Flink流計(jì)算常用算子是什么

Flink和Spark類似，也是一種一站式處理的框架；既可以進(jìn)行批處理（DataSet），也可以進(jìn)行實(shí)時(shí)處理（DataStream）。

所以下面將Flink的算子分為兩大類：一類是DataSet，一類是DataStream。

DataSet

一、Source算子 

1. fromCollection

fromCollection：從本地集合讀取數(shù)據(jù)

例：

val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val textDataSet: DataSet[String] = env.fromCollection(
  List("1,張三", "2,李四", "3,王五", "4,趙六")
)  
  

2. readTextFile

readTextFile：從文件中讀?。?/p>

val textDataSet: DataSet[String]  = env.readTextFile("/data/a.txt")

3. readTextFile：遍歷目錄

readTextFile可以對(duì)一個(gè)文件目錄內(nèi)的所有文件，包括所有子目錄中的所有文件的遍歷訪問方式：

val parameters = new Configuration
// recursive.file.enumeration 開啟遞歸
parameters.setBoolean("recursive.file.enumeration", true)
val file = env.readTextFile("/data").withParameters(parameters)  
  

4. readTextFile：讀取壓縮文件

對(duì)于以下壓縮類型，不需要指定任何額外的inputformat方法，flink可以自動(dòng)識(shí)別并且解壓。但是，壓縮文件可能不會(huì)并行讀取，可能是順序讀取的，這樣可能會(huì)影響作業(yè)的可伸縮性。

val file = env.readTextFile("/data/file.gz")

二、Transform轉(zhuǎn)換算子

因?yàn)門ransform算子基于Source算子操作，所以首先構(gòu)建Flink執(zhí)行環(huán)境及Source算子，后續(xù)Transform算子操作基于此：

val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val textDataSet: DataSet[String] = env.fromCollection(
  List("張三,1", "李四,2", "王五,3", "張三,4")
)  
  

1. map

將DataSet中的每一個(gè)元素轉(zhuǎn)換為另外一個(gè)元素：

// 使用map將List轉(zhuǎn)換為一個(gè)Scala的樣例類

case class User(name: String, id: String)

val userDataSet: DataSet[User] = textDataSet.map {
  text =>
    val fieldArr = text.split(",")
    User(fieldArr(0), fieldArr(1))
}
userDataSet.print()  
  

2. flatMap

將DataSet中的每一個(gè)元素轉(zhuǎn)換為0...n個(gè)元素：

// 使用flatMap操作，將集合中的數(shù)據(jù)：
// 根據(jù)第一個(gè)元素，進(jìn)行分組
// 根據(jù)第二個(gè)元素，進(jìn)行聚合求值 

val result = textDataSet.flatMap(line => line)
      .groupBy(0) // 根據(jù)第一個(gè)元素，進(jìn)行分組
      .sum(1) // 根據(jù)第二個(gè)元素，進(jìn)行聚合求值
      
result.print()     

3. mapPartition

將一個(gè)分區(qū)中的元素轉(zhuǎn)換為另一個(gè)元素：

// 使用mapPartition操作，將List轉(zhuǎn)換為一個(gè)scala的樣例類

case class User(name: String, id: String)

val result: DataSet[User] = textDataSet.mapPartition(line => {
      line.map(index => User(index._1, index._2))
    })
    
result.print()  
  

4. filter

過濾出來一些符合條件的元素，返回boolean值為true的元素：

val source: DataSet[String] = env.fromElements("java", "scala", "java")
val filter:DataSet[String] = source.filter(line => line.contains("java"))//過濾出帶java的數(shù)據(jù)
filter.print()  
  

