[源码分析] 从FlatMap用法到Flink的内部实现
0x00 摘要
本文将从FlatMap概念和如何使用开始入手，深入到Flink是如何实现FlatMap。希望能让大家对这个概念有更深入的理解。
0x01 Map vs FlatMap
首先我们先从概念入手。
自从响应式编程慢慢壮大以来，这两个单词现在越来越被大家熟悉了。前端能见到它们的身影，后台也能见到；安卓里面有，iOS也有。很多兄弟刚遇到它们时候是懵圈的，搞不清楚之间的区别。下面我就给大家简单讲解下。
map
它把数组流中的每一个值，使用所提供的函数执行一遍，一一对应。得到与元素个数相同的数组流。然后返回这个新数据流。
flatMap
flat是扁平的意思。所以这个操作是：先映射（map），再拍扁（join）。
flatMap输入可能是多个子数组流。所以flatMap先针对 每个子数组流的每个元素进行映射操作。然后进行扁平化处理，最后汇集所有进行扁平化处理的结果集形成一个新的列表（扁平化简而言之就是去除所有的修饰）。
flatMap与map另外一个不一样的地方就是传入的函数在处理完后返回值必须是List。
实例
比如拿到一个文本文件之后，我们是按行读取，按行处理。如果要对每一行的单词数进行计数，那么应该选择Map方法，如果是统计词频，就应该选择flatMap方法。
如果还不清楚，可以看看下面这个例子：
梁山新进一批好马，准备给每个马军头领配置一批。于是得到函数以及头领名单如下：
函数 = ( 头领 => 头领 + 好马 )
五虎将 = List(关胜、林冲、秦明、呼延灼、董平 )
八骠骑 = List(花荣、徐宁、杨志、索超、张清、朱仝、史进、穆弘 )
// Map函数的例子
利用map函数，我们可以得到 五虎将马军
五虎将马军 = 五虎将.map( 头领 => 头领 + 好马 )
结果是 List( 关胜 + 马、林冲 + 马、秦明 + 马、呼延灼 + 马、董平 + 马 )
// flatMap函数的例子
但是为了得到统一的马军，则可以用flatMap:
马军头领 = List(五虎将，八骠骑)
马军 = 马军头领.flatMap( 头领 => 头领 + 好马 )
结果就是：List( 关胜 + 马、林冲 + 马、秦明 + 马、呼延灼 + 马、董平 + 马，花荣 + 马、徐宁 + 马、杨志 + 马、索超 + 马、张清 + 马、朱仝 + 马、史进 + 马、穆弘 + 马 )
现在大家应该清楚了吧。接下来看看几个FlatMap的实例。
Scala语言的实现
Scala本身对于List类型就有map和flatMap操作。举例如下：
val names = List("Alice","James","Apple")
val strings = names.map(x => x.toUpperCase)
println(strings)
// 输出 List(ALICE, JAMES, APPLE)
val chars = names.flatMap(x=> x.toUpperCase())
println(chars)
// 输出 List(A, L, I, C, E, J, A, M, E, S, A, P, P, L, E)
Flink的例子
以上是scala语言层面的实现。下面我们看看Flink框架是如何使用FlatMap的。
网上常见的一个Flink应用的例子：
//加载数据源
val source = env.fromElements("china is the best country","beijing is the capital of china")
//转化处理数据
val ds = source.flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).groupBy(0).sum(1)
Flink源码中的例子
case class WordWithCount(word: String, count: Long)
val text = env.socketTextStream(host, port, '
')
val windowCounts = text.flatMap { w => w.split("\s") }
.map { w => WordWithCount(w, 1) }
.keyBy("word")
.timeWindow(Time.seconds(5))
.sum("count")
windowCounts.print()
0x02 自定义算子(in Flink)
上面提到的都是简单的使用，如果有复杂需求，在Flink中，我们可以通过继承FlatMapFunction和RichFlatMapFunction来自定义算子。
函数类FlatMapFunction
对于不涉及到状态的使用，可以直接继承 FlatMapFunction，其定义如下：
@Public
@FunctionalInterface
public interface FlatMapFunction<T, O> extends Function, Serializable {
void flatMap(T value, Collector<O> out) throws Exception;
}
如何自定义算子呢，这个可以直接看看Flink中的官方例子
// FlatMapFunction that tokenizes a String by whitespace characters and emits all String tokens.
