大数据实践（十三） Flink基本使用

环境准备

flink-1.10.0-bin-scala_2.11.tgz（Flink 1.10）

Ubantu 18.04

scala 2.11.x

Jdk1.8+

IDEA/Eclipse开发工具

Flink 是一个分布式的流处理框架，它能够对有界和无界的数据流进行高效的处理。Flink 的核心是流处理，当然它也能支持批处理，Flink 将批处理看成是流处理的一种特殊情况，即数据流是有明确界限的。

这和 Spark Streaming 的思想是完全相反的，Spark Streaming 的核心是批处理，它将流处理看成是批处理的一种特殊情况， 即把数据流进行极小粒度的拆分，拆分为多个微批处理。

零、Flink架构

1、Flink层级

Flink 采用分层的架构设计，从而保证各层在功能和职责上的清晰。如下图所示，由上而下分别是 API & Libraries 层、Runtime 核心层以及物理部署层

2、Api

API & Libraries 这一层，Flink 又进行了更为具体的划分。

2.1 SQL & Table API

SQL & Table API 同时适用于批处理和流处理，这意味着你可以对有界数据流和无界数据流以相同的语义进行查询，并产生相同的结果。除了基本查询外， 它还支持自定义的标量函数，聚合函数以及表值函数，可以满足多样化的查询需求。

2.2 DataStream & DataSet API

DataStream & DataSet API 是 Flink 数据处理的核心 API，支持使用 Java 语言或 Scala 语言进行调用，提供了数据读取，数据转换和数据输出等一系列常用操作的封装。

2.3 Stateful Stream Processing

Stateful Stream Processing 是最低级别的抽象，它通过 Process Function 函数内嵌到 DataStream API 中。 Process Function 是 Flink 提供的最底层 API，具有最大的灵活性，允许开发者对于时间和状态进行细粒度的控制。

1、Flink开发环境

1、单机安装到Linux下

在Linux下解压后，进入目录：

bin  conf  examples  lib  LICENSE  licenses  log  NOTICE  opt  plugins  README.txt

bin目录下是相关命令，有部署、集群、执行等相关命令。

bash-java-utils.jar  historyserver.sh        pyflink-gateway-server.sh  start-zookeeper-quorum.sh
config.sh            jobmanager.sh           pyflink-shell.sh           stop-cluster.sh
find-flink-home.sh   kubernetes-entry.sh     sql-client.sh              stop-zookeeper-quorum.sh
flink                kubernetes-session.sh   standalone-job.sh          taskmanager.sh
flink.bat            mesos-appmaster-job.sh  start-cluster.bat          yarn-session.sh
flink-console.sh     mesos-appmaster.sh      start-cluster.sh           zookeeper.sh
flink-daemon.sh      mesos-taskmanager.sh    start-scala-shell.sh

conf目录下是配置文件。

flink-conf.yaml           log4j.properties               logback.xml       slaves
log4j-cli.properties      log4j-yarn-session.properties  logback-yarn.xml  sql-client-defaults.yaml
log4j-console.properties  logback-console.xml            masters           zoo.cfg

将bin目录配置进环境变量。

使用start-scala-shell.sh local命令进入命令行，会跳出一个小松鼠，以及一些提示信息。

默认创建了执行器，打印了一些批流处理的案例。

>start-scala-shell.sh local


Batch - Use the 'benv' and 'btenv' variable

    * val dataSet = benv.readTextFile("/path/to/data")
    * dataSet.writeAsText("/path/to/output")
    * benv.execute("My batch program")
    *
    * val batchTable = btenv.fromDataSet(dataSet)
    * btenv.registerTable("tableName", batchTable)
    * val result = btenv.sqlQuery("SELECT * FROM tableName").collect
    HINT: You can use print() on a DataSet to print the contents or collect()
    a sql query result back to the shell.

  Streaming - Use the 'senv' and 'stenv' variable

    * val dataStream = senv.fromElements(1, 2, 3, 4)
    * dataStream.countWindowAll(2).sum(0).print()
    *
    * val streamTable = stenv.fromDataStream(dataStream, 'num)
    * val resultTable = streamTable.select('num).where('num % 2 === 1 )
    * resultTable.toAppendStream[Row].print()
    * senv.execute("My streaming program")
    HINT: You can only print a DataStream to the shell in local mode.

通过默认创建的批处理执行器，执行一个WordCount程序。

scala> benv.readTextFile("/usr/local/bigdata/file/wordCount.txt").flatMap(_.split("")).map((_,1)).groupBy(0).sum(1).print()
(hadoop,1)
(hive,2)
(java,1)
(scala,2)
(spark,4)
(sql,1)

2、IDEA下开发Flink

1、创建一个maven项目，加入scala sdk.