5. reduce

可以對(duì)一個(gè)dataset或者一個(gè)group來進(jìn)行聚合計(jì)算，最終聚合成一個(gè)元素：

// 使用 fromElements 構(gòu)建數(shù)據(jù)源
val source = env.fromElements(("java", 1), ("scala", 1), ("java", 1))
// 使用map轉(zhuǎn)換成DataSet元組
val mapData: DataSet[(String, Int)] = source.map(line => line)
// 根據(jù)首個(gè)元素分組
val groupData = mapData.groupBy(_._1)
// 使用reduce聚合
val reduceData = groupData.reduce((x, y) => (x._1, x._2 + y._2))
// 打印測(cè)試
reduceData.print()  
  

6. reduceGroup

將一個(gè)dataset或者一個(gè)group聚合成一個(gè)或多個(gè)元素。
reduceGroup是reduce的一種優(yōu)化方案；
它會(huì)先分組reduce，然后在做整體的reduce；這樣做的好處就是可以減少網(wǎng)絡(luò)IO：

// 使用 fromElements 構(gòu)建數(shù)據(jù)源
val source: DataSet[(String, Int)] = env.fromElements(("java", 1), ("scala", 1), ("java", 1))
// 根據(jù)首個(gè)元素分組
val groupData = source.groupBy(_._1)
// 使用reduceGroup聚合
val result: DataSet[(String, Int)] = groupData.reduceGroup {
      (in: Iterator[(String, Int)], out: Collector[(String, Int)]) =>
        val tuple = in.reduce((x, y) => (x._1, x._2 + y._2))
        out.collect(tuple)
    }
// 打印測(cè)試
result.print()  
  

7. minBy和maxBy

選擇具有最小值或最大值的元素：

// 使用minBy操作，求List中每個(gè)人的最小值
// List("張三,1", "李四,2", "王五,3", "張三,4")

case class User(name: String, id: String)
// 將List轉(zhuǎn)換為一個(gè)scala的樣例類
val text: DataSet[User] = textDataSet.mapPartition(line => {
      line.map(index => User(index._1, index._2))
    })
    
val result = text
          .groupBy(0) // 按照姓名分組
          .minBy(1)   // 每個(gè)人的最小值  

8. Aggregate

在數(shù)據(jù)集上進(jìn)行聚合求最值（最大值、最小值）：

val data = new mutable.MutableList[(Int, String, Double)]
    data.+=((1, "yuwen", 89.0))
    data.+=((2, "shuxue", 92.2))
    data.+=((3, "yuwen", 89.99))
// 使用 fromElements 構(gòu)建數(shù)據(jù)源
val input: DataSet[(Int, String, Double)] = env.fromCollection(data)
// 使用group執(zhí)行分組操作
val value = input.groupBy(1)
            // 使用aggregate求最大值元素
            .aggregate(Aggregations.MAX, 2) 
// 打印測(cè)試
value.print()        

Aggregate只能作用于元組上

注意：
要使用aggregate，只能使用字段索引名或索引名稱來進(jìn)行分組 groupBy(0) ，否則會(huì)報(bào)一下錯(cuò)誤:
Exception in thread "main" java.lang.UnsupportedOperationException: Aggregate does not support grouping with KeySelector functions, yet. 

9. distinct

去除重復(fù)的數(shù)據(jù)：

// 數(shù)據(jù)源使用上一題的
// 使用distinct操作，根據(jù)科目去除集合中重復(fù)的元組數(shù)據(jù)

val value: DataSet[(Int, String, Double)] = input.distinct(1)
value.print()  
  

10. first

取前N個(gè)數(shù)：

input.first(2) // 取前兩個(gè)數(shù)

11. join

將兩個(gè)DataSet按照一定條件連接到一起，形成新的DataSet：

// s1 和 s2 數(shù)據(jù)集格式如下：
// DataSet[(Int, String,String, Double)]

 val joinData = s1.join(s2)  // s1數(shù)據(jù)集 join s2數(shù)據(jù)集
             .where(0).equalTo(0) {     // join的條件
      (s1, s2) => (s1._1, s1._2, s2._2, s1._3)
    }  
  

