，如果数据量小。水位线就很难对齐，窗口就不会触发计算。故要设置并行度，提前把task设定好。

2.如果不设置并行度，可能要输出很多事件才能触发计算。

4.2 processing time

1.处理时间：真实时间

2.这个代码是设置了滚动的处理时间窗口吗，每现实时间5秒中处理一下数据


package com.shujia.flink.core;
 
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.WindowedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingProcessingTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
 
public class Demo4ProcTime {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
 
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        DataStream<String> wordsDS = env.socketTextStream("master", 8888);
 
        //转换成kv
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> kvDS = wordsDS
                .map(word -> Tuple2.of(word, 1), Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT));
 
        //按照单词分组
        KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, String> keyByDS = kvDS.keyBy(kv -> kv.f0);
 
        //划分窗口
        //TumblingProcessingTimeWindows:滚动的处理时间窗口
        WindowedStream<Tuple2<String, Integer>, String, TimeWindow> windowDS = keyByDS
                .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5)));
 
        //统计单词的数量
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> countDS = windowDS.sum(1);
        countDS.print();
 
        env.execute();
    }
}

五窗口

5.1 time window

1.时间窗口有四种：

SlidingEventTimeWindows：滑动的事件时间窗口

SlidingProcessingTimeWindows: 滑动的处理时间窗口

TumblingEventTimeWindows:滚动的事件时间窗口

TumblingProcessingTimeWindows:滚动的处理时间窗口

2.滑动事件需要设置2个时间，一个设置窗口的大小，另一个是滚动的时间


package com.shujia.flink.window;
 
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.WindowedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.SlidingEventTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingEventTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
 
import java.time.Duration;
 
public class Demo1TimeWindow {
    public static void main(String[] args)throws Exception {
        /*
         * 事件时间：数据中有一个时间字段，使用数据的时间字段触发计算，代替真实的时间，可以反应数据真实发生的顺序，计算更有意义
         */
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        /*
 
        java,1717395301000
        java,1717395302000
        java,1717395303000
        java,1717395304000
        java,1717395305000
        java,1717395307000
        java,1717395308000
        java,1717395311000
        java,1717395313000
        java,1717395315000
         */
        /*
         *水位线对齐
         * 1、当上游有多个task时，下游task会取上游task水位线的最小值，如果数据量小。水位线就很难对齐，窗口就不会触发计算
         */
 
        env.setParallelism(1);
 
        DataStream<String> linesDS = env.socketTextStream("master", 8888);
 
        //解析数据
        DataStream<Tuple2<String, Long>> tsDS = linesDS.map(line -> {
            String[] split = line.split(",");
            String word = split[0];
            long ts = Long.parseLong(split[1]);
            return Tuple2.of(word, ts);
        }, Types.TUPLE(Types.STRING, Types.LONG));
 
        /*
         * 指定时间字段和水位线生成策略
         */
        DataStream<Tuple2<String, Long>> assDS = tsDS
                .assignTimestampsAndWatermarks(
                        WatermarkStrategy
                                //指定水位线生产策略，水位线等于最新一条数据的时间戳，如果数据乱序可能会丢失数据
//                                .<Tuple2<String, Long>>forMonotonousTimestamps()
                                //水位线前移时间（数据最大乱序时间）
                                .<Tuple2<String, Long>>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(5))
                                //指定时间字段
                                .withTimestampAssigner((event, ts) -> event.f1)
                );
 
 
        /*
         *每隔5秒统计单词的数量
         */
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> kvDS = assDS
                .map(kv -> Tuple2.of(kv.f0, 1), Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT));
 
        KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, String> keyByDS = kvDS
                .keyBy(kv -> kv.f0);
 
 
 
