Flink处理函数实战之五：CoProcessFunction(双流处理)

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Flink处理函数实战系列链接

1. 深入了解ProcessFunction的状态操作(Flink-1.10)；
2. ProcessFunction；
3. KeyedProcessFunction类；
4. ProcessAllWindowFunction(窗口处理)；
5. CoProcessFunction(双流处理)；

本篇概览

• 本文是《Flink处理函数实战》系列的第五篇，学习内容是如何同时处理两个数据源的数据；
• 试想在面对两个输入流时，如果这两个流的数据之间有业务关系，该如何编码实现呢，例如下图中的操作，同时监听9998和9999端口，将收到的输出分别处理后，再由同一个sink处理(打印)：

• Flink支持的方式是扩展CoProcessFunction来处理，为了更清楚认识，我们把KeyedProcessFunction和CoProcessFunction的类图摆在一起看，如下所示：

• 从上图可见，CoProcessFunction和KeyedProcessFunction的继承关系一样，另外CoProcessFunction自身也很简单，在processElement1和processElement2中分别处理两个上游流入的数据即可，并且也支持定时器设置；

编码实战

接下来咱们开发一个应用来体验CoProcessFunction，功能非常简单，描述如下：

1. 建两个数据源，数据分别来自本地9998和9999端口；
2. 每个端口收到类似aaa,123这样的数据，转成Tuple2实例，f0是aaa，f1是123；
3. 在CoProcessFunction的实现类中，对每个数据源的数据都打日志，然后全部传到下游算子；
4. 下游操作是打印，因此9998和9999端口收到的所有数据都会在控制台打印出来；
5. 整个demo的功能如下图所示：

• 接下来编码实现上述功能；

源码下载

如果您不想写代码，整个系列的源码可在GitHub下载到，地址和链接信息如下表所示(https://github.com/zq2599/blog_demos)：

名称	链接	备注
项目主页	https://github.com/zq2599/blog_demos	该项目在GitHub上的主页
git仓库地址(https)	https://github.com/zq2599/blog_demos.git	该项目源码的仓库地址，https协议
git仓库地址(ssh)	git@github.com:zq2599/blog_demos.git	该项目源码的仓库地址，ssh协议

这个git项目中有多个文件夹，本章的应用在flinkstudy文件夹下，如下图红框所示：

Map算子

1. 做一个map算子，用来将字符串aaa,123转成Tuple2实例，f0是aaa，f1是123；
2. 算子名为WordCountMap.java：

package com.bolingcavalry.coprocessfunction;

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.util.StringUtils;

public class WordCountMap implements MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> {
    @Override
    public Tuple2<String, Integer> map(String s) throws Exception {

        if(StringUtils.isNullOrWhitespaceOnly(s)) {
            System.out.println("invalid line");
            return null;
        }

        String[] array = s.split(",");

        if(null==array || array.length<2) {
            System.out.println("invalid line for array");
            return null;
        }

        return new Tuple2<>(array[0], Integer.valueOf(array[1]));
    }
}

便于扩展的抽象类

• 开发一个抽象类，将前面图中提到的监听端口、map处理、keyby处理、打印都做到这个抽象类中，但是CoProcessFunction的逻辑却不放在这里，而是交给子类来实现，这样如果我们想进一步实践和扩展CoProcessFunction的能力，只要在子类中专注做好CoProcessFunction相关开发即可，如下图，红色部分交给子类实现，其余的都是抽象类完成的：

• 抽象类AbstractCoProcessFunctionExecutor.java，源码如下，稍后会说明几个关键点：

package com.bolingcavalry.coprocessfunction;

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.CoProcessFunction;

/**
 * @author will
 * @email zq2599@gmail.com
 * @date 2020-11-09 17:33
 * @description 串起整个逻辑的执行类，用于体验CoProcessFunction
 */
public abstract class AbstractCoProcessFunctionExecutor {

    /**
     * 返回CoProcessFunction的实例，这个方法留给子类实现
     * @return
     */
    protected abstract CoProcessFunction<
            Tuple2<String, Integer>,
            Tuple2<String, Integer>,
            Tuple2<String, Integer>> getCoProcessFunctionInstance();