public class Tokenizer implements FlatMapFunction<String, String> {
@Override
public void flatMap(String value, Collector<String> out) {
for (String token : value.split("\W")) {
out.collect(token);
}
}
}
// [...]
DataSet<String> textLines = // [...]
DataSet<String> words = textLines.flatMap(new Tokenizer());
Rich函数类RichFlatMapFunction
对于涉及到状态的情况，用户可以使用继承 RichFlatMapFunction 类的方式来实现UDF。
RichFlatMapFunction属于Flink的Rich函数类。从名称上来看，这种函数类在普通的函数类上增加了Rich前缀，比如RichMapFunction、RichFlatMapFunction或RichReduceFunction等等。比起普通的函数类，Rich函数类增加了：
open()方法：Flink在算子调用前会执行这个方法，可以用来进行一些初始化工作。close()方法：Flink在算子最后一次调用结束后执行这个方法，可以用来释放一些资源。getRuntimeContext方法：获取运行时上下文。每个并行的算子子任务都有一个运行时上下文，上下文记录了这个算子运行过程中的一些信息，包括算子当前的并行度、算子子任务序号、广播数据、累加器、监控数据。最重要的是，我们可以从上下文里获取状态数据。
FlatMap对应的RichFlatMapFunction如下：
@Public
public abstract class RichFlatMapFunction<IN, OUT> extends AbstractRichFunction implements FlatMapFunction<IN, OUT> {
@Override
public abstract void flatMap(IN value, Collector<OUT> out) throws Exception;
}
其基类 AbstractRichFunction 如下，可以看到主要是和运行时上下文建立了联系，并且有初始化和退出操作：
@Public
public abstract class AbstractRichFunction implements RichFunction, Serializable {
private transient RuntimeContext runtimeContext;
@Override
public void setRuntimeContext(RuntimeContext t) {
this.runtimeContext = t;
}
@Override
public RuntimeContext getRuntimeContext() {
return this.runtimeContext;
}
@Override
public IterationRuntimeContext getIterationRuntimeContext() {
if (this.runtimeContext instanceof IterationRuntimeContext) {
return (IterationRuntimeContext) this.runtimeContext;
}
}
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {}
@Override
public void close() throws Exception {}
}
如何最好的使用? 当然还是官方文档和例子最靠谱。
因为涉及到状态，所以如果使用，你必须创建一个 StateDescriptor，才能得到对应的状态句柄。 这保存了状态名称（你可以创建多个状态，并且它们必须具有唯一的名称以便可以引用它们），状态所持有值的类型，并且可能包含用户指定的函数，例如ReduceFunction。 根据不同的状态类型，可以创建ValueStateDescriptor，ListStateDescriptor， ReducingStateDescriptor，FoldingStateDescriptor 或 MapStateDescriptor。
状态通过 RuntimeContext 进行访问，因此只能在 rich functions 中使用。 但是我们也会看到一个例子。RichFunction 中 RuntimeContext 提供如下方法：
ValueState getState(ValueStateDescriptor)ReducingState getReducingState(ReducingStateDescriptor)ListState getListState(ListStateDescriptor)AggregatingState getAggregatingState(AggregatingStateDescriptor)FoldingState getFoldingState(FoldingStateDescriptor)MapState getMapState(MapStateDescriptor)
下面是一个 FlatMapFunction 的例子，展示了如何将这些部分组合起来：
class CountWindowAverage extends RichFlatMapFunction[(Long, Long), (Long, Long)] {
private var sum: ValueState[(Long, Long)] = _
override def flatMap(input: (Long, Long), out: Collector[(Long, Long)]): Unit = {
// access the state value
val tmpCurrentSum = sum.value
// If it hasn't been used before, it will be null
val currentSum = if (tmpCurrentSum != null) {
tmpCurrentSum
} else {
(0L, 0L)
}
// update the count
val newSum = (currentSum._1 + 1, currentSum._2 + input._2)
// update the state
sum.update(newSum)
// if the count reaches 2, emit the average and clear the state
if (newSum._1 >= 2) {
out.collect((input._1, newSum._2 / newSum._1))