12. leftOuterJoin

左外連接,左邊的Dataset中的每一個(gè)元素，去連接右邊的元素

此外還有：

rightOuterJoin：右外連接,左邊的Dataset中的每一個(gè)元素，去連接左邊的元素

fullOuterJoin：全外連接,左右兩邊的元素，全部連接

下面以 leftOuterJoin 進(jìn)行示例：

 val data1 = ListBuffer[Tuple2[Int,String]]()
    data1.append((1,"zhangsan"))
    data1.append((2,"lisi"))
    data1.append((3,"wangwu"))
    data1.append((4,"zhaoliu"))

val data2 = ListBuffer[Tuple2[Int,String]]()
    data2.append((1,"beijing"))
    data2.append((2,"shanghai"))
    data2.append((4,"guangzhou"))

val text1 = env.fromCollection(data1)
val text2 = env.fromCollection(data2)

text1.leftOuterJoin(text2).where(0).equalTo(0).apply((first,second)=>{
      if(second==null){
        (first._1,first._2,"null")
      }else{
        (first._1,first._2,second._2)
      }
    }).print()  
  

13. cross

交叉操作，通過形成這個(gè)數(shù)據(jù)集和其他數(shù)據(jù)集的笛卡爾積，創(chuàng)建一個(gè)新的數(shù)據(jù)集

和join類似，但是這種交叉操作會(huì)產(chǎn)生笛卡爾積，在數(shù)據(jù)比較大的時(shí)候，是非常消耗內(nèi)存的操作：

val cross = input1.cross(input2){
      (input1 , input2) => (input1._1,input1._2,input1._3,input2._2)
    }

cross.print()  
  

14. union

聯(lián)合操作，創(chuàng)建包含來自該數(shù)據(jù)集和其他數(shù)據(jù)集的元素的新數(shù)據(jù)集,不會(huì)去重：

val unionData: DataSet[String] = elements1.union(elements2).union(elements3)
// 去除重復(fù)數(shù)據(jù)
val value = unionData.distinct(line => line)  
  

15. rebalance

Flink也有數(shù)據(jù)傾斜的時(shí)候，比如當(dāng)前有數(shù)據(jù)量大概10億條數(shù)據(jù)需要處理，在處理過程中可能會(huì)發(fā)生如圖所示的狀況：

 

這個(gè)時(shí)候本來總體數(shù)據(jù)量只需要10分鐘解決的問題，出現(xiàn)了數(shù)據(jù)傾斜，機(jī)器1上的任務(wù)需要4個(gè)小時(shí)才能完成，那么其他3臺(tái)機(jī)器執(zhí)行完畢也要等待機(jī)器1執(zhí)行完畢后才算整體將任務(wù)完成；所以在實(shí)際的工作中，出現(xiàn)這種情況比較好的解決方案就是接下來要介紹的—rebalance（內(nèi)部使用round robin方法將數(shù)據(jù)均勻打散。這對(duì)于數(shù)據(jù)傾斜時(shí)是很好的選擇。）

 

// 使用rebalance操作，避免數(shù)據(jù)傾斜
val rebalance = filterData.rebalance()  
  

16. partitionByHash

按照指定的key進(jìn)行hash分區(qū)：

val data = new mutable.MutableList[(Int, Long, String)]
data.+=((1, 1L, "Hi"))
data.+=((2, 2L, "Hello"))
data.+=((3, 2L, "Hello world"))

val collection = env.fromCollection(data)
val unique = collection.partitionByHash(1).mapPartition{
  line =>
    line.map(x => (x._1 , x._2 , x._3))
}

unique.writeAsText("hashPartition", WriteMode.NO_OVERWRITE)
env.execute()  
  

17. partitionByRange

根據(jù)指定的key對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行范圍分區(qū)：

val data = new mutable.MutableList[(Int, Long, String)]
data.+=((1, 1L, "Hi"))
data.+=((2, 2L, "Hello"))
data.+=((3, 2L, "Hello world"))
data.+=((4, 3L, "Hello world, how are you?"))

