Flink核心API-六虎

敞开生长之旅！这是我参与「日新计划 12 月更文挑战」的第4天 /post/716729…

四种Api形式

初级API(Stateful Stream Processing)：供给了对时间和状况的细粒度操控，简洁性和易用性较差，首要运用在一些复杂事情处理逻辑上。
中心API(DataStream/DataSet API)：首要供给了针对流数据和批数据的处理，是对初级API进行了一些封装，供给了ﬁlter、sum、max、min等高档函数，简略易用。
Table API：一般与DataSet或许DataStream严密关联，能够经过一个DataSet或DataStream创立出一个Table，然后再运用相似于ﬁlter, join,或许 select这种操作。最后还能够将一个Table目标转成 DataSet或DataStream。
SQL：Flink的SQL底层是根据Apache Calcite，Apache Calcite完成了规范的SQL，运用起来比其他 API更加灵敏，由于能够直接运用SQL句子。Table API和SQL能够很容易地结合在一块运用，由于它们都回来Table目标。

Api图示

DataStream Api

DataSource

DataSource是程序输入的数据源，Flink自身内置了非常多的数据源，也支撑自定义数据源，现在供给的内置数据源，在企业中开发肯定是足够的

根据socket
根据Collection
第三方数据源（不局限于以下三个）
- Kafka
- RabbitMQ
- NiFi

针对source的这些Connector中，工作中最常用的便是kafka

恢复机制

程序过错，机器故障、网络故障时，Flink有容错机制能够恢复并持续运行。

针对Flink供给的接口，假如敞开了checkpoint，Flink能够供给容错性保证

Socket：at most once
Collection：exactly once
Kafka0.10以上：exactly once

根据collection的source
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecuti
 //运用collection调集生成DataStream
 DataStreamSource<Integer> text = env.fromCollection(Arrays.asList(1, 2
 text.print().setParallelism(1);
 env.execute("StreamCollectionSourceJava");

Transformation

transformation是Flink程序的核算算子，担任对数据进行处理，Flink供给了大量的算子，这点上和Spark相似

算子	阐明
map	输入一个元素进行处理，回来一个元素
flatMap	输入一个元素进行处理，回来多个元素
filter	对数据进行过滤，契合条件留下
keyBy	根据key分组，相同key数据放入同一个分区
reduce	对当时元素和上一次的成果进行聚合操作
aggregations	sum(),min(),max()等
union	兼并多个流，多个流数据类型必须共同
connect	只能衔接两个流，两个流的数据类型能够不同
split	把一个流分为多个流
shuffle	对数据进行随机分区
rebalance	对数据进行再平衡，从头分区，消除数据歪斜
rescale	重分区
partationCustom	自定义分区

剖析几个要点的算子：

union
- 多个流兼并，可是数据类型必须共同
- 处理规矩也必须共同
connect
- 两个流被connect后，指示放入同一个流，内部依然坚持各自的数据和方法不改变，彼此独立。
- connect办法会回来connectedStream，在此流中需求适用CoMap，CoFlatMap，相似正常流的map和flatMap
split
- 把一个流切分红多个流
- 切分后的流不能再分
- 场景：将一份数据切分红多份，便于对每一份数据进行不同的逻辑处理
- 该办法现已过时，官方不引荐运用，官方推进运用side output办法
side output
- 进行切分后的流还能够二次切分

union与connect

union能够衔接多个流，最后汇总成一个流，流里边的数据运用相同的核算规矩

connect值能够衔接2个流，最后汇总成一个流，可是流里边的两份数据彼此还是独立的，每一份数据使

用一个核算规矩

流切分

假如是只需求切分一次的话运用split或许side output都能够

假如想要切分屡次，就不能运用split了，需求运用side output

分区算子

Random：随机分区
rebalance：对数据集进行再平衡，从头分区，消除数据歪斜
rescale：重分区
custom partition：自定义分区

random：随机分区，它表明将上游数据随机发送到下流算子实例的每个分区，代码层面是调用shuffle办法，shuffle底层关于的是shufflePartitioner类，这个类有selectChannel函数，这个函数会进行核算数据会发送到哪个分区，里边调用的是random.nextInt办法，所以该算子是随机分区的。

public int selectChannel(SerializationDelegate<StreamRecord<T>> record) {
 return random.nextInt(numberOfChannels);
}