2、加入flink依赖（Java、scala）

同时加入了Java、Scala开发Flink的依赖。

 <dependencies>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-scala -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-scala_2.11</artifactId>
            <version>1.10.0</version>
        </dependency>

        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-streaming-scala -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-scala_2.11</artifactId>
            <version>1.10.0</version>
            <!--            <scope>provided</scope>-->
        </dependency>



        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-streaming-scala -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId>
            <version>1.10.0</version>
        </dependency>


        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-java -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-java</artifactId>
            <version>1.10.0</version>
        </dependency>

        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-core -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-core</artifactId>
            <version>1.10.0</version>
        </dependency>


    </dependencies>

IDEA开发环境搭建完成,在IDEA中编写批流处理的WordCount.

2、入门案例

使用Flink底层Api开发批、流两种方式的wordCount.

批处理读本机文件数据，流处理从socket中读数据。

1、批处理

Scala语言编写

import org.apache.flink.api.scala.{ DataSet, ExecutionEnvironment}

/**
  * @author cgl
  * @desc
  * @date 2020/12/15 10:45
  * @version 1.0
  */
object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建执行环境
    val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    // 从文件中读取数据
    val inputPath = "dir/wordcount.txt"
    val inputDS: DataSet[String] = env.readTextFile(inputPath)
    //导入隐式转换
    import org.apache.flink.api.scala._
    // 分词之后，对单词进行groupby分组，然后用sum进行聚合
    val wordCountDS: DataSet[(String, Int)] = inputDS.flatMap(_.split("\W+"))
      .map(_.toUpperCase)
      .map((_, 1)).groupBy(0).sum(1)


    // 打印输出
    wordCountDS.print()
      
      /*
        (SCALA,3)
        (JAVA,2)
        (PYTHON,1)
        (HADOOP,3)
        (SPARK,1)
        (HBASE,1)
        (FLINK,1)
         */

  }
}

Java语言编写

导入包的时候，记得导入java包。

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.DataSet;
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.operators.DataSource;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.util.Collector;


/**
 * @author cgl
 * @version 1.0
 * @desc JavaWordCount
 * @date 2020/12/21 14:20
 */
public class WordJava {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //获得一个执行环境
        ExecutionEnvironment environment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        String inputPath = "dir/wordcount.txt";

        //读取文件
        DataSource<String> textFile = environment.readTextFile(inputPath);

        //操作数据,flatMap函数接收一个函数，在java中就是函数式接口
        DataSet<Tuple2<String, Integer>> result = textFile.flatMap(new LineSplitter()).groupBy(0).sum(1);

        //打印数据
        result.print();
        /*
        (SCALA,3)
        (JAVA,2)
        (PYTHON,1)
        (HADOOP,3)
        (SPARK,1)
        (HBASE,1)
        (FLINK,1)
         */

    }
}


//泛型，输入值和返回值
class LineSplitter implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String,Integer>>{

        //没有返回值，数据进入Collector中
    @Override
    public void flatMap(String s, Collector<Tuple2<String, Integer>> collector) throws Exception {
        String[] split = s.split("\W+");

        for (String s1 : split) {
            collector.collect(new Tuple2<>(s1.toUpperCase(),1));
        }
    }
}

2、流处理

使用linux工具发送socket数据。

nc -lk 9999

Scala编写

import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, StreamExecutionEnvironment}
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time

/**
  * @author cgl
  * @desc
  * @date 2020/12/21 16:23
  * @version 1.0
  */
object StreamWordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
      //获取环境
    val senv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    import org.apache.flink.api.scala._
      
      //从socket中获取流式数据
    val dataStream: DataStream[String] = senv.socketTextStream("node1", 9999, '
')
      
      //处理数据
    val value = dataStream.flatMap(_.split("\W+")).map(_.toUpperCase).map((_, 1)).keyBy(0).sum(1)
      
    value.print()
       /*
        11> (SPARK,1)
        4> (SCALA,1)
        8> (HADOOP,1)
        12> (FLINK,1)
        3> (JAVA,1)
        11> (PYTHON,1)
        4> (SCALA,2)
        8> (HADOOP,2)
        6> (HBASE,1)
        3> (JAVA,2)
        8> (HADOOP,3)
        4> (SCALA,3)
         */

      
    senv.execute("Streaming WordCount")
  }
}

Java编写

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

/**
 * @author cgl
 * @version 1.0
 * @desc
 * @date 2020/12/22 10:39
 */
public class StreamWordJava {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //获取环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        //从socket中获取流式数据
        DataStream<String> stream = env.socketTextStream("node1", 9999);

        //处理数据
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> result = stream.flatMap(new LineSplitter()).keyBy(0).sum(1);


        result.print();
        /*
        11> (SPARK,1)
        4> (SCALA,1)
        8> (HADOOP,1)
        12> (FLINK,1)
        3> (JAVA,1)
        11> (PYTHON,1)
        4> (SCALA,2)
        8> (HADOOP,2)
        6> (HBASE,1)
        3> (JAVA,2)
        8> (HADOOP,3)
        4> (SCALA,3)
         */

        //执行
        env.execute("Streaming WordCount");

    }
}