        /*
         * SlidingEventTimeWindows：滑动的事件时间窗口
         * SlidingProcessingTimeWindows: 滑动的处理时间窗口
         * TumblingEventTimeWindows:滚动的事件时间窗口
         * TumblingProcessingTimeWindows:滚动的处理时间窗口
         * 滑动的时间窗口需要设置两个时间，第一个是窗口的大小，第二个是记录的时间，
         * 比如说(15,5),这是每5秒计算最近15秒内的数据
         */
        WindowedStream<Tuple2<String, Integer>, String, TimeWindow> windowDS = keyByDS
                .window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(15),Time.seconds(5)));
 
        windowDS.sum(1).print();
 
        env.execute();
    }
}

这个代码用的是滑动的事件时间窗口，我设置了每5秒钟计算最近15秒内的数据

5.2 count time

1.滚动的统计窗口：每个key隔多少数据计算一次


package com.shujia.flink.window;
 
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.*;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.GlobalWindow;
 
public class Demo2CountWindow {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
 
        DataStream<String> linesDS = env.socketTextStream("master", 8888);
 
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> kvDS = linesDS
                .map(word -> Tuple2.of(word, 1), Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT));
 
        KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, String> keyByDS = kvDS.keyBy(kv -> kv.f0);
 
        /*
         * 统计窗口
         * countWindow(10)：滚动的统计窗口， 每个key每隔10条数据计算一次
         * countWindow(10, 2): 滑动的统计窗口，每隔两条数据计算最近10条数据
         */
        WindowedStream<Tuple2<String, Integer>, String, GlobalWindow> countWindowDS = keyByDS
                .countWindow(10, 2);
 
        countWindowDS.sum(1).print();
 
 
        env.execute();
 
 
    }
}

2.滑动的统计窗口：每隔多少数据计算最近的多少条数据


package com.shujia.flink.window;
 
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.*;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.GlobalWindow;
 
public class Demo2CountWindow {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
 
        DataStream<String> linesDS = env.socketTextStream("master", 8888);
 
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> mapDS = linesDS.map(word -> Tuple2.of(word, 1), Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT));
        KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, String> keyBy = mapDS.keyBy(kv -> kv.f0);
 
        WindowedStream<Tuple2<String, Integer>, String, GlobalWindow> countWindow = keyBy.countWindow(10,2);
 
        countWindow.sum(1).print();
 
        env.execute();
 
 
    }
}

5.3 session time

1.处理时间的会话窗口ProcessingTimeSessionWindows：对一个key，10秒内没有下一步数据开始计算。比如说我输入了 a*7次，然后等10秒输出结果是(a,7)。我再输入a*6次加一个aa，那么输出结果是(aa,1)与(a,6).


package com.shujia.flink.window;
 
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.WindowedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.ProcessingTimeSessionWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
 
public class Demo3SessionWindow {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
 
        DataStream<String> linesDS = env.socketTextStream("master", 8888);
 
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> mapDS = linesDS.map(word -> Tuple2.of(word, 1), Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT));
        KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, String> keyBy = mapDS.keyBy(kv -> kv.f0);
 
        WindowedStream<Tuple2<String, Integer>, String, TimeWindow> window = keyBy.window(ProcessingTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(10)));
 
        window.sum(1).print();
 
        env.execute();
    }
}

2.事件时间的会话窗口EventTimeSessionWindows：根据数据的时间，对应同一个key，10秒内没有下一步数据开始计算

这个不常用


package com.shujia.flink.window;
 
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.WindowedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.EventTimeSessionWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
 
import java.time.Duration;
 
public class Demo4EventTimeSessionWindow {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
       /*
java,1685433130000
java,1685433131000
java,1685433132000
java,1685433134000
java,1685433135000
java,1685433137000
java,1685433139000
java,1685433149000
java,1685433155000
java,1685433170000
         */
        env.setParallelism(1);
 
        DataStream<String> linesDS = env.socketTextStream("master", 8888);
 
        //解析数据
        DataStream<Tuple2<String, Long>> tsDS = linesDS.map(line -> {
            String[] split = line.split(",");
            String word = split[0];
            long ts = Long.parseLong(split[1]);
            return Tuple2.of(word, ts);
        }, Types.TUPLE(Types.STRING, Types.LONG));
 