rebalance：从头平衡分区（循环分区），它会对数据进行再平衡，未每个分区创立相同的负载，实际上便是经过循环的方法给下流算子的每个分区分配数据，在代码层面调用的是rebalance办法，查看源码，该办法调用的是RebalancePartitioner这个类，里边有一个setup函数和selectChannel函数，setup会根据分区数初始化一个随机值nextChannelToSentTo，然后selectChannel函数会运用该随机值+1和分区数取模，把核算的值赋给该变量，后面以此类推，完成向多个下流算子实例的多个分区循环发送数据，这样每个分区获取的数据根本共同。

public void setup(int numberOfChannels) {
 super.setup(numberOfChannels);
 nextChannelToSendTo = ThreadLocalRandom.current().nextInt(numberOfChannels)
}
public int selectChannel(SerializationDelegate<StreamRecord<T>> record) {
 nextChannelToSendTo = (nextChannelToSendTo + 1) % numberOfChannels;
 return nextChannelToSendTo;
}

rescale：重分区

查看源码，rescale底层对应的是RescalePartitioner这个类里边有一个selectChannel函数，这里边的numberOfChannels是分区数量，其实也能够认为是咱们所说的算子的并行度，由于一个分区是由一个线程担任处理的，它们两个是一一对应的。

public int selectChannel(SerializationDelegate<StreamRecord<T>> record) {
 if (++nextChannelToSendTo >= numberOfChannels) {
 nextChannelToSendTo = 0;
 }
 return nextChannelToSendTo;
}

* The subset of downstream operations to which the upstream operation sends
* elements depends on the degree of parallelism of both the upstream and downs
* For example, if the upstream operation has parallelism 2 and the downstream 
* has parallelism 4, then one upstream operation would distribute elements to 
* downstream operations while the other upstream operation would distribute to
* two downstream operations. If, on the other hand, the downstream operation h
* 2 while the upstream operation has parallelism 4 then two upstream operation
* distribute to one downstream operation while the other two upstream operatio
* distribute to the other downstream operations.

假如上游操作有2个并发，而下流操作有4个并发，那么上游的1个并发成果循环分配给下流的2个并发操作，上游的别的1个并发成果循环分配给下流的别的2个并发操作。另一种状况，假如上游有4个并发操作而下流有2个并发操作，那么上游的其中2个并发操作的成果会分配给下流的一个并发操作，而上游的别的2个并发操作的成果则分配给下流的别的1个并发操作。

注意:rescale与rebalance的区别是rebalance会发生全量重分区，而rescale不会。

broadcast：播送分区，将上游算子实例中的数据输出到下流算子实例的每个分区中，合适用于大数据集

查看源码，broadcast底层对应的是BroadcastPartitioner这个类.看这个类中selectChannel函数代码的注释，提示播送分区不支撑挑选Channel,由于会输出数据到下流的每个Channel中，便是发送到下流算子实例的每个分区中

custom partition：自定义分区，能够按照自定义规矩完成自定义分区需求完成Partitioner接口

图解几个分区算子

具体的Api参考官网案例

DataSink

DataSink是输出组件，担任把核算好的数据输出到其它存储介质中。

一般会输出到音讯队列或许数据库，print办法一般适用于测试

Flink内置Connectors

Kafka
Cassandra
Elasticsearch
Hdfs
RabbitMQ
NiFi
JDBC
redis

容错保障

Redis：at least once

Kafka：at least once/exactly once

DataSet Api

DataSet也可分为三块来进行剖析

DataSource
Transformation
Sink

DataSource

针对DataSet批处理而言，运用最多的是读取HDFS数据。

根据调集
- fromCollection
根据文件
- readTextFile(path)，读取hdfs中的数据文件

Transformation

常见算子如下：

算子	阐明
map	输入一个元素进行处理，回来一个元素
mapPartation	相似map，一次处理一个分区的数据
flatMap	输入一个元素进行处理，能够回来多个元素
filter	对数据进行过滤，契合条件的数据会被留下
reduce	对当时元素和上一次的成果进行聚合操作
aggregation	sum(),min(),max()等

用法与DataStream相关的算子相似

DataSet一些常用的算子：

算子	解释
distinct	回来数据集中去重之后的元素
join	内衔接
outerjoin	外衔接
cross	获取两个数据集的笛卡尔积
union	回来多个数据集的总和，数据类型需求共同
first-n	获取调集中的前N个元素

distinct：去重算子
join：内衔接，衔接两份数据，相似sql join
outer join：相似SQL左右衔接
cross：获取笛卡尔积
union：回来两个数据集的总和，数据类型需求共同
first-n：获取调集中前N个元素
- 这个比较常用，实际工作中咱们经常会核算TopN的产品信息，或许商户信息等

