【零基础学flink】flink中常用API详解

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Flink程序是实现分布式集合转换的常规程序（例如， filtering, mapping, updating state, joining, grouping, defining windows, aggregating）。最初从源创建集合（例如，通过从文件，kafka主题或从本地的内存集合中读取）。结果通过接收器返回，接收器可以例如将数据写入（分布式）文件或标准输出（例如，命令行终端）。 Flink程序可以在各种环境中运行，独立运行（standalone）或嵌入其他程序中。

执行可以在本地JVM中执行，也可以在许多计算机的集群上执行。 根据数据源的类型，即有界或无界源，您可以编写批处理程序或流程序，其中DataSet API用于批处理，DataStream API用于流式处理。本指南将介绍两种API共有的基本概念，但请参阅我们的流媒体指南（ Streaming Guide）和批处理指南（ Batch Guide），了解有关使用每个API编写程序的具体信息。

注：在演示如何使用API​​的实际示例时，我们将使用StreamingExecutionEnvironment和DataStream API。 DataSet API中的概念完全相同，只需用ExecutionEnvironment和DataSet替换即可。

目录

• DataSet和DataStream
• Flink计划的剖析
• 懒惰的评价
• 指定密钥
• 指定转换函数
• 支持的数据类型
• 蓄电池和计数器

DataSet和DataStream

Flink具有特殊类DataSet并DataStream在程序中表示数据。您可以将它们视为可以包含重复项的不可变数据集合。DataSet中的数据是有限（bound）的情况，对于一个DataStream元素数量是无界（unbound）的。

这些集合在某些方面与常规Java集合不同。首先，它们是不可变的，这意味着一旦创建它们就无法添加或删除元素。你也不能简单地检查里面的元素。

集合最初通过在flink程序添加源创建的，对原始集合的transformation操作会产生新的集合，常见的transformation操作API：map，filter等等。

Flink程序的剖析

Flink程序看起来像是转换数据集合的常规程序。每个程序都包含以下的几个部分：

1. 获得一个execution environment，
2. 加载/创建初始数据（数据源source），
3. 指定此数据的转换（transformation），
4. 指定放置计算结果的位置，
5. 触发程序执行

• Java的
• 斯卡拉

我们现在将概述每个步骤，更多详细信息请参阅相应部分以获取。请注意，Java DataSet API的所有核心类都可以在org.apache.flink.api.java包中找到， 而Java DataStream API的类可以在org.apache.flink.streaming.api中找到 。

这StreamExecutionEnvironment是所有Flink程序的基础。您可以使用以下静态方法获取一个StreamExecutionEnvironment：

getExecutionEnvironment()

createLocalEnvironment()

createRemoteEnvironment(String host, int port, String... jarFiles)

通常，您只需要使用getExecutionEnvironment()，因为这将根据上下文做正确的事情：如果您在IDE中执行程序或作为常规Java程序，它将创建一个本地环境，将在本地计算机上执行您的程序。如果您从程序中创建了一个JAR文件，并通过命令行调用它 ，则Flink集群管理器将执行您的main方法并getExecutionEnvironment()返回一个执行环境，以便在集群上执行您的程序。

对于指定数据源，执行环境有几种方法可以使用各种方法从文件中读取：您可以逐行读取它们，CSV文件或使用完全自定义数据输入格式。要将文本文件作为一系列行读取，您可以使用：

final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

DataStream<String> text = env.readTextFile("file:///path/to/file");

这将为您提供一个DataStream，然后您可以在其上应用转换来创建新的派生DataStream。

您可以通过使用转换函数调用DataStream上的方法来应用转换。例如，地图转换如下所示：

DataStream<String> input = ...;
// <String, Integer>中的String表示的是stream中的数据类型，Integer表示的是map输出的类型
DataStream<Integer> parsed = input.map(new MapFunction<String, Integer>() {
    @Override
    public Integer map(String value) {
        return Integer.parseInt(value);
    }
});

这将创建新一个新的DataStream：通过将原始集合中的每个String转换为Integer。

一旦有了包含最终结果的DataStream（一系列转换操作之后），就可以通过创建接收器（sink）将其写入外部系统。下面是创建接收器的一些示例方法：

writeAsText(String path)

print()

在写完所有的代码逻辑之后，你需要触发执行程序调用StreamExecutionEnvironment的 execute()方法。根据ExecutionEnvironment执行类型，将在本地计算机上触发执行或提交程序以在群集上执行。