sum.clear()
}
}
override def open(parameters: Configuration): Unit = {
sum = getRuntimeContext.getState(
new ValueStateDescriptor[(Long, Long)]("average", createTypeInformation[(Long, Long)])
)
}
}
object ExampleCountWindowAverage extends App {
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
env.fromCollection(List(
(1L, 3L),
(1L, 5L),
(1L, 7L),
(1L, 4L),
(1L, 2L)
)).keyBy(_._1)
.flatMap(new CountWindowAverage())
.print()
// the printed output will be (1,4) and (1,5)
env.execute("ExampleManagedState")
}
这个例子实现了一个简单的计数窗口。 我们把元组的第一个元素当作 key（在示例中都 key 都是 “1”）。 该函数将出现的次数以及总和存储在 “ValueState” 中。 一旦出现次数达到 2，则将平均值发送到下游，并清除状态重新开始。 请注意，我们会为每个不同的 key（元组中第一个元素）保存一个单独的值。
0x03 从Flink源码入手看FlatMap实现
FlatMap从Flink编程模型角度讲属于一个算子，用来对数据流或者数据集进行转换。从框架角度说，FlatMap是怎么实现的呢? 或者说FlatMap是怎么从用户代码转换到Flink运行时呢 ?
1. DataSet
首先说说 DataSet相关这套系统中FlatMap的实现。
请注意，DataSteam对应的那套系统中，operator名字都是带着Stream的，比如StreamOperator。
DataSet
val ds = source.flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).groupBy(0).sum(1) 这段代码调用的就是DataSet中的API。具体如下：
public abstract class DataSet<T> {
public <R> FlatMapOperator<T, R> flatMap(FlatMapFunction<T, R> flatMapper) {
String callLocation = Utils.getCallLocationName();
TypeInformation<R> resultType = TypeExtractor.getFlatMapReturnTypes(flatMapper, getType(), callLocation, true);
return new FlatMapOperator<>(this, resultType, clean(flatMapper), callLocation);
}
}
FlatMapOperator
可以看出，flatMap @ DataSet 主要就是生成了一个FlatMapOperator，这个可以理解为是逻辑算子。其定义如下：
public class FlatMapOperator<IN, OUT> extends SingleInputUdfOperator<IN, OUT, FlatMapOperator<IN, OUT>> {
protected final FlatMapFunction<IN, OUT> function;
protected final String defaultName;
public FlatMapOperator(DataSet<IN> input, TypeInformation<OUT> resultType, FlatMapFunction<IN, OUT> function, String defaultName) {
super(input, resultType);
this.function = function;
this.defaultName = defaultName;
}
@Override
protected FlatMapFunction<IN, OUT> getFunction() {
return function;
}
// 这个translateToDataFlow就是生成计划（Plan）的关键代码
@Override
protected FlatMapOperatorBase<IN, OUT, FlatMapFunction<IN, OUT>> translateToDataFlow(Operator<IN> input) {
String name = getName() != null ? getName() : "FlatMap at " + defaultName;
// create operator
FlatMapOperatorBase<IN, OUT, FlatMapFunction<IN, OUT>> po = new FlatMapOperatorBase<IN, OUT, FlatMapFunction<IN, OUT>>(function,
new UnaryOperatorInformation<IN, OUT>(getInputType(), getResultType()), name);
// set input
po.setInput(input);
// set parallelism
if (this.getParallelism() > 0) {
// use specified parallelism
po.setParallelism(this.getParallelism());
} else {
// if no parallelism has been specified, use parallelism of input operator to enable chaining
po.setParallelism(input.getParallelism());
}
return po;
}
}
FlatMapOperator的基类如下：
public abstract class SingleInputUdfOperator<IN, OUT, O extends SingleInputUdfOperator<IN, OUT, O>> extends SingleInputOperator<IN, OUT, O> implements UdfOperator<O> {
}
// Base class for operations that operates on a single input data set.