DataSink

Flink针对DataSet供给了一些现已完成好的数据目的地

其中最常见的是向HDFS中写入数据：

writeAsText()：将元素以字符串方法逐行写入，这些字符串经过调用每个元素的toString()办法来获取
writeAsCsv()：将元组以逗号分隔写入文件中，行及字段之间的分隔是可配置的，每个字段的值来自目标

的toString()办法
print：打印每个元素的toString()办法的值，测试时用

Table Api & Flink SQL

Table API和SQL的由来：

Flink针对规范的流处理和批处理供给了两种联系型API，Table API和SQL。

Table API答应用户以一种很直观的方法进行select 、fifilter和join操作。
Flink SQL根据 Apache Calcite完成规范SQL。
Flink Table API、SQL和Flink的DataStream API、DataSet API是严密联系在一起的。
Table API和SQL是一种联系型 API，用户能够像操作 Mysql 数据库表相同的操作数据，而不需求写代码，更不需求手工的对代码进行调优

依靠信息：

flink-table-api-java-bridge_2.12
版别：1.11.0
flink-table-planner-blink_2.12
版别：1.11.0

Table API和SQL经过join API集成在一起，这个join API的中心概念是Table，Table能够作为查询的输入和输出。

运用案例

// 获取TableEnvironment
 EnvironmentSettings sSettings = EnvironmentSettings.newInstance().use
 TableEnvironment sTableEnv = TableEnvironment.create(sSettings);
// 创立输入表
 sTableEnv.executeSql("" +
 "create table myTable(\n" +
 "id int,\n" +
 "name string\n" +
 ") with (\n" +
 "'connector.type' = 'filesystem',\n" +
 "'connector.path' = 'D:\data\source',\n" +
 "'format.type' = 'csv'\n" +
 ")");
// 书写sql句子
Table result = sTableEnv.sqlQuery("select id,name from myTable")
// 执行并打印
result.execute().print()

DataStream、DataSet与Table互转

Table API和SQL能够很容易的和DataStream和DataSet程序集成到一块。

经过TableEnvironment ，能够把 DataStream 或者 DataSet注册为Table。

这样就能够运用Table API 和 SQL查询了。

1.DataStream创立表

创立view视图
创立table目标

 //获取StreamTableEnvironment
 StreamExecutionEnvironment ssEnv = StreamExecutionEnvironment.getExec
 EnvironmentSettings ssSettings = EnvironmentSettings.newInstance().us
 StreamTableEnvironment ssTableEnv = StreamTableEnvironment.create(ssE
 //获取DataStream
 ArrayList<Tuple2<Integer, String>> data = new ArrayList<>();
 data.add(new Tuple2<Integer,String>(1,"jack"));
 data.add(new Tuple2<Integer,String>(2,"tom"));
 data.add(new Tuple2<Integer,String>(3,"mick"));
 DataStreamSource<Tuple2<Integer, String>> stream = ssEnv.fromCollecti
 //第一种：将DataStream转换为view视图
 ssTableEnv.createTemporaryView("myTable",stream,$("id"),$("name"));
 ssTableEnv.sqlQuery("select * from myTable where id > 1").execute().print
 //第二种：将DataStream转换为table目标
 Table table = ssTableEnv.fromDataStream(stream, $("id"), $("name"));
 table.select($("id"), $("name"))
 .filter($("id").isGreater(1))
 .execute()
 .print();

2.DataSet创立表

新的Blink引擎不支撑这种操作，老版别支撑，现已不常用了。

将 Table 转换为 DataStream 或许 DataSet 时，你需求指定生成的 DataStream 或许 DataSet 的数据类型

通常最方便的挑选是转换成 Row

Row: 经过角标映射字段，支撑恣意数量的字段，支撑 null 值，无类型安全（type-safe）查看
POJO: Java中的实体类，这个实体类中的字段称号需求和Table中的字段称号坚持共同，支撑恣意数量的字段，支撑null值，有类型安全查看。
Case Class: 经过角标映射字段，不支撑null值，有类型安全查看。
Tuple: 经过角标映射字段，Scala中约束22个字段，Java中约束25个字段，不支撑null值，有类型安全查看。
Atomic Type: Table 必须有一个字段，不支撑 null 值，有类型安全查看。

3.将表转换成 DataStream

两种形式

Append Mode：仅附加，不更新
Retract Mode:能够始终运用此形式，它运用一个Boolean标识来编码INSERT和DELETE更改

Flink核心API

四种Api形式

Api图示

DataStream Api

DataSource

恢复机制

Transformation

union与connect

流切分

分区算子

图解几个分区算子

具体的Api参考官网案例

DataSink

DataSet Api

DataSource

Transformation

DataSink

Table Api & Flink SQL

运用案例

DataStream、DataSet与Table互转

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