val collection = env.fromCollection(data)
val unique = collection.partitionByRange(x => x._1).mapPartition(line => line.map{
  x=>
    (x._1 , x._2 , x._3)
})
unique.writeAsText("rangePartition", WriteMode.OVERWRITE)
env.execute()  
  

18. sortPartition

根據(jù)指定的字段值進(jìn)行分區(qū)的排序：

val data = new mutable.MutableList[(Int, Long, String)]
    data.+=((1, 1L, "Hi"))
    data.+=((2, 2L, "Hello"))
    data.+=((3, 2L, "Hello world"))
    data.+=((4, 3L, "Hello world, how are you?"))

val ds = env.fromCollection(data)
    val result = ds
      .map { x => x }.setParallelism(2)
      .sortPartition(1, Order.DESCENDING)//第一個(gè)參數(shù)代表按照哪個(gè)字段進(jìn)行分區(qū)
      .mapPartition(line => line)
      .collect()

println(result)  
  

三、Sink算子 

1. collect

將數(shù)據(jù)輸出到本地集合：

result.collect()

2. writeAsText

將數(shù)據(jù)輸出到文件

Flink支持多種存儲(chǔ)設(shè)備上的文件，包括本地文件，hdfs文件等

Flink支持多種文件的存儲(chǔ)格式，包括text文件，CSV文件等

// 將數(shù)據(jù)寫入本地文件
result.writeAsText("/data/a", WriteMode.OVERWRITE)

// 將數(shù)據(jù)寫入HDFS
result.writeAsText("hdfs://node01:9000/data/a", WriteMode.OVERWRITE)  
  

DataStream

和DataSet一樣，DataStream也包括一系列的Transformation操作。

一、Source算子

Flink可以使用 StreamExecutionEnvironment.addSource(source) 來為我們的程序添加數(shù)據(jù)來源。
Flink 已經(jīng)提供了若干實(shí)現(xiàn)好了的 source functions，當(dāng)然我們也可以通過實(shí)現(xiàn) SourceFunction 來自定義非并行的source或者實(shí)現(xiàn) ParallelSourceFunction 接口或者擴(kuò)展 RichParallelSourceFunction 來自定義并行的 source。

Flink在流處理上的source和在批處理上的source基本一致。大致有4大類：

• 基于     本地集合的source（Collection-based-source）
• 基于     文件的source（File-based-source）- 讀取文本文件，即符合 TextInputFormat 規(guī)范的文件，并將其作為字符串返回
• 基于     網(wǎng)絡(luò)套接字的source（Socket-based-source）- 從 socket 讀取。元素可以用分隔符切分。
• 自定義的source（Custom-source）

下面使用addSource將Kafka數(shù)據(jù)寫入Flink為例：

如果需要外部數(shù)據(jù)源對(duì)接，可使用addSource，如將Kafka數(shù)據(jù)寫入Flink， 先引入依賴：

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-connector-kafka-0.11 -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-kafka-0.11_2.11</artifactId>
    <version>1.10.0</version>
</dependency>

將Kafka數(shù)據(jù)寫入Flink：

val properties = new Properties()
properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost: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")

val source = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer011[String]("sensor", new SimpleStringSchema(), properties))

基于網(wǎng)絡(luò)套接字的：

val source = env.socketTextStream("IP", PORT)

二、Transform轉(zhuǎn)換算子 

1. map

將DataSet中的每一個(gè)元素轉(zhuǎn)換為另外一個(gè)元素：

dataStream.map { x => x * 2 }

2. FlatMap

采用一個(gè)數(shù)據(jù)元并生成零個(gè)，一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)元。將句子分割為單詞的flatmap函數(shù)：

dataStream.flatMap { str => str.split(" ") }

3. Filter

計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)元的布爾函數(shù)，并保存函數(shù)返回true的數(shù)據(jù)元。過濾掉零值的過濾器：

dataStream.filter { _ != 0 }

4. KeyBy

邏輯上將流分區(qū)為不相交的分區(qū)。具有相同Keys的所有記錄都分配給同一分區(qū)。在內(nèi)部，keyBy（）是使用散列分區(qū)實(shí)現(xiàn)的。指定鍵有不同的方法。

