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前言

最近因公司业务需求,需要使用到大数据分析。选择了flink,第一次听说flink我也是很懵逼的状态,不过一段时间下来有了一点心得,在这里和大家分享分享。有很多描述不准确的,大家多提提意见。

1.flink是什么,为什么要flink?

其实大数据框架有很多,比如Hadoop(批处理),Storm(流处理),Samza(流处理),Spark...但是我们选择的是flink,为什么呢?因为flink是“流式批处理”,flink将每一项视作真正的数据流。Flink提供的DataStream API可用于处理无尽的数据流。Flink可配合使用的基本组件包括:

  • Stream(流)是指在系统中流转的,永恒不变的无边界数据集
  • Operator(操作方)是指针对数据流执行操作以产生其他数据流的功能
  • Source(源)是指数据流进入系统的入口点
  • Sink(槽)是指数据流离开Flink系统后进入到的位置,槽可以是数据库或到其他系统的连接器

说了这么多,我们做一个简单的demo来体验一下flink:
假设我们在电商平台,需要近实时(5min)统计(1h内)商品点击量的前三名。然后实时展示出来。如果使用java,我们需要做一个定时任务,监听商品点击事件,然后每5min使用sql计算一下...如果数据量小,间隔时间比较长,还比较好,如果数据量大,间隔时间比较短...那服务器的压力就会贼大...但是使用flink会怎么样呢?先看下代码(40几W条数据从阿里淘宝获取,github上):

/**

  • Created by liuliang
  • on 2019/5/24

*/
public class HotItems {

public static void main(String[] args) throws Exception {

    // 创建 execution environment
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

    // 告诉系统按照 EventTime 处理
    env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);

    // 为了打印到控制台的结果不乱序,配置全局的并发为1,改变并发对结果正确性没有影响
    env.setParallelism(1);

    // URL fileUrl = HotItems.class.getClassLoader().getResource("D:\\mft\\codes\\flink-learnning\\src\\main\\java\\cn\\crawler\\mft\\UserBehavior.csv");
    Path filePath = Path.fromLocalFile(new File("D:\\mft\\codes\\flink-learnning\\src\\main\\java\\cn\\crawler\\mft\\UserBehavior.csv"));

    // 抽取 UserBehavior 的 TypeInformation,是一个 PojoTypeInfo
    PojoTypeInfo<UserBehavior> pojoType = (PojoTypeInfo<UserBehavior>) TypeExtractor.createTypeInfo(UserBehavior.class);


    // 由于 Java 反射抽取出的字段顺序是不确定的,需要显式指定下文件中字段的顺序
    String[] fieldOrder = new String[]{"userId", "itemId", "categoryId", "behavior", "timestamp"};
    // 创建 PojoCsvInputFormat
    PojoCsvInputFormat<UserBehavior> csvInput = new PojoCsvInputFormat<>(filePath, pojoType, fieldOrder);


    env
            // 创建数据源,得到 UserBehavior 类型的 DataStream
            .createInput(csvInput, pojoType)
            // 抽取出时间和生成 watermark
            .assignTimestampsAndWatermarks(new AscendingTimestampExtractor<UserBehavior>() {
                @Override
                public long extractAscendingTimestamp(UserBehavior userBehavior) {
                    // 原始数据单位秒,将其转成毫秒
                    return userBehavior.timestamp * 1000;
                }
            })
            // 过滤出只有点击的数据
            .filter(new FilterFunction<UserBehavior>() {
                @Override
                public boolean filter(UserBehavior userBehavior) throws Exception {
                    // 过滤出只有点击的数据
                    return userBehavior.behavior.equals("pv");
                }
            })
            .keyBy("itemId")
            .timeWindow(Time.minutes(60), Time.minutes(5))
            .aggregate(new CountAgg(), new WindowResultFunction())
            .keyBy("windowEnd")
            .process(new TopNHotItems(3))
            .print();

    env.execute("Hot Items Job");

