javaflink使用详细教程

本文讲述了关于Java flink使用详细教程！具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧，具体如下:

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

    org.apache.flink

    flink-java

    1.2.0

    org.apache.flink

    flink-test-utils_2.10

    1.2.0

    test

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 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 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 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 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 address

  = new Tuple3<>(1, "5th Avenue", "London");

DataSet> addresses

  = env.fromElements(address);

Tuple2 firstTransaction 

  = new Tuple2<>(1, "Transaction_1");

DataSet> 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, Integer> {

    @Override

    public Integer getKey(Tuple2 value) {

        return value.f0;

    }

}

private static class IdKeySelectorAddress 

  implements KeySelector, Integer> {

    @Override

    public Integer getKey(Tuple3 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, Tuple3>>

  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 secOndPerson= new Tuple2<>(4, "Tom");

Tuple2 thirdPerson = new Tuple2<>(5, "Scott");

Tuple2 fourthPerson = new Tuple2<>(200, "Michael");

Tuple2 firstPerson = new Tuple2<>(1, "Jack");

DataSet> 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> 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作为输出：

public class LineSplitter implements FlatMapFunction> {

    @Override

    public void flatMap(String value, Collector> 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> startWordCount(

  ExecutionEnvironment env, List lines) throws Exception {

    DataSet 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 lines = Arrays.asList(

  "This is a first sentence",

  "This is a second sentence with a one word");

DataSet> result = WordCount.startWordCount(env, lines);

List> 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 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 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> windowed

  = env.fromElements(

  new Tuple2<>(16, ZonedDateTime.now().plusMinutes(25).toInstant().getEpochSecond()),

  new Tuple2<>(15, ZonedDateTime.now().plusMinutes(2).toInstant().getEpochSecond()))

  .assignTimestampsAndWatermarks(

    new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor

      >(Time.seconds(20)) {

        @Override

        public long extractTimestamp(Tuple2 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> 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。