三、flink--DataStreamAPI原理以及用法-创新互联

一、DataStream基本概述

1.1 datastream是什么？

datastream是flink提供给用户使用的用于进行流计算和批处理的api，是对底层流式计算模型的api封装，便于用户编程。

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1.2 datastream运行模型

一个完整的datastream运行模型一般由三部分组成，分别为Source、Transformation、Sink。DataSource主要负责数据的读取（也就是从数据源读取，可以批数据源，也可以是流式数据数据源），Transformation主要负责对属于的转换操作（也就是正常的业务处逻辑），Sink负责最终数据的输出（计算结果的导出）。

1.3 datastream程序架构

一般来说，使用datastream api编写flink程序，包括以下流程：
1、获得一个执行环境；（Execution Environment）
2、加载/创建初始数据；（Source）
3、指定转换这些数据；（Transformation）
4、指定放置计算结果的位置；（Sink）
5、触发程序执行（这是流式计算必须的操作，如果是批处理则不需要）

二、DataStream api的使用

2.1 maven依赖配置

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>SparkDemo</groupId>
    <artifactId>SparkDemoTest</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <properties>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>

        <scala.version>2.11.8</scala.version>
        <hadoop.version>2.7.3</hadoop.version>
        <scala.binary.version>2.11</scala.binary.version>
        <flink.version>1.6.1</flink.version>

    </properties>

    <dependencies>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <version>8.0.12</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.12</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
            <artifactId>log4j-core</artifactId>
            <version>2.9.0</version>
        </dependency>

        <!--flink-->
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-java -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-java</artifactId>
            <version>1.6.1</version>
        </dependency>

        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-streaming-java -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId>
            <version>1.6.1</version>
            <!--<scope>provided</scope>-->
        </dependency>

        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-streaming-scala -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-scala_2.11</artifactId>
            <version>1.6.1</version>
        </dependency>

        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-scala -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-scala_2.11</artifactId>
            <version>1.6.1</version>
        </dependency>

        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-clients -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-clients_2.11</artifactId>
            <version>1.6.1</version>
        </dependency>

        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-table -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-table_2.11</artifactId>
            <version>1.6.1</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>fastjson</artifactId>
            <version>1.2.22</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-connector-kafka-0.10_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>

    </dependencies>

    <!--下面这是maven打包scala的插件，一定要，否则直接忽略scala代码-->
    <build>
        <plugins>

            <plugin>
                <groupId>org.scala-tools</groupId>
                <artifactId>maven-scala-plugin</artifactId>
                <version>2.15.2</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <goals>
                            <goal>compile</goal>
                            <goal>testCompile</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>

            <plugin>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <version>3.6.0</version>
                <configuration>
                    <source>1.8</source>
                    <target>1.8</target>
                </configuration>
            </plugin>

            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-surefire-plugin</artifactId>
                <version>2.19</version>
                <configuration>
                    <skip>true</skip>
                </configuration>
            </plugin>

        </plugins>
    </build>
</project>

2.2 获取执行环境（Execution Environment）

有三种类型的执行环境：

1、StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment()
创建一个执行环境，表示当前执行程序的上下文。 如果程序是独立调用的，则此方法返回本地执行环境；如果从命令行客户端调用程序以提交到集群，则此方法返回此集群的执行环境，也就是说，getExecutionEnvironment会根据查询运行的方式决定返回什么样的运行环境，是最常用的一种创建执行环境的方式。

2、StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment()
返回本地执行环境，需要在调用时指定默认的并行度。

3、StreamExecutionEnvironment.createRemoteEnvironment()
返回集群执行环境，将Jar提交到远程服务器。需要在调用时指定JobManager的IP和端口号，并指定要在集群中运行的Jar包。

2.3 常用数据源（source）

2.3.1 基于file的数据源

1、env.readTextFile(path)
一列一列的读取遵循TextInputFormat规范的文本文件，并将结果作为String返回。

package flinktest;

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class ExampleDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1、创建环境对象
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //2、读取文件作为数据源
        DataStreamSource<String> fileSource = env.readTextFile("/tmp/test.txt");
        //3、打印数据
        fileSource.print();
        //4、启动任务执行
        env.execute("test file source");
    }
}