}



/** 求某个窗口中前 N 名的热门点击商品,key 为窗口时间戳,输出为 TopN 的结果字符串 */
public static class TopNHotItems extends KeyedProcessFunction<Tuple, ItemViewCount, String> {

    private final int topSize;

    public TopNHotItems(int topSize) {
        this.topSize = topSize;
    }

    // 用于存储商品与点击数的状态,待收齐同一个窗口的数据后,再触发 TopN 计算
    private ListState<ItemViewCount> itemState;

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        super.open(parameters);
        ListStateDescriptor<ItemViewCount> itemsStateDesc = new ListStateDescriptor<>(
                "itemState-state",
                ItemViewCount.class);
        itemState = getRuntimeContext().getListState(itemsStateDesc);
    }

    @Override
    public void processElement(
            ItemViewCount input,
            Context context,
            Collector<String> collector) throws Exception {

        // 每条数据都保存到状态中
        itemState.add(input);
        // 注册 windowEnd+1 的 EventTime Timer, 当触发时,说明收齐了属于windowEnd窗口的所有商品数据
        context.timerService().registerEventTimeTimer(input.windowEnd + 1);
    }

    @Override
    public void onTimer(
            long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<String> out) throws Exception {
        // 获取收到的所有商品点击量
        List<ItemViewCount> allItems = new ArrayList<>();
        for (ItemViewCount item : itemState.get()) {
            allItems.add(item);
        }
        // 提前清除状态中的数据,释放空间
        itemState.clear();
        // 按照点击量从大到小排序
        allItems.sort(new Comparator<ItemViewCount>() {
            @Override
            public int compare(ItemViewCount o1, ItemViewCount o2) {
                return (int) (o2.viewCount - o1.viewCount);
            }
        });
        // 将排名信息格式化成 String, 便于打印
        StringBuilder result = new StringBuilder();
        result.append("====================================\n");
        result.append("时间: ").append(new Timestamp(timestamp-1)).append("\n");
        for (int i=0; i<allItems.size() && i < topSize; i++) {
            ItemViewCount currentItem = allItems.get(i);
            // No1:  商品ID=12224  浏览量=2413
            result.append("No").append(i).append(":")
                    .append("  商品ID=").append(currentItem.itemId)
                    .append("  浏览量=").append(currentItem.viewCount)
                    .append("\n");
        }
        result.append("====================================\n\n");

        // 控制输出频率,模拟实时滚动结果
        Thread.sleep(1000);

        out.collect(result.toString());
    }
}




/** 用于输出窗口的结果 */
public static class WindowResultFunction implements WindowFunction<Long, ItemViewCount, Tuple, TimeWindow> {

    @Override
    public void apply(
            Tuple key,  // 窗口的主键,即 itemId
            TimeWindow window,  // 窗口
            Iterable<Long> aggregateResult, // 聚合函数的结果,即 count 值
            Collector<ItemViewCount> collector  // 输出类型为 ItemViewCount
    ) throws Exception {
        Long itemId = ((Tuple1<Long>) key).f0;
        Long count = aggregateResult.iterator().next();
        collector.collect(ItemViewCount.of(itemId, window.getEnd(), count));
    }
}


/** COUNT 统计的聚合函数实现,每出现一条记录加一 */
public static class CountAgg implements AggregateFunction<UserBehavior, Long, Long> {

    @Override
    public Long createAccumulator() {
        return 0L;
    }

    @Override
    public Long add(UserBehavior userBehavior, Long acc) {
        return acc + 1;
    }

    @Override
    public Long getResult(Long acc) {
        return acc;
    }

    @Override
    public Long merge(Long acc1, Long acc2) {
        return acc1 + acc2;
    }
}


/** 商品点击量(窗口操作的输出类型) */
public static class ItemViewCount {
    public long itemId;     // 商品ID
    public long windowEnd;  // 窗口结束时间戳
    public long viewCount;  // 商品的点击量

    public static ItemViewCount of(long itemId, long windowEnd, long viewCount) {
        ItemViewCount result = new ItemViewCount();
        result.itemId = itemId;
        result.windowEnd = windowEnd;
        result.viewCount = viewCount;
        return result;
    }
}



