Flink快速入门教程

Apache Flink 是以高效、可扩展方式处理海量数据的大数据处理框架。本文介绍它的一些核心概念，以及标准数据转换Java版本api，这些API以流畅的方式可以很容易使用Flink的核心数据结构——分布式集合。
首先介绍Flink DataSet API实现统计单词频次程序，然后简要看下用于实时流式数据处理的DataStream API。

maven依赖

<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-java</artifactId><version>1.2.0</version>
</dependency>
<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-test-utils_2.10</artifactId><version>1.2.0</version><scope>test<scope>
</dependency>

核心API概念

使用Flink时，选哟知道一些API相关的概念：

每个在分布式集合数据执行转换程序，需要使用多个转换数据函数，包括：filtering, mapping, joining, grouping, and aggregating。
Flink中sink操作触发流执行产生程序期望的结果，例如，将结果保存到文件系统或打印到标准输出。
Flink转换是懒执行，意味着知道sink操作执行才会真正执行。
Flink API支持两种模式——批处理和实时处理。对于有限数据源使用批模式，使用DataSet API；处理无界实时流数据，应该DataStream API。

DataSet API转换数据

Flink程序的入口点是ExecutionEnvironment 类的实例, 它定义了程序执行的上下文。下面创建ExecutionEnvironment对下并开始处理数据：

ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

注：当你在本地机器上启动程序，则仅在本地JVM上执行处理。如果需要在集群环境中启动处理，则应该在集群中每个服务器上按照Apache Flink并配置相应ExecutionEnvironment。

创建数据集(DataSet)

要执行数据转换，需要提供数据。下面使用ExecutionEnvironement创建DataSet class :

DataSet<Integer> amounts = env.fromElements(1, 29, 40, 50);

也可以从其他数据源创建数据集，如Apache Kafka、CSV文件或其他数据源。

过滤和归约

准备好数据集，就可以进行过滤和转换。假设我们需要根据某阈值进行过滤，然后对过滤后的数据进行累加。则可以使用 filter() 和 reduce() 函数实现：

int threshold = 30;
List<Integer> collect = amounts.filter(a -> a > threshold).reduce((integer, t1) -> integer + t1).collect();assertThat(collect.get(0)).isEqualTo(90);

注：collect()方法是sink操作，它实际触发数据转换。

map映射

假设我们有Person对象数据集：

private static class Person {private int age;private String name;// standard constructors/getters/setters
}

接着创建该对象的数据集：

DataSet<Person> personDataSource = env.fromCollection(Arrays.asList(new Person(23, "Tom"),new Person(75, "Michael")));

如果我们仅需要每个对象的age属性，可以使用map转换方法实现：

List<Integer> ages = personDataSource.map(p -> p.age).collect();assertThat(ages).hasSize(2);
assertThat(ages).contains(23, 75);

join方法

可以对两个数据集基于ID字段进行关联操作，实现连接转换。下面创建用户的事务和地址数据集：

Tuple3<Integer, String, String> address= new Tuple3<>(1, "5th Avenue", "London");
DataSet<Tuple3<Integer, String, String>> addresses= env.fromElements(address);Tuple2<Integer, String> firstTransaction = new Tuple2<>(1, "Transaction_1");
DataSet<Tuple2<Integer, String>> transactions = env.fromElements(firstTransaction, new Tuple2<>(12, "Transaction_2"));

两个元组的第一个字段都是整型，这是连接两个数据集的ID字段。为了执行实际连接逻辑，需要实现地址和事务数据集的KeySelector接口：

private static class IdKeySelectorTransaction implements KeySelector<Tuple2<Integer, String>, Integer> {@Overridepublic Integer getKey(Tuple2<Integer, String> value) {return value.f0;}
}private static class IdKeySelectorAddress implements KeySelector<Tuple3<Integer, String, String>, Integer> {@Overridepublic Integer getKey(Tuple3<Integer, String, String> value) {return value.f0;}
}

每个选择器只返回应该执行联接的字段。不幸的是不能使用lambda表达式简化实现，应该Flink需要泛型类型信息。

接着使用选择器实现合并逻辑：

List<Tuple2<Tuple2<Integer, String>, Tuple3<Integer, String, String>>>joined = transactions.join(addresses).where(new IdKeySelectorTransaction()).equalTo(new IdKeySelectorAddress()).collect();assertThat(joined).hasSize(1);
assertThat(joined).contains(new Tuple2<>(firstTransaction, address));

排序

首先准备一些实例数据，Tuple2类型集合：

Tuple2<Integer, String> secondPerson = new Tuple2<>(4, "Tom");
Tuple2<Integer, String> thirdPerson = new Tuple2<>(5, "Scott");
Tuple2<Integer, String> fourthPerson = new Tuple2<>(200, "Michael");
Tuple2<Integer, String> firstPerson = new Tuple2<>(1, "Jack");
DataSet<Tuple2<Integer, String>> transactions = env.fromElements(fourthPerson, secondPerson, thirdPerson, firstPerson);