2、env.readFile(fileInputFormat,path)
按照指定的fileinputformat格式来读取文件。这里的fileinputformat可以自定义类

package flinktest;

import org.apache.flink.api.java.io.TextInputFormat;
import org.apache.flink.core.fs.Path;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class ExampleDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1、创建环境对象
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //2、读取文件作为数据源
        DataStreamSource<String> fileSource = env.readFile(new TextInputFormat(new Path("/tmp/test.txt")), "/tmp/test.txt");
        //3、打印数据
        fileSource.print();
        //4、启动任务执行
        env.execute("test file source");
    }
}

2.3.2 基于socket数据源

socketTextStream(host,port)

package flinktest;

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class ExampleDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1、创建环境对象
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //2、读取socket作为数据源
        DataStreamSource<String> sourceSocket = env.socketTextStream("127.0.0.1", 1000);
        //3、打印数据
        sourceSocket.print();
        //4、启动任务执行
        env.execute("test socket source");
    }
}

2.3.3 基于集合collection的数据源

1、fromCollection(Collection)
从集合中创建一个数据流，集合中所有元素的类型是一致的。

List<String> list = new ArrayList<>();
DataStreamSource<String> sourceCollection = env.fromCollection(list);

2、fromCollection(Iterator)
从迭代(Iterator)中创建一个数据流，指定元素数据类型的类由iterator返回。

3、fromElements(Object)
从一个给定的对象序列中创建一个数据流，所有的对象必须是相同类型的

4、generateSequence(from, to)
从给定的间隔中并行地产生一个数字序列。读取一定范围的sequnce对象

2.3.4 自定义数据源

env.addSource(SourceFuntion)
自定义一个数据源实现类，然后 addSource 到到env中。比如场景的从kafka读取数据，从mysql读取数据

2.4 常用输出（sink）

Data Sink 消费DataStream中的数据，并将它们转发到文件、套接字、外部系统或者打印出。Flink有许多封装在DataStream操作里的内置输出格式。
1、 writeAsText
将元素以字符串形式逐行写入（TextOutputFormat），这些字符串通过调用每个元素的toString()方法来获取。

2、WriteAsCsv
将元组以逗号分隔写入文件中（CsvOutputFormat），行及字段之间的分隔是可配置的。每个字段的值来自对象的toString()方法。

3、print/printToErr
打印每个元素的toString()方法的值到标准输出或者标准错误输出流中。或者也可以在输出流中添加一个前缀，这个可以帮助区分不同的打印调用，如果并行度大于1，那么输出也会有一个标识由哪个任务产生的标志。

4、 writeUsingOutputFormat
自定义文件输出的方法和基类（FileOutputFormat），支持自定义对象到字节的转换。

5、writeToSocket
根据SerializationSchema 将元素写入到socket中。

6、stream.addSink(SinkFunction)
使用自定义的sink类

2.5 常用算子（transformation operator）

2.5.1 map

DataStream → DataStream：输入一个参数经过处理产生一个新的参数

DataStream<Integer> dataStream = //...
dataStream.map(new MapFunction<Integer, Integer>() {
    @Override
    //这里将每个参数 * 2，然后返回
    public Integer map(Integer value) throws Exception {
        return 2 * value;
    }
});

2.5.2 flatMap

DataStream → DataStream：输入一个参数，产生0个、1个或者多个输出。

dataStream.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
    @Override
    public void flatMap(String value, Collector<String> out)
        throws Exception {
        //切割字符串，将处理之后的数据放到 collector 中。
        for(String word: value.split(" ")){
            out.collect(word);
        }
    }
});

2.5.3 filter

DataStream → DataStream：计算每个元素的布尔值，并返回布尔值为true的元素。下面这个例子是过滤出非0的元素：

dataStream.filter(new FilterFunction<Integer>() {
    @Override
    public boolean filter(Integer value) throws Exception {
        return value != 0;
    }
});

2.5.4 keyBy

DataStream → KeyedStream：要求输入是tuple，或者是一个复合对象，里面有多个属性（例如student类，里面有name、age等2个以上的属性），反正就是必须有作为key和value的数据。根据key进行分区，相同key的在同一个分区，在内部使用hash实现。

//有不同方式指定key
dataStream.keyBy("someKey") // 指定key的字段名称，常用于复合对象中
dataStream.keyBy(0) // 指定key的位置，常用于tuple中