此轉(zhuǎn)換返回KeyedStream，其中包括使用被Keys化狀態(tài)所需的KeyedStream：

dataStream.keyBy(0)

5. Reduce

被Keys化數(shù)據(jù)流上的“滾動(dòng)”Reduce。將當(dāng)前數(shù)據(jù)元與最后一個(gè)Reduce的值組合并發(fā)出新值：

keyedStream.reduce { _ + _ }

6. Fold

具有初始值的被Keys化數(shù)據(jù)流上的“滾動(dòng)”折疊。將當(dāng)前數(shù)據(jù)元與最后折疊的值組合并發(fā)出新值：

val result: DataStream[String] =  keyedStream.fold("start")((str, i) => { str + "-" + i }) 

// 解釋：當(dāng)上述代碼應(yīng)用于序列（1,2,3,4,5）時(shí)，輸出結(jié)果“start-1”，“start-1-2”，“start-1-2-3”，...  
  

7. Aggregations

在被Keys化數(shù)據(jù)流上滾動(dòng)聚合。min和minBy之間的差異是min返回最小值，而minBy返回該字段中具有最小值的數(shù)據(jù)元（max和maxBy相同）：

keyedStream.sum(0);

keyedStream.min(0);

keyedStream.max(0);

keyedStream.minBy(0);

keyedStream.maxBy(0);  
  

8. Window

可以在已經(jīng)分區(qū)的KeyedStream上定義Windows。Windows根據(jù)某些特征（例如，在最后5秒內(nèi)到達(dá)的數(shù)據(jù)）對(duì)每個(gè)Keys中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分組。這里不再對(duì)窗口進(jìn)行詳解，有關(guān)窗口的完整說明，請(qǐng)查看這篇文章：Flink 中極其重要的 Time 與 Window 詳細(xì)解析

dataStream.keyBy(0).window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)));

9. WindowAll

Windows可以在常規(guī)DataStream上定義。Windows根據(jù)某些特征（例如，在最后5秒內(nèi)到達(dá)的數(shù)據(jù)）對(duì)所有流事件進(jìn)行分組。

注意：在許多情況下，這是非并行轉(zhuǎn)換。所有記錄將收集在windowAll 算子的一個(gè)任務(wù)中。

dataStream.windowAll(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))

10. Window Apply

將一般函數(shù)應(yīng)用于整個(gè)窗口。

注意：如果您正在使用windowAll轉(zhuǎn)換，則需要使用AllWindowFunction。

下面是一個(gè)手動(dòng)求和窗口數(shù)據(jù)元的函數(shù)：

windowedStream.apply { WindowFunction }

allWindowedStream.apply { AllWindowFunction }  
  

11. Window Reduce

將函數(shù)縮減函數(shù)應(yīng)用于窗口并返回縮小的值：

windowedStream.reduce { _ + _ }

12. Window Fold

將函數(shù)折疊函數(shù)應(yīng)用于窗口并返回折疊值：

val result: DataStream[String] = windowedStream.fold("start", (str, i) => { str + "-" + i }) 

// 上述代碼應(yīng)用于序列（1,2,3,4,5）時(shí)，將序列折疊為字符串“start-1-2-3-4-5”  
  

13. Union

兩個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)流的聯(lián)合，創(chuàng)建包含來自所有流的所有數(shù)據(jù)元的新流。注意：如果將數(shù)據(jù)流與自身聯(lián)合，則會(huì)在結(jié)果流中獲取兩次數(shù)據(jù)元：

dataStream.union(otherStream1, otherStream2, ...)

