快速入门流处理框架Flink实时报表场景的应用

　　随着业务的发展，数据量剧增，我们一些简单报表大盘类的任务，就不能简单的依赖于RDBMS了，而是依赖于数仓之类的大数据平台。

　　数仓有着巨量数据的存储能力，但是一般都存在一定数据延迟，所以要想完全依赖数数仓来解决实时报表问题，是困难的。

　　其实，所谓的实时报表，往简单了说就是: 对现在的一些数据进行加减乘除聚合后，得到的一串与时间相关的数字。

　　所以，这类问题的关键点应该在于这个实时数据怎么来，以及怎么处理这些实时数据。

　　一般地，做这类报表类工作，最基本的原则就是: 业务无侵入性，然后又要做到实时。

　　所以，本能性地想到，使用消息中间件来解耦这个数据就好了，Kafka 可能是个比较好的选择。当然，这个前提是业务技术都是使用这一套东西的，如果没有，则可能想另外的招了，比如: binlog 解析？

　　有了数据来源之后，我们就可以做相应的报表数据了。

　　前面既然提到，报表基本上就是进行简单的加减乘除，那就是很简单了呗。

　　也就是，自己起几个kafka消费者，然后消费数据，运算后，得到结果，然后存入DB中，而已。

　　所以，完全可以去做这么一件事。但是你知道，凡事不会那么简单，你要处理多少异常：时间边界问题，宕机问题，业务新增问题。。。

　　不多说了，回到本文正题：像这类场景，其实就是简单的流处理流计算而已，早已相应的开发模块被提炼出来，咱们只要学会使用就好了。

　　Flink是其中做得比较好的一个框架，据说也是未来的一个趋势。既然如此，何不学他一学。

　　Flink，流计算，感觉挺难啊！

　　其实不然，就像前面我们提到解决方案一样，入门就是这么简单。

　　好，接下来我们通过一个 flink-demo，试着入门一下!

解释:
　　1. 以下demo的应用场景是: 统计1分钟类的渠道下单数量;
　　2. 数据源源为kakfa;
　　3. 数据输出存储为kafka和控制台;

真实的代码如下：

package com.my.flink.kafka.consumer;

import com.my.flink.config.KafkaConstantProperties;
import com.my.flink.kafka.serializer.KafkaTuple4StringSchema;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple4;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer010;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer010;
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.SimpleStringSchema;

import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * 用java 写消费者
 *
 */
public class ConsumeKafkaByJava {

    private static final String CONSUMER_GROUP_ID = "test.flink.consumer1";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
//        env.enableCheckpointing(1000);

        Properties kafkaProps = new Properties();
        kafkaProps.setProperty("bootstrap.servers", KafkaConstantProperties.KAFKA_BROKER);
        kafkaProps.setProperty("group.id", CONSUMER_GROUP_ID);

        FlinkKafkaConsumer010 myCOnsumer= new FlinkKafkaConsumer010(
                KafkaConstantProperties.FLINK_COMPUTE_TOPIC_IN1,
                new SimpleStringSchema(),
                kafkaProps);

        DataStream dataStream = env.addSource(myConsumer);
        // 四元组数据为: 订单号,统计维度标识,订单数,订单金额
        DataStream> counts = dataStream
                .flatMap(new TestBizDataLineSplitter())
                .keyBy(1)
                .timeWindow(Time.of(30, TimeUnit.SECONDS))
                .reduce((value1, value2) -> {
                    return new Tuple4<>(value1.f0, value1.f1, value1.f2 + value2.f2, value1.f3 + value2.f3);
                });
        
        // 暂时输入与输出相同
        counts.addSink(new FlinkKafkaProducer010<>(
                KafkaConstantProperties.FLINK_DATA_SINK_TOPIC_OUT1,
                new KafkaTuple4StringSchema(),
                kafkaProps)
        );
        // 统计值多向输出
        dataStream.print();
        counts.print();
        env.execute("Test Count from Kafka data");
    }

}

　　如上，就是一个 flink 的统计代码了，简单不？肯定简单！

　　不过，单这个东西肯定是跑不起来的，我们还需要框架基础依赖附加模板工作，不过这些真的只是 copy 而已哦。

1. pom.xml 依赖:

<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/maven-v4_0_0.xsd">
  <modelVersion>4.0.0modelVersion>
  <groupId>com.my.flinkgroupId>
  <artifactId>flink-kafka-testartifactId>
  <version>1.0-SNAPSHOTversion>
  <inceptionYear>2008inceptionYear>
  <properties>
    <scala.version>2.11.6scala.version>
  properties>