该execute()方法返回一个JobExecutionResult，它包含执行时间和累加器结果。

有关流数据源和接收器的信息，请参阅流指南，以及有关DataStream上支持的转换的更深入信息。

有关批处理数据源和接收器的信息，请查看批处理指南，以及有关DataSet支持的转换的更深入信息。

Lazy execution（懒加载）

所有的Flink程序都是懒惰（lazy）地执行：当执行程序的main方法时，数据加载和转换不会直接发生。而是创建每个操作并将其添加到程序的计划中。当execute()方法被显示调用，才触发实际执行操作。程序是在本地执行还是在集群上执行取决于执行环境的类型

指定key

某些转换（join，coGroup，keyBy，groupBy）要求在元素集合上定义键（key）。其他转换（Reduce，GroupReduce，Aggregate，Windows）允许数据在应用之前在键（key）上分组。

DataSet分组为

DataSet<...> input = // [...]
DataSet<...> reduced = input
  .groupBy(/*define key here*/)
  .reduceGroup(/*do something*/);

可以使用下面方式在DataStream上指定键（key）

DataStream<...> input = // [...]
DataStream<...> windowed = input
  .keyBy(/*define key here*/)
  .window(/*window specification*/);

Flink的数据模型不是基于键值对。因此，您无需将数据集类型物理打包到键和值中。在flink中，键是“虚拟的”：它们被定义为实际数据上的函数，以指导分组算子。

**注意：**在下面的讨论中，我们将使用DataStreamAPI和keyBy。对于DataSet API，您只需要替换为DataSet和groupBy。

定义元组的键

最简单的情况是在元组的一个或多个字段上对元组进行分组：

DataStream<Tuple3<Integer,String,Long>> input = // [...]
KeyedStream<Tuple3<Integer,String,Long>,Tuple> keyed = input.keyBy(0)

元组在第一个字段（整数类型）上分组。

DataStream<Tuple3<Integer,String,Long>> input = // [...]
KeyedStream<Tuple3<Integer,String,Long>,Tuple> keyed = input.keyBy(0,1)

在这里，我们将元组分组在由第一个和第二个字段组成的复合键上。

关于嵌套元组的注释：如果你有一个带有嵌套元组的DataStream，例如：

DataStream<Tuple3<Tuple2<Integer, Float>,String,Long>> ds;

指定keyBy(0)将导致系统使用 Tuple2作为键（以Integer和Float为键）。如果要访问嵌套中Tuple2，则必须使用下面域表达式

使用域表达式（Field Expressions定义键）

您可以使用基于字符串的字段表达式来引用嵌套字段，并定义用于grouping，sorting，joining或coGrouping的键。

字段表达式可以非常轻松地选择（嵌套）复合类型中的字段，例如Tuple和POJO类型。

在下面的示例中，我们有一个WCPOJO，其中包含两个字段“word”和“count”。要按字段分组word，我们只需将其名称传递给keyBy()函数即可。

// some ordinary POJO (Plain old Java Object)
public class WC {
  public String word;
  public int count;
}
DataStream<WC> words = // [...]
DataStream<WC> wordCounts = words.keyBy("word").window(/*window specification*/);

字段表达式语法：

• 按字段名称选择POJO字段。例如，"user"指POJO类型的“user”字段。

• 按字段名称或0偏移字段索引选择元组字段。例如"f0"，分别"5"引用Java Tuple类型的第一个和第六个字段。

• 您可以在POJO和Tuples中选择嵌套字段。例如，"user.zip"指POJO的“zip”字段，其存储在POJO类型的“user”字段中。支持POJO和元组的任意嵌套和混合，例如"f1.user.zip"或"user.f3.1.zip"。

• 您可以使用"*"通配符表达式选择完整类型。这也适用于非Tuple或POJO类型的类型。

字段表达示例：

public static class WC {
  public ComplexNestedClass complex; //nested POJO
  private int count;
  // getter / setter for private field (count)
  public int getCount() {
    return count;
  }
  public void setCount(int c) {
    this.count = c;
  }
}
public static class ComplexNestedClass {
  public Integer someNumber;
  public float someFloat;
  public Tuple3<Long, Long, String> word;
  public IntWritable hadoopCitizen;
}

这些是上面示例代码的有效字段表达式：

• "count"：类中的count字段WC。

• "complex"：类中的POJO类型的字段，复合体的所有字段ComplexNestedClass。

• "complex.word.f2"：选择嵌套的最后一个字段Tuple3。

• "complex.hadoopCitizen"：选择Hadoop IntWritable类型。

使用键选择器（keySelector()）功能定义key

定义key的另一种方法是“键选择器（keySelector）”功能。键选择器函数将单个元素作为输入并返回元素的键。key可以是任何类型，并且可以从确定性计算中导出。

以下示例显示了一个键选择器函数，它只返回一个对象的字段：

// some ordinary POJO
public class WC {public String word; public int count;}
DataStream<WC> words = // [...]
KeyedStream<WC> keyed = words
  .keyBy(new KeySelector<WC, String>() {
     public String getKey(WC wc) { return wc.word; }
   });