2.5.5 reduce

KeyedStream → DataStream：一个分组数据流的聚合操作，合并当前的元素和上次聚合的结果，产生一个新的值，返回的流中包含每一次聚合的结果，而不是只返回最后一次聚合的最终结果，也就是每一次聚合的结果都会返回，直到最后一次聚合结束，所以不是只返回最后一个聚合结果。

keyedStream.reduce(new ReduceFunction<Integer>() {
    @Override
    public Integer reduce(Integer value1, Integer value2)
    throws Exception {
        return value1 + value2;
    }
});

2.5.6 fold

KeyedStream → DataStream
一个有初始值的分组数据流的滚动折叠操作，合并当前元素和前一次折叠操作的结果，并产生一个新的值，返回的流中包含每一次折叠的结果，而不是只返回最后一次折叠的最终结果。

DataStream<String> result =
  keyedStream.fold("start", new FoldFunction<Integer, String>() {
    @Override
    public String fold(String current, Integer value) {
        return current + "-" + value;
    }
  });

运行结果为：
假设数据源为 （1,2,3,4,5）
结果为：start-1,start-1-2......

2.5.7 aggregations

KeyedStream →DataStream：分组数据流上的滚动聚合操作。min和minBy的区别是min返回的是一个最小值，而minBy返回的是其字段中包含最小值的元素(同样原理适用于max和maxBy)，返回的流中包含每一次聚合的结果，而不是只返回最后一次聚合的最终结果。

keyedStream.sum(0);
keyedStream.sum("key");
keyedStream.min(0);
keyedStream.min("key");
keyedStream.max(0);
keyedStream.max("key");
keyedStream.minBy(0);
keyedStream.minBy("key");
keyedStream.maxBy(0);
keyedStream.maxBy("key");

注意：在2.3.10之前的算子都是可以直接作用在Stream上的，因为他们不是聚合类型的操作，但是到2.3.10后你会发现，我们虽然可以对一个无边界的流数据直接应用聚合算子，但是它会记录下每一次的聚合结果，这往往不是我们想要的，其实，reduce、fold、aggregation这些聚合算子都是和Window配合使用的，只有配合Window，才能得到想要的结果。

2.5.8 connect、coMap、coFlatMap

1、connect：
DataStream,DataStream → ConnectedStreams：连接两个保持他们类型的数据流，两个数据流被Connect之后，只是被放在了一个同一个流中，内部依然保持各自的数据和形式不发生任何变化，两个流相互独立。

DataStream<Integer> someStream = //...
DataStream<String> otherStream = //...

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

2、coMap、coFlatMap
ConnectedStreams → DataStream：专门用于connect之后的stream操作的map和flatmap算子。

connectedStreams.map(new CoMapFunction<Integer, String, Boolean>() {
    @Override
    public Boolean map1(Integer value) {
        return true;
    }

    @Override
    public Boolean map2(String value) {
        return false;
    }
});
connectedStreams.flatMap(new CoFlatMapFunction<Integer, String, String>() {

   @Override
   public void flatMap1(Integer value, Collector<String> out) {
       out.collect(value.toString());
   }

   @Override
   public void flatMap2(String value, Collector<String> out) {
       for (String word: value.split(" ")) {
         out.collect(word);
       }
   }
});

2.5.9 split和select

split：
DataStream → SplitStream：将一个数据流拆分成两个或者多个数据流.并且会给每个数据流起一个别名

select：SplitStream→DataStream：从一个SplitStream中获取一个或者多个DataStream。

SplitStream<Integer> split = someDataStream.split(new OutputSelector<Integer>() {
    @Override
    public Iterable<String> select(Integer value) {
        List<String> output = new ArrayList<String>();
        if (value % 2 == 0) {
            output.add("even");
        }
        else {
            output.add("odd");
        }
        return output;
    }
});

split.select("even").print();
split.select("odd").print();

2.5.10 union

DataStream → DataStream：对两个或者两个以上的DataStream进行union操作，产生一个包含所有DataStream元素的新DataStream。注意:如果你将一个DataStream跟它自己做union操作，在新的DataStream中，你将看到每一个元素都出现两次。这和connect不一样，connect并没有合并多个stream

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

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