如何需要按Tuple2中第一个字段进行排序，需要使用sortPartition方法执行转换：

List<Tuple2<Integer, String>> sorted = transactions.sortPartition(new IdKeySelectorTransaction(), Order.ASCENDING).collect();assertThat(sorted).containsExactly(firstPerson, secondPerson, thirdPerson, fourthPerson);

经典示例

单词计数是现实大数据处理框架的经典示例，主要对数据文本的内容处理计算单词频数。本节提供Flink实现版本。首先创建LineSplitter 类分割输入为单词，收集每个单词的Tuple2类型（key-value), key即输入中发现的每个单词，value为常数1。

该类实现FlatMapFunction接口，它接收字符串作为输入，产生 Tuple2<String, Integer>作为输出：

public class LineSplitter implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> {@Overridepublic void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) {Stream.of(value.toLowerCase().split("\\W+")).filter(t -> t.length() > 0).forEach(token -> out.collect(new Tuple2<>(token, 1)));}
}

然后调用Collector类的collect方法，推送数据至处理流水线。接着按第一个元素（单词）对元组进行分组并执行sum聚集方法对元组的第二个元素进行求和计算单词的频数。

public static DataSet<Tuple2<String, Integer>> startWordCount(ExecutionEnvironment env, List<String> lines) throws Exception {DataSet<String> text = env.fromCollection(lines);return text.flatMap(new LineSplitter()).groupBy(0).aggregate(Aggregations.SUM, 1);
}

我们使用了三种Flink转换类型：flatMap(), groupBy() 和 aggregate()。下面写完整测试是否与期望一致：

List<String> lines = Arrays.asList("This is a first sentence","This is a second sentence with a one word");DataSet<Tuple2<String, Integer>> result = WordCount.startWordCount(env, lines);List<Tuple2<String, Integer>> collect = result.collect();assertThat(collect).containsExactlyInAnyOrder(new Tuple2<>("a", 3), new Tuple2<>("sentence", 2), new Tuple2<>("word", 1),new Tuple2<>("is", 2), new Tuple2<>("this", 2), new Tuple2<>("second", 1),new Tuple2<>("first", 1), new Tuple2<>("with", 1), new Tuple2<>("one", 1));

DataStream API 转换数据

创建DataStream

Apache Flink 通过DataStream API支持事件流处理。首先需要使用StreamExecutionEnvironment 类消费事件：

StreamExecutionEnvironment executionEnvironment= StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

接着使用executionEnvironment从不同来源创建事件流，它可以是消息总线，如Apache Kafka，但我们简单创建一组字符串元素：

DataStream<String> dataStream = executionEnvironment.fromElements("This is a first sentence", "This is a second sentence with a one word");

和DataSet类一样，可以对DataStream中的元素应用转换：

SingleOutputStreamOperator<String> upperCase = text.map(String::toUpperCase);

为了触发执行，需要执行sink操作，如print()方法，把转换结果打印至控制台，接着执行StreamExecutionEnvironment 类的execute方法：

upperCase.print();
env.execute();

程序会产生下面输出结果：

1> THIS IS A FIRST SENTENCE
2> THIS IS A SECOND SENTENCE WITH A ONE WORD

窗口事件

当实时处理事件流时，可能需要把一些事件分为组，基于这些事件窗口进行计算。
假设事件流中每个事件发送至我们系统中，其中包括事件量和时间戳。我们可以容许事件无序到达，但前提是它们的延迟不超过20秒。对于这种场景首先创建一个流来模拟两个相隔几分钟的事件，并定义一个时间戳提取器来指定延迟阈值:

SingleOutputStreamOperator<Tuple2<Integer, Long>> windowed= env.fromElements(new Tuple2<>(16, ZonedDateTime.now().plusMinutes(25).toInstant().getEpochSecond()),new Tuple2<>(15, ZonedDateTime.now().plusMinutes(2).toInstant().getEpochSecond())).assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<Tuple2<Integer, Long>>(Time.seconds(20)) {@Overridepublic long extractTimestamp(Tuple2<Integer, Long> element) {return element.f1 * 1000;}});

接下来定义一个窗口操作，将事件分组到5秒的窗口中，并对这些事件应用转换:

SingleOutputStreamOperator<Tuple2<Integer, Long>> reduced = windowed.windowAll(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5))).maxBy(0, true);
reduced.print();

它将获得每5秒窗口的最后一个元素，因此它输出:

1> (15,1491221519)

请注意，我们没有看到第二个事件，因为它的到达时间晚于指定的延迟阈值。

总结

本文简要介绍了Apache Flink框架，并通过示例展示如何使用一些转换API,包括利用DataSet API实现单词频次计算，利用DataStream API 实现简单实时事件流转换。