14. Window Join

在給定Keys和公共窗口上連接兩個(gè)數(shù)據(jù)流：

dataStream.join(otherStream)
    .where(<key selector>).equalTo(<key selector>)
    .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(3)))
    .apply (new JoinFunction () {...})  
  

15. Interval Join

在給定的時(shí)間間隔內(nèi)使用公共Keys關(guān)聯(lián)兩個(gè)被Key化的數(shù)據(jù)流的兩個(gè)數(shù)據(jù)元e1和e2，以便e1.timestamp + lowerBound <= e2.timestamp <= e1.timestamp + upperBound

am.intervalJoin(otherKeyedStream)
    .between(Time.milliseconds(-2), Time.milliseconds(2)) 
    .upperBoundExclusive(true) 
    .lowerBoundExclusive(true) 
    .process(new IntervalJoinFunction() {...})  
  

16. Window CoGroup

在給定Keys和公共窗口上對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)流進(jìn)行Cogroup：

dataStream.coGroup(otherStream)
    .where(0).equalTo(1)
    .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(3)))
    .apply (new CoGroupFunction () {...})  
  

17. Connect

“連接”兩個(gè)保存其類型的數(shù)據(jù)流。連接允許兩個(gè)流之間的共享狀態(tài)：

DataStream<Integer> someStream = ... DataStream<String> otherStream = ... ConnectedStreams<Integer, String> connectedStreams = someStream.connect(otherStream)

// ... 代表省略中間操作  
  

18. CoMap，CoFlatMap

類似于連接數(shù)據(jù)流上的map和flatMap：

connectedStreams.map(
    (_ : Int) => true,
    (_ : String) => false)connectedStreams.flatMap(
    (_ : Int) => true,
    (_ : String) => false)  
  

19. Split

根據(jù)某些標(biāo)準(zhǔn)將流拆分為兩個(gè)或更多個(gè)流：

val split = someDataStream.split(
  (num: Int) =>
    (num % 2) match {
      case 0 => List("even")
      case 1 => List("odd")
    })        
  

20. Select

從拆分流中選擇一個(gè)或多個(gè)流：

SplitStream<Integer> split;DataStream<Integer> even = split.select("even");DataStream<Integer> odd = split.select("odd");DataStream<Integer> all = split.select("even","odd")  
  

三、Sink算子

支持將數(shù)據(jù)輸出到：

• 本地文件(參考批處理)
• 本地集合(參考批處理)
• HDFS(參考批處理)

除此之外，還支持：

• sink到kafka
• sink到mysql
• sink到redis

下面以sink到kafka為例：

val sinkTopic = "test"

//樣例類
case class Student(id: Int, name: String, addr: String, sex: String)
val mapper: ObjectMapper = new ObjectMapper()

//將對(duì)象轉(zhuǎn)換成字符串
def toJsonString(T: Object): String = {
    mapper.registerModule(DefaultScalaModule)
    mapper.writeValueAsString(T)
}

def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.創(chuàng)建流執(zhí)行環(huán)境
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    //2.準(zhǔn)備數(shù)據(jù)
    val dataStream: DataStream[Student] = env.fromElements(
      Student(8, "xiaoming", "beijing biejing", "female")
    )
    //將student轉(zhuǎn)換成字符串
    val studentStream: DataStream[String] = dataStream.map(student =>
      toJsonString(student) // 這里需要顯示SerializerFeature中的某一個(gè)，否則會(huì)報(bào)同時(shí)匹配兩個(gè)方法的錯(cuò)誤
    )
    //studentStream.print()
    val prop = new Properties()
    prop.setProperty("bootstrap.servers", "node01:9092")

    val myProducer = new FlinkKafkaProducer011[String](sinkTopic, new KeyedSerializationSchemaWrapper[String](new SimpleStringSchema()), prop)
    studentStream.addSink(myProducer)
    studentStream.print()
    env.execute("Flink add sink")
}