文章目录

• Flink 概述
• • Flink 是什么
  • 有界流和无界流
  • 有状态流处理
  • Flink 特点
  • Flink vs SparkStreaming
  • Flink 分层API
• Flink 快速上手
• • WordCount 代码编写
  • • 批处理
    • 流处理
    • 读取socket文本流

Flink 概述

Flink 是什么

有界流和无界流

• 无界数据流:
  • 有定义流的开始，但没有定义流的结束;
  • 它们会无休止的产生数据:
  • 无界流的数据必须持续处理，即数据被摄取后需要立刻处理我们不能等到所有数据都到达再处理，因为输入是无限的。
• 有界数据流:
  • 有定义流的开始，也有定义流的结束:
  • 有界流可以在摄取所有数据后再进行计算:
  • 有界流所有数据可以被排序，所以并不需要有序摄取:
  • 有界流处理通常被称为批处理

有状态流处理

把流处理需要的额外数据保存成一个状态，然后针对这条数据进行处理，并且更新状态。这就是所谓的"有状态的流处理"

• 状态在内存中：优点：速度快 ；缺点：可靠性差
• 状态在分布式系统中：优点：可靠性高；缺点：速度慢

Flink 特点

• 高吞吐和低延迟。每秒处理数百万个事件，毫秒级延迟。
• 结果的准确性。Flink提供了事件时间(event-time)和处理时间(processing-time)语义对于乱序事件流，事件时间语义仍然能提供一致且准确的结果。
• 精确一次(exactly-once)的状态一致性保证。
• 可以连接到最常用的外部系统，如Kata、Hive、JDBC、HDFS、Redis等
• 高可用。本身高可用的设置，加上与K8S，YARN和Mesos的紧密集成，再加上从故障中快速恢复和动态扩展任务的能力，Fhnk能做到以极少的停机时间7x24全天候运行。

Flink vs SparkStreaming

Flink 分层API

• 有状态流处理:通过底层API(处理函数)，对最原始数据加工处理。底层API与DataSstrea API相集成，可以处理复杂的计算。
• DataStream API(流处理)和DataSet API(批处理)封装了底层处理函数，提供了通用的模块，比如转换(transormations，包括map、flatmap等)，连接(joms)，聚合(aggregations)，窗口(windows)操作等。注意:Flimk1.12以后，DataStream API已经实现真正的流批一体，所以DataSet API已经过时
• Table API 是以表为中心的声明式编程，其中表可能会动态变化。Ible API遵循关系模型:表有二维数据结构，类似于关系数据库中的表;同时API提供可比较的操作，例如select、project、jomn、group-by、aggregate等。我们可以在表与 DataStream/Dataset 之间无缝切换，以允许程序将 Table AP与DataStream 以及 DataSet 混合使用。
• SOL这一层在语法与表达能力上与 Table API类似，但是是以SOL查询表达式的形式表现程序。SOL抽象与Table API交互密切，同上心能有难区的时SOL查询可以直接在Table API定义的表上执行。

Flink 快速上手

• 在IDEA中创建Maven项目

• 添加项目依赖

           1.17.0                              org.apache.flink             flink-streaming-java             ${flink.version}                             org.apache.flink             flink-clients             ${flink.version}        

WordCount 代码编写

批处理

批处理基本思路：先逐行读入文件数据，然后将每一行文字拆分成单词；接着按照单词分组，统计每组数据的个数，就是对应单词的频次。

1）数据准备
（1）在工程根目录下新建一个input文件夹，并在下面创建文本文件words.txt
（2）在words.txt中输入一些文字，例如：

hello flink hello world hello java 

2）代码编写
（1）在com.yudan.wc包下新建Java类BatchWordCount，在静态main方法中编写代码。具体代码实现如下：

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. 创建执行环境         ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();                  // 2. 从文件读取数据  按行读取(存储的元素就是每行的文本)         DataSource lineDS = env.readTextFile("input/words.txt");                  // 3. 转换数据格式         FlatMapOperator> wordAndOne = lineDS.flatMap(new FlatMapFunction>() {              @Override             public void flatMap(String line, Collector> out) throws Exception {                  String[] words = line.split(" ");                  for (String word : words) {                     out.collect(Tuple2.of(word,1L));                 }             }         });          // 4. 按照 word 进行分组         UnsortedGrouping> wordAndOneUG = wordAndOne.groupBy(0);                  // 5. 分组内聚合统计         AggregateOperator> sum = wordAndOneUG.sum(1);          // 6. 打印结果         sum.print();     } } 

（2）输出

(flink,1) (world,1) (hello,3) (java,1) 

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 

流处理

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.SingleOutputStreamOperator; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.util.Collector;  import java.util.Arrays;  public class StreamWordCount {      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 lineStream = env.readTextFile("input/words.txt");                  // 3. 转换、分组、求和，得到统计结果         SingleOutputStreamOperator> sum = lineStream.flatMap(new FlatMapFunction>() {             @Override             public void flatMap(String line, Collector> out) throws Exception {                  String[] words = line.split(" ");                  for (String word : words) {                     out.collect(Tuple2.of(word, 1L));                 }             }         }).keyBy(data -> data.f0)            .sum(1);          // 4. 打印         sum.print();                  // 5. 执行         env.execute();     } } 

输出：

3> (java,1) 5> (hello,1) 5> (hello,2) 5> (hello,3) 13> (flink,1) 9> (world,1) 

• 主要观察与批处理程序BatchWordCount的不同：
  • 创建执行环境的不同，流处理程序使用的是StreamExecutionEnvironment。
  • 转换处理之后，得到的数据对象类型不同。
  • 分组操作调用的是keyBy方法，可以传入一个匿名函数作为键选择器（KeySelector），指定当前分组的key是什么。
  • 代码末尾需要调用env的execute方法，开始执行任务。

读取socket文本流

在实际的生产环境中，真正的数据流其实是无界的，有开始却没有结束，这就要求我们需要持续地处理捕获的数据。为了模拟这种场景，可以监听socket端口，然后向该端口不断的发送数据。

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.SingleOutputStreamOperator; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.util.Collector;  import java.util.Arrays;  public class SocketStreamWordCount {      public static void main(String[] args) throws Exception {          // 1. 创建流式执行环境         StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();                  // 2. 读取文本流：hadoop102表示发送端主机名、7777表示端口号         DataStreamSource lineStream = env.socketTextStream("hadoop102", 7777);                  // 3. 转换、分组、求和，得到统计结果         SingleOutputStreamOperator> sum = lineStream.flatMap((String line, Collector> out) -> {             String[] words = line.split(" ");              for (String word : words) {                 out.collect(Tuple2.of(word, 1L));             }         }).returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.LONG))                 .keyBy(data -> data.f0)                 .sum(1);          // 4. 打印         sum.print();                  // 5. 执行         env.execute();     } } 

Flink还具有一个类型提取系统，可以分析函数的输入和返回类型，自动获取类型信息，从而获得对应的序列化器和反序列化器。但是，由于Java中泛型擦除的存在，在某些特殊情况下（比如Lambda表达式中），自动提取的信息是不够精细的——只告诉Flink当前的元素由“船头、船身、船尾”构成，根本无法重建出“大船”的模样；这时就需要显式地提供类型信息，才能使应用程序正常工作或提高其性能。

因为对于flatMap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。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。