指定转换函数

大多数转换都需要用户定义的函数。本节列出了定义转换函数的不同方法

实现接口

最基本的方法是实现一个提供的接口：

class MyMapFunction implements MapFunction<String, Integer> {
  public Integer map(String value) { return Integer.parseInt(value); }
};
data.map(new MyMapFunction());

匿名函数

你可以将函数作为匿名类传递：

data.map(new MapFunction<String, Integer> () {
  public Integer map(String value) { return Integer.parseInt(value); }
});

Java 8 Lambdas

Flink还支持Java API中的Java 8 Lambdas表达式。

data.filter(s -> s.startsWith("http://"));

data.reduce((i1,i2) -> i1 + i2);

rich functions

在上面，我们需要定义转换函数，实际上通过rich function也可以实现。例如：

class MyMapFunction implements MapFunction<String, Integer> {
  public Integer map(String value) { return Integer.parseInt(value); }
};

下面与上面等价，上面也可以写成：

class MyMapFunction extends RichMapFunction<String, Integer> {
  public Integer map(String value) { return Integer.parseInt(value); }
};

并像往常一样将MyMapFunction 函数传递给map转换函数：

data.map(new MyMapFunction());

rich函数也可以定义为匿名类：

data.map (new RichMapFunction<String, Integer>() {
  public Integer map(String value) { return Integer.parseInt(value); }
});

rich函数，除了提供用户定义的函数（map，reduce等），还有另外四种方法：open，close，getRuntimeContext，和 setRuntimeContext。这些是非常有用的参数化函数（请参阅将参数传递给函数），创建和完成本地状态，访问广播变量（请参阅 广播变量）以及访问运行时信息（如累加器和计数器）（请参阅 累加器和计数器）以及有关信息的信息。迭代（参见迭代）。

支持的数据类型

Flink对DataSet或DataStream中可以包含的元素类型设置了一些限制。

主要有六种不同类别的数据类型：

• Java Tuples and Scala Case Classes
• Java POJOs
• Primitive Types
• Regular Classes
• Values
• Hadoop Writables
• Special Types

元组和case class

元组是包含固定数量的具有各种类型的字段的复合类型。Java API提供了Tuple1到Tuple25 class。元组的每个字段都可以是包含更多元组（嵌套）的任意Flink类型，从而产生嵌套元组。可以使用字段名称直接访问元组的字段tuple.f4，或使用通用getter方法 tuple.getField(int position)。字段索引从0开始。请注意，这与Scala元组形成对比，但它与Java的索引更为一致。

DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordCounts = env.fromElements(
    new Tuple2<String, Integer>("hello", 1),
    new Tuple2<String, Integer>("world", 2));

wordCounts.map(new MapFunction<Tuple2<String, Integer>, Integer>() {
    @Override
    public Integer map(Tuple2<String, Integer> value) throws Exception {
        return value.f1;
    }
});

wordCounts.keyBy(0); // also valid .keyBy("f0")

POJO

如果满足以下要求，则Flink将Java和Scala类视为特殊的POJO数据类型：

• public 修饰的class

• 它必须有一个没有参数的公共构造函数（默认构造函数）。

• 所有字段都是公共的，或者必须可以通过getter和setter函数访问。对于一个名为foo的属性，它的getter和setter方法的字段必须命名getFoo()和setFoo()。

• 属性的类型必须是Flink支持字段的类型。目前，Flink使用Avro序列化任意对象（例如Date）。

Flink分析了POJO类型的结构，即它了解了POJO的字段。因此，POJO类型比一般类型更容易使用。此外，Flink可以比一般类型更有效地处理POJO。

以下示例显示了一个包含两个公共字段的简单POJO。

public class WordWithCount {

    public String word;
    public int count;

    public WordWithCount() {}

    public WordWithCount(String word, int count) {
        this.word = word;
        this.count = count;
    }
}

DataStream<WordWithCount> wordCounts = env.fromElements(
    new WordWithCount("hello", 1),
    new WordWithCount("world", 2));

wordCounts.keyBy("word"); // key by field expression "word"

原始类型（Primitive Types）

flink支持所有Java和Scala的原始类型，如Integer，String和Double。

一般类别（General Class Types）

Flink支持大多数Java和Scala类（API和自定义）。限制适用于包含无法序列化的字段的类，如文件指针，I / O流或其他本机资源。遵循Java Beans约定的类通常可以很好地工作。

所有未标识为POJO类型的类（请参阅上面的POJO要求）都由Flink作为常规类类型处理。Flink将这些数据类型视为黑盒子，并且无法访问其内容（即，用于有效排序）。使用序列化框架Kryo对常规类型进行反序列化。