    /**
     * 监听根据指定的端口，
     * 得到的数据先通过map转为Tuple2实例，
     * 给元素加入时间戳，
     * 再按f0字段分区，
     * 将分区后的KeyedStream返回
     * @param port
     * @return
     */
    protected KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, Tuple> buildStreamFromSocket(StreamExecutionEnvironment env, int port) {
        return env
                // 监听端口
                .socketTextStream("localhost", port)
                // 得到的字符串"aaa,3"转成Tuple2实例，f0="aaa"，f1=3
                .map(new WordCountMap())
                // 将单词作为key分区
                .keyBy(0);
    }

    /**
     * 如果子类有侧输出需要处理，请重写此方法，会在主流程执行完毕后被调用
     */
    protected void doSideOutput(SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> mainDataStream) {
    }

    /**
     * 执行业务的方法
     * @throws Exception
     */
    public void execute() throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 并行度1
        env.setParallelism(1);

        // 监听9998端口的输入
        KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, Tuple> stream1 = buildStreamFromSocket(env, 9998);

        // 监听9999端口的输入
        KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, Tuple> stream2 = buildStreamFromSocket(env, 9999);

        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> mainDataStream = stream1
                // 两个流连接
                .connect(stream2)
                // 执行低阶处理函数，具体处理逻辑在子类中实现
                .process(getCoProcessFunctionInstance());

        // 将低阶处理函数输出的元素全部打印出来
        mainDataStream.print();

        // 侧输出相关逻辑，子类有侧输出需求时重写此方法
        doSideOutput(mainDataStream);

        // 执行
        env.execute("ProcessFunction demo : CoProcessFunction");
    }
}

• 关键点之一：一共有两个数据源，每个源的处理逻辑都封装到buildStreamFromSocket方法中；
• 关键点之二：stream1.connect(stream2)将两个流连接起来；
• 关键点之三：process接收CoProcessFunction实例，合并后的流的处理逻辑就在这里面；
• 关键点之四：getCoProcessFunctionInstance是抽象方法，返回CoProcessFunction实例，交给子类实现，所以CoProcessFunction中做什么事情完全由子类决定；
• 关键点之五：doSideOutput方法中啥也没做，但是在主流程代码的末尾会被调用，如果子类有侧输出(SideOutput)的需求，重写此方法即可，此方法的入参是处理过的数据集，可以从这里取得侧输出；

子类决定CoProcessFunction的功能

1. 子类CollectEveryOne.java如下所示，逻辑很简单，将每个源的上游数据直接输出到下游算子：

package com.bolingcavalry.coprocessfunction;

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.CoProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

public class CollectEveryOne extends AbstractCoProcessFunctionExecutor {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(CollectEveryOne.class);

    @Override
    protected CoProcessFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>> getCoProcessFunctionInstance() {
        return new CoProcessFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>>() {

            @Override
            public void processElement1(Tuple2<String, Integer> value, Context ctx, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) {
                logger.info("处理1号流的元素：{},", value);
                out.collect(value);
            }

            @Override
            public void processElement2(Tuple2<String, Integer> value, Context ctx, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) {
                logger.info("处理2号流的元素：{}", value);
                out.collect(value);
            }
        };
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        new CollectEveryOne().execute();
    }
}

2. 上述代码中，CoProcessFunction后面的泛型定义很长：<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>> ，一共三个Tuple2，分别代表一号数据源输入、二号数据源输入、下游输出的类型；

验证

1. 分别开启本机的9998和9999端口，我这里是MacBook，执行nc -l 9998和nc -l 9999
2. 启动Flink应用，如果您和我一样是Mac电脑，直接运行CollectEveryOne.main方法即可（如果是windows电脑，我这没试过，不过做成jar在线部署也是可以的）；
3. 在监听9998和9999端口的控制台分别输入aaa,111和bbb,222
4. 以下是flink控制台输出的内容，可见processElement1和processElement1方法的日志代码已经执行，并且print方法作为最下游，将两个数据源的数据都打印出来了，符合预期：

12:45:38,774 INFO CollectEveryOne - 处理1号流的元素：(aaa,111),
(aaa,111)
12:45:43,816 INFO CollectEveryOne - 处理2号流的元素：(bbb,222)
(bbb,222)

更多

• 以上就是最基本的CoProcessFunction用法，其实CoProcessFunction的使用远不及此，结合状态，可以processElement1获得更多二号流的元素信息，另外还可以结合定时器来约束两个流协同处理的等待时间，您可以参考前面文章中的状态和定时器来自行尝试；

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