  <repositories>
    <repository>
      <id>scala-tools.orgid>
      <name>Scala-Tools Maven2 Repositoryname>
      <url>http://scala-tools.org/repo-releasesurl>
    repository>
  repositories>

  <pluginRepositories>
    <pluginRepository>
      <id>scala-tools.orgid>
      <name>Scala-Tools Maven2 Repositoryname>
      <url>http://scala-tools.org/repo-releasesurl>
    pluginRepository>
  pluginRepositories>

  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>org.scala-langgroupId>
      <artifactId>scala-libraryartifactId>
      <version>${scala.version}version>
    dependency>
    <dependency>
      <groupId>junitgroupId>
      <artifactId>junitartifactId>
      <version>4.4version>
      <scope>testscope>
    dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.specsgroupId>
      <artifactId>specsartifactId>
      <version>1.2.5version>
      <scope>testscope>
    dependency>

    <dependency>
      <groupId>org.apache.flinkgroupId>
      <artifactId>flink-coreartifactId>
      <version>1.3.2version>
      <scope>compilescope>
    dependency>

    
    <dependency>
      <groupId>org.apache.flinkgroupId>
      <artifactId>flink-connector-kafka-0.10_2.11artifactId>
      <version>1.3.2version>
      <scope>compilescope>
    dependency>

    
    <dependency>
      <groupId>org.apache.kafkagroupId>
      <artifactId>kafka_2.11artifactId>
      <version>0.10.2.0version>
      <scope>compilescope>
    dependency>

    <dependency>
      <groupId>org.apache.kafkagroupId>
      <artifactId>kafka-clientsartifactId>
      <version>2.3.0version>
      <scope>compilescope>
    dependency>

    
    <dependency>
      <groupId>org.apache.flinkgroupId>
      <artifactId>flink-streaming-java_2.11artifactId>
      <version>1.3.2version>
      <scope>compilescope>
    dependency>



    <dependency>
      <groupId>com.alibabagroupId>
      <artifactId>fastjsonartifactId>
      <version>1.2.59version>
    dependency>

  dependencies>

  <build>
    <sourceDirectory>src/main/scalasourceDirectory>
    <testSourceDirectory>src/test/scalatestSourceDirectory>
    <plugins>
      <plugin>
        <groupId>org.apache.maven.pluginsgroupId>
        <artifactId>maven-compiler-pluginartifactId>
        <configuration>
          <source>1.8source>
          <target>1.8target>
        configuration>
      plugin>
      <plugin>
        <groupId>org.apache.maven.pluginsgroupId>
        <artifactId>maven-jar-pluginartifactId>
        <configuration>
          <archive>
            <manifest>
              <addClasspath>trueaddClasspath>
              <useUniqueVersions>falseuseUniqueVersions>
              <classpathPrefix>lib/classpathPrefix>
              <mainClass>com.my.flink.kafka.consumer.ConsumeKafkaByJavamainClass>
            manifest>
          archive>
        configuration>
      plugin>
      <plugin>
        <groupId>org.scala-toolsgroupId>
        <artifactId>maven-scala-pluginartifactId>
        <executions>
          <execution>
            <goals>
              <goal>compilegoal>
              <goal>testCompilegoal>
            goals>
          execution>
        executions>
        <configuration>
          <scalaVersion>${scala.version}scalaVersion>
          <args>
            <arg>-target:jvm-1.5arg>
          args>
        configuration>
      plugin>
      <plugin>
        <groupId>org.apache.maven.pluginsgroupId>
        <artifactId>maven-eclipse-pluginartifactId>
        <configuration>
          <downloadSources>truedownloadSources>
          <buildcommands>
            <buildcommand>ch.epfl.lamp.sdt.core.scalabuilderbuildcommand>
          buildcommands>
          <additionalProjectnatures>
            <projectnature>ch.epfl.lamp.sdt.core.scalanatureprojectnature>
          additionalProjectnatures>
          <classpathContainers>
            <classpathContainer>org.eclipse.jdt.launching.JRE_CONTAINERclasspathContainer>
            <classpathContainer>ch.epfl.lamp.sdt.launching.SCALA_CONTAINERclasspathContainer>
          classpathContainers>
        configuration>
      plugin>
      <plugin>
        <groupId>org.apache.maven.pluginsgroupId>
        <artifactId>maven-assembly-pluginartifactId>
        <version>2.4.1version>
        <configuration>
          
          <descriptorRefs>
            <descriptorRef>jar-with-dependenciesdescriptorRef>
          descriptorRefs>
          
          <archive>
            <manifest>
              <mainClass>com.my.flink.kafka.consumer.ConsumeKafkaByJavamainClass>
            manifest>
          archive>

        configuration>
        <executions>
          <execution>
            <id>make-assemblyid>
            