        /*
         * 指定时间字段和水位线生成策略
         */
        DataStream<Tuple2<String, Long>> assDS = tsDS
                .assignTimestampsAndWatermarks(
                        WatermarkStrategy
                                //水位线前移时间（数据最大乱序时间）
                                .<Tuple2<String, Long>>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(5))
                                //指定时间字段
                                .withTimestampAssigner((event, ts) -> event.f1)
                );
 
 
        /*
         *每隔5秒统计单词的数量
         */
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> kvDS = assDS
                .map(kv -> Tuple2.of(kv.f0, 1), Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT));
 
        KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, String> keyByDS = kvDS
                .keyBy(kv -> kv.f0);
 
 
        /*
         * EventTimeSessionWindows:事件时间的会话窗口
         */
        WindowedStream<Tuple2<String, Integer>, String, TimeWindow> windowDS = keyByDS
                .window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(10)));
 
        windowDS.sum(1).print();
 
        env.execute();        
    }
}

5.4 process与窗口结合

1.设置了窗口过后的DS后面用process算子，他里面传入的是实现ProcessWindowFunction中的抽象方法process的对象，这个抽象类里面传的是4个参数(IN, OUT, KEY, W)，输入的类型，输出的类型，key的类型，以及窗口类型。窗口类型是三大窗口的其中之一。

2.process方法里面，第一个参数是key，第二个参数是flink的环境连接对象。第三个参数是kv的键值对，第四个参数是发送的对象

代码如下


package com.shujia.flink.window;
 
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.*;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessWindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingProcessingTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.util.Collector;
 
public class Demo5WindowProcess {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
 
        DataStream<String> linesDS = env.socketTextStream("master", 8888);
 
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> kvDS = linesDS.map(line -> {
            String[] lines = line.split(",");
            String clazz = lines[4];
            int age = Integer.parseInt(lines[2]);
            return Tuple2.of(clazz, age);
        }, Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT));
 
        KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, String> keyBy = kvDS.keyBy(kv -> kv.f0);
 
        WindowedStream<Tuple2<String, Integer>, String, TimeWindow> window = keyBy.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5)));
 
        DataStream<Tuple2<String, Double>> process = window.process(new ProcessWindowFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Double>, String, TimeWindow>() {
            @Override
            public void process(String clazz,
                                ProcessWindowFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Double>, String, TimeWindow>.Context context,
                                Iterable<Tuple2<String, Integer>> elements,
                                Collector<Tuple2<String, Double>> out) throws Exception {
                double sum_age = 0;
                int num = 0;
                for (Tuple2<String, Integer> element : elements) {
                    sum_age += element.f1;
                    num++;
                }
                double avg_age = sum_age / num;
                out.collect(Tuple2.of(clazz, avg_age));
            }
        });
 
        process.print();
        env.execute();
    }
}

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Flink的简单学习二

一 Flink的核心组件

1.1 client

1.2 JobManager

1.3 TaskManager

二 Flink的集群搭建

2.1 独立集群

2.1.1 上传解压配置环境变量

2.1.2 修改配置文件

2.1.3 同步到所有节点

2.1.4 启动与关闭集群

2.1.5 提交任务

1.将代码打包到服务器中提交

2.web界面提交任务

2.2 Flink on Yarn

2.2.1 整合

2.2.2 Application Mode

2.2.3 Per-Job Cluster Mode

2.3.4 Session Mode

三 并行度

3.1 设置并行度

3.1.1 代码中设置

3.1.2 提交任务中设置

3.1.3 配置文件中设置

3.1.4 每一个算子单独设置

3.1.4 优先级

3.2 共享资源

3.3 并行度设置原则

四 事件时间

4.1 event time

4.1.1 数据时间无乱序

4.1.2 数据时间乱序

4.1.3 水位线对齐

4.2 processing time

五 窗口

5.1 time window

5.2 count time

5.3 session time

5.4 process与窗口结合

三并行度

四事件时间

五窗口