/** 用户行为数据结构 **/
public static class UserBehavior {
    public long userId;         // 用户ID
    public long itemId;         // 商品ID
    public int categoryId;      // 商品类目ID
    public String behavior;     // 用户行为, 包括("pv", "buy", "cart", "fav")
    public long timestamp;      // 行为发生的时间戳,单位秒
}

}

实时模拟的结果:

====================================
时间: 2017-11-26 09:05:00.0
No0:  商品ID=5051027  浏览量=3
No1:  商品ID=3493253  浏览量=3
No2:  商品ID=4261030  浏览量=3
====================================


====================================
时间: 2017-11-26 09:10:00.0
No0:  商品ID=812879  浏览量=5
No1:  商品ID=2600165  浏览量=4
No2:  商品ID=2828948  浏览量=4
====================================


====================================
时间: 2017-11-26 09:15:00.0
No0:  商品ID=812879  浏览量=7
No1:  商品ID=138964  浏览量=5
No2:  商品ID=4568476  浏览量=5
====================================


====================================
时间: 2017-11-26 09:20:00.0
No0:  商品ID=812879  浏览量=8
No1:  商品ID=2338453  浏览量=8
No2:  商品ID=2563440  浏览量=7
====================================

可以看到,我们用比较简单的代码,就实现了热点TOP n的问题.可见flink使用起来还是很方便的(至少比java方便不少)。

2.flink这么强大?为甚?

从上一个例子里面,我们已经初步体会到了flink的方便之处。我想从一下几个方面解释一下:

  1. 支持多种窗口
  2. 支持table api 【第二讲介绍】
  3. exactly-once (正好一次) 【第二讲介绍】

1. 支持多种窗口
1.1 关于flink窗口我手动画了一个简单的图:
图片描述

1.2flink窗口函数
窗口函数就是这四个:ReduceFunction,AggregateFunction,FoldFunction,ProcessWindowFunction.(当然也可以自定义window)

3.flink工作流程?
dataSource ->  DataTransformation(*)  ->dataSink

3.1 登陆监控demo了解 dataSource和dataSink

    dataSource:
        基于本地集合的 source、基于文件的 source、基于网络套接字的 source、自定义的 source
        自定义source:
        a:flink提供了很多定义好的sourceFunction 比如Kafka,RabbitMq,Mysql...
        b:StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction) 自己写sourceFunction 
          (实现ParallelSourceFunction / RichParallelSourceFunction )
    dataSink:
        写入文件、打印出来、写入 socket 、自定义的 sink 
        自定义的sink 
        a:同理,dataSink提供了很多定义好的dataSink...
        b:自定义dataSink

3.2 DataTransformation(*)

    简单的Transformation示意图【图2】
    Transformation:数据转换的各种操作,有 Map / FlatMap / Filter / KeyBy / Reduce /
    Fold / Aggregations / Window / WindowAll / Union / Window join / Split / Select / Project 等,
    操作很多,可以将数据转换计算成你想要的数据。
    hello-demo
    注【1】

4.flink在我们测试环境上集成的demo

    1:登陆异地监控 (讲清楚架构关系)
    2:代理树
    

5.flink怎么发布?web操作界面简单介绍。

打jar包,设置参数(并发度,main函数等),上传


注:
【1】
map就是做一些映射,比如我们把两个字符串合并成一个字符串,把一个字符串拆成两个或者三个字符串。
flatMap类似于把一个记录拆分成两条、三条、甚至是四条记录,例如把一个字符串分割成一个字符数组。
Filter就类似于过滤。
keyBy就等效于SQL里的group by。
aggregate是一个聚合操作,如计数、求和、求平均等。
reduce就类似于MapReduce里的reduce。
join操作就有点类似于我们数据库里面的join。
connect实现把两个流连成一个流。
repartition是一个重新分区操作(还没研究)。
project操作就类似于SQL里面的snacks(还没研究)

【以上涉及到的代码,我已经上传到github上面:https://github.com/iamcrawler...


crawler
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专注技术多年,曾任职京东,汉得等公司主研