            <phase>packagephase>
            <goals>
              <goal>singlegoal>
            goals>
          execution>
        executions>
      plugin>

    plugins>
  build>
  <reporting>
    <plugins>
      <plugin>
        <groupId>org.scala-toolsgroupId>
        <artifactId>maven-scala-pluginartifactId>
        <configuration>
          <scalaVersion>${scala.version}scalaVersion>
        configuration>
      plugin>
    plugins>
  reporting>
project>

2. 另外再加几个辅助类:

// 1. 
package com.my.flink.config;

/**
 * kafka 相关常量定义
 *
 */
public class KafkaConstantProperties {

    /**
     * kafka broker 地址
     */
    public static final String KAFKA_BROKER = "127.0.0.1:9092";

    /**
     * zk 地址，低版本 kafka 使用，高版本已丢弃
     */
    public static final String ZOOKEEPER_HOST = "master:2181,slave1:2181,slave2:2181";

    /**
     * flink 计算使用topic 1
     */
    public static final String FLINK_COMPUTE_TOPIC_IN1 = "mastertest";

    /**
     * flink消费结果，输出到kafka, topic 数据
     */
    public static final String FLINK_DATA_SINK_TOPIC_OUT1 = "flink_compute_result_out1";

}

// 2. 
package com.my.flink.kafka.formatter;

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple4;
import org.apache.flink.util.Collector;

import java.math.BigDecimal;

/**
 * 原始消息参数处理类
 *
 */

public final class TestBizDataLineSplitter implements FlatMapFunction<String,
                                    Tuple4> {

    private static final long serialVersiOnUID= 1L;

    /**
     * 进行 map 阶段展开操作
     *
     * @param value 原始值: bizData: 2019-08-01 17:39:32,
     *              P0001,channel1,201908010116100001,100
     *
     *              dateTimeMin,
     *              productCode, channel,
     *              orderId, money
     *              [, totalCount, totalMoney]
     *
     * @param out 输出值, 用四元组保存
     *
     */
    @Override
    public void flatMap(String value, CollectorString, String,
                                                        Integer, Double>> out) {
        String[] tokens = value.split(",");
        String time = tokens[0].substring(0, 16);
        String uniqDimKey = time + "," + tokens[1] + "," + tokens[2];
        // totalCount: 1, totalPremium: premium
        // todo: 写成 pojo

        out.collect(new Tuple4<>(tokens[3], uniqDimKey, 1, Double.valueOf(tokens[4])));
    }

}

// 3. 
package com.my.flink.kafka.serializer;

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple4;
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.DeserializationSchema;
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.SerializationSchema;

import java.nio.charset.Charset;
import java.nio.charset.StandardCharsets;

import static org.apache.flink.util.Preconditions.checkNotNull;

/**
 * kafka 自定义序列化器
 */
public class KafkaTuple4StringSchema  implements DeserializationSchema>, SerializationSchema> {

    private static final long serialVersiOnUID= -5784600791822349178L;

    // ------------------------------------------------------------------------
    //  Kafka Serialization
    // ------------------------------------------------------------------------

    /** The charset to use to convert between strings and bytes.
     * The field is transient because we serialize a different delegate object instead */
    private transient Charset charset;

    private String separator = ",";

    /**
     * Creates a new SimpleStringSchema that uses "UTF-8" as the encoding.
     */
    public KafkaTuple4StringSchema() {
        this(StandardCharsets.UTF_8);
    }

    /**
     * Creates a new SimpleStringSchema that uses the given charset to convert between strings and bytes.
     *
     * @param charset The charset to use to convert between strings and bytes.
     */
    public KafkaTuple4StringSchema(Charset charset) {
        this.charset = checkNotNull(charset);
    }

    @Override
    public Tuple4 deserialize(byte[] message) {
        String rawData = new String(message, StandardCharsets.UTF_8);
        String[] dataArr = rawData.split(separator);
        return new Tuple4<>(dataArr[0], dataArr[1],
                            Integer.valueOf(dataArr[2]), Double.valueOf(dataArr[3]));
    }

    @Override
    public boolean isEndOfStream(Tuple4 nextElement) {
        return false;
    }

    @Override
    public byte[] serialize(Tuple4 element) {
        return (element.f0 + separator +
                element.f1 + separator +
                element.f2 + separator +
                element.f3).getBytes();
    }

    @Override
    public TypeInformation> getProducedType() {
        return null;
    }

}

　　这样，加上上面的 demo, 其实就可以跑起来了。

下面我们从demo里看看 flink 的开发套路:

        // 1. 获取运行环境
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        
        // 2. 配置接入数据源
        Properties kafkaProps = new Properties();
        kafkaProps.setProperty("bootstrap.servers", KafkaConstantProperties.KAFKA_BROKER);
        kafkaProps.setProperty("group.id", CONSUMER_GROUP_ID);
        FlinkKafkaConsumer010 myCOnsumer= new FlinkKafkaConsumer010(
                KafkaConstantProperties.FLINK_COMPUTE_TOPIC_IN1,
                new SimpleStringSchema(),
                kafkaProps);
        DataStream dataStream = env.addSource(myConsumer);
        
        // 3. 处理数据
        DataStream> counts = dataStream
                .flatMap(new ProposalBizDataLineSplitter())
                .keyBy(1)
                .timeWindow(Time.of(30, TimeUnit.SECONDS))
                .reduce((value1, value2) -> {
                    return new Tuple4<>(value1.f0, value1.f1, value1.f2 + value2.f2, value1.f3 + value2.f3);
                });

        // 4. 输出处理结果
        counts.addSink(new FlinkKafkaProducer010<>(
                KafkaConstantProperties.FLINK_DATA_SINK_TOPIC_OUT1,
                new KafkaTuple4StringSchema(),
                kafkaProps)
        );
        // 统计值多向输出
        dataStream.print();
        counts.print();
        
        // 5. 正式提交运行
        env.execute("Test Count from Kafka data");

　　其实就5个步骤，而且自己稍微想想，除了第5个步骤外，这些也都是必须的东西，再无多余了。
　　　　1. 获取运行环境
　　　　2. 配置接入数据源
　　　　3. 处理数据
　　　　4. 输出处理结果
　　　　5. 正式提交运行

　　所以，你觉得复杂吗？除了那些模板？（模板从来都是复制）

　　所以，我们可以随意使用这些框架来帮我们处理事务吗？

　　你还得看下公司的环境：比如资金支持、运维支持、框架支持？

　　总之，入门很简单，但不要以为真简单！（保持敬畏之心）

接下来，我们来看一下关于Flink的一些架构问题:

和大多数的大数据处理框架一样，Flink也是一种 master-slave 架构;如图:

　　简单点说就是，flink 是一套自管理的运行环境，你只需按照flink范式编写代码，提交到集群运行即可。

Flink 抽象层级:

Flink 的重要特性:

　　支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理
　　支持带有事件时间的窗口操作
　　支持有状态计算的Exactly-once语义
　　支持高度灵活的窗口操作，支持基于time、count、session，以及data-driven的窗口操作
　　支持具有Backpressure功能的持续流模型
　　支持基于轻量级分布式快照实现的容错
　　支持批流合一处理
　　Flink在JVM内部实现了自己的内存管理
　　支持迭代计算
　　支持程序自动优化：避免特定情况下Shuffle、排序等昂贵操作，中间结果有必要进行缓存
　　支持Table-API的操作
　　支持SQL式友好开发

重要概念解释:

　　Watermark: 是一种衡量Event Time进展的机制，它是数据本身的一个隐藏属性；包含: eventTime / IngestionTime / processTime
　　DataStream 流处理， DataSet 批处理；
　　Window： TumblingWindow / SlidingWindow / SessionWindow / CountWindow
　　Map: 一对一映射数据流，flatMap: 一对N数据流映射；
　　Filter: 过滤返回false的数据，keyBy: 将相同key的DataStream分配到同一分区以便进行聚合计算， reduce: 将数据合并为一个新的数据；
　　Sink: 输出，RichSinkFunction 实现自定义输出；基于文件的：如 writeAsText()、writeAsCsv()、writeUsingOutputFormat、FileOutputFormat。写到socket： writeToSocket。用于显示的：print、printToErr。自定义Sink： addSink。connectors 用于给接入第三方数据提供接口，现在支持的connectors 包括：Apache Kafka/Apache Cassandra/Elasticsearch/Hadoop FileSystem/RabbitMQ/Apache NiFi
　　SnapShot:由于 Flink 的 checkpoint 是通过分布式快照实现的，接下来我们将 snapshot 和 checkpoint 这两个词交替使用。由于 Flink checkpoint 是通过分布式 snapshot 实现的，snapshot 和 checkpoint 可以互换使用。
　　Backpressure: 反压通常产生于这样的场景：短时负载高峰导致系统接收数据的速率远高于它处理数据的速率。许多日常问题都会导致反压，例如，垃圾回收停顿可能会导致流入的数据快速堆积，或者遇到大促或秒杀活动导致流量陡增。反压如果不能得到正确的处理，可能会导致资源耗尽甚至系统崩溃。

唠叨: 方向。