值（Values）

值类型手动描述其序列化和反序列化。它们不是通过通用序列化框架，而是通过org.apache.flinktypes.Value使用方法read和实现接口为这些操作提供自定义代码write。当通用序列化效率非常低时，使用值类型是合理的。一个示例稀疏数组，数组大部分为零，可以对非零元素使用特殊编码，而通用序列化需编写所有数组元素。

该org.apache.flinktypes.CopyableValue接口以类似的方式支持手动内部克隆逻辑。

Flink带有与基本数据类型对应的预定义值类型。（ByteValue， ShortValue，IntValue，LongValue，FloatValue，DoubleValue，StringValue，CharValue， BooleanValue）。这些Value类型充当基本数据类型的可变变体：它们的值可以更改，允许程序员重用对象，减轻垃圾收集器中的压力。

Hadoop Writables

您可以使用实现该org.apache.hadoop.Writable接口的类型。write()和readFields()方法中定义的序列化逻辑将用于序列化。

特殊类型

您可以使用特殊类型，包括Scala的Either，Option和Try。Java API有自己的自定义实现Either。与Scala类似Either，它代表两种可能类型的值，左或右。 Either可用于错误处理或需要输出两种不同类型记录的运算符。

类型擦除和类型推断

注意：本节仅适用于Java。

Java编译器在编译后抛弃了大部分泛型类型信息。这在Java中称为*类型擦除*。这意味着在运行时，对象的实例不再知道其泛型类型。例如，对JVM来说DataStream<String>和DataStream<Long>是一样的。

Flink在准备执行程序时（当调用程序的主要方法时）需要类型信息。Flink Java API尝试重建以各种方式丢弃的类型信息，并将其显式存储在数据集和运算算子中。您可以通过检索类型DataStream.getType()。该方法返回一个实例TypeInformation，这是Flink表示类型的内部方式。

类型推断有其局限性，在某些情况下需要程序员的“合作”。这方面的示例是从集合创建数据集的方法，例如ExecutionEnvironment.fromCollection(),您可以传递描述类型的参数的位置。但是通用函数MapFunction<I, O>也可能需要额外的类型信息。

ResultTypeQueryable 接口可以通过输入格式和功能来实现明确地告诉API他们的返回类型。调用函数的输入类型通常可以通过先前操作的结果类型来推断。

累加器和计数器

累加器是具有add操作和最终结果简单结构，可在作业结束后使用。

最简单的累加器是计数器：您可以使用该Accumulator.add(V value)方法递增它 。在工作结束时，Flink将汇总（合并）所有部分结果并将结果发送给客户。在调试过程中，或者如果您想快速了解有关数据的更多信息，累加器非常有用。

Flink目前有以下内置累加器。它们中的每一个都实现了 Accumulator 接口。

• IntCounter， LongCounter 和** DoubleCounter**：请参阅下面的使用计数器的示例。
• 直方图：离散数量的区间的直方图实现。在内部，它只是一个从Integer到Integer的映射。您可以使用它来计算值的分布，例如字数统计程序的每行字数的分布。

如何使用累加器：

首先，您必须在要创建累加器对象（此处为计数器）。

private IntCounter numLines = new IntCounter();

其次，您必须注册累加器对象，通常在rich函数的open()方法中 。在这里您还可以定义累加器的名称。

getRuntimeContext().addAccumulator("num-lines", this.numLines);

您现在可以在运算算子中的任何位置使用累加器，包括在open()和 close()方法中。

this.numLines.add(1);

整个结果将存储在JobExecutionResult从execute()执行环境的方法返回的对象中（当前这仅在执行等待作业完成时才有效）。

myJobExecutionResult.getAccumulatorResult("num-lines")

所有累加器每个作业共享一个命名空间。因此，您可以在作业的不同的转换算子中使用相同的累加器。Flink将在内部合并所有具有相同名称的累加器。

关于累加器和迭代的注释：目前累加器的结果仅在整个作业结束后才可用。我们还计划在下一次迭代中使前一次迭代的结果可用。您可以使用 聚合器 来计算每次迭代统计信息，并根据此类统计信息确定迭代的终止。

定制累加器：

要实现自己的累加器，只需编写Accumulator接口的实现即可。如果您认为您的自定义累加器应与Flink一起提供，请随意在github上拉取请求。

您可以选择实施 Accumulator 或SimpleAccumulator。

Accumulator<V,R>最灵活：它定义V要添加的值的类型，R最终结果的结果类型。例如，对于直方图，V是数字并且R是直方图。SimpleAccumulator适用于两种类型相同的情况，例如柜台。

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