public abstract class SingleInputOperator<IN, OUT, O extends SingleInputOperator<IN, OUT, O>> extends Operator<OUT, O> {
private final DataSet<IN> input;
}
生成计划
DataSet API所编写的批处理程序跟DataStream API所编写的流处理程序在生成作业图（JobGraph）之前的实现差别很大。流处理程序是生成流图（StreamGraph），而批处理程序是生成计划（Plan）并由优化器对其进行优化并生成优化后的计划（OptimizedPlan）。
计划（Plan）以数据流（dataflow）的形式来表示批处理程序，但它只是批处理程序最初的表示，在一个批处理程序生成作业图之前，计划还会被进行优化以产生更高效的方案。Plan不同于流图（StreamGraph），它以sink为入口，因为一个批处理程序可能存在若干个sink，所以Plan采用集合来存储它。另外Plan还封装了批处理作业的一些基本属性：jobId、jobName以及defaultParallelism等。
生成Plan的核心部件是算子翻译器（OperatorTranslation），createProgramPlan方法通过它来”翻译“出计划，核心代码如下
public class OperatorTranslation {
// 接收每个需遍历的DataSink对象，然后将其转换成GenericDataSinkBase对象
public Plan translateToPlan(List<DataSink<?>> sinks, String jobName) {
List<GenericDataSinkBase<?>> planSinks = new ArrayList<>();
//遍历sinks集合
for (DataSink<?> sink : sinks) {
//将翻译生成的GenericDataSinkBase加入planSinks集合*，对每个sink进行”翻译“
planSinks.add(translate(sink));
}
//以planSins集合构建Plan对象
Plan p = new Plan(planSinks);
p.setJobName(jobName);
return p;
}
private <I, O> org.apache.flink.api.common.operators.Operator<O> translateSingleInputOperator(SingleInputOperator<?, ?, ?> op) {
//会调用到 FlatMapOperator 的 translateToDataFlow
org.apache.flink.api.common.operators.Operator<O> dataFlowOp = typedOp.translateToDataFlow(input);
}
}
FlatMapOperatorBase就是生成的plan中的一员。
public class FlatMapOperatorBase<IN, OUT, FT extends FlatMapFunction<IN, OUT>> extends SingleInputOperator<IN, OUT, FT> {
@Override
protected List<OUT> executeOnCollections(List<IN> input, RuntimeContext ctx, ExecutionConfig executionConfig) throws Exception {
FlatMapFunction<IN, OUT> function = userFunction.getUserCodeObject();
FunctionUtils.setFunctionRuntimeContext(function, ctx);
FunctionUtils.openFunction(function, parameters);
ArrayList<OUT> result = new ArrayList<OUT>(input.size());
TypeSerializer<IN> inSerializer = getOperatorInfo().getInputType().createSerializer(executionConfig);
TypeSerializer<OUT> outSerializer = getOperatorInfo().getOutputType().createSerializer(executionConfig);
CopyingListCollector<OUT> resultCollector = new CopyingListCollector<OUT>(result, outSerializer);
for (IN element : input) {
IN inCopy = inSerializer.copy(element);
function.flatMap(inCopy, resultCollector);
}
FunctionUtils.closeFunction(function);
return result;
}
}
而最后优化时候，则FlatMapOperatorBase会被优化成FlatMapNode。
public class GraphCreatingVisitor implements Visitor<Operator<?>> {
public boolean preVisit(Operator<?> c) {
else if (c instanceof FlatMapOperatorBase) {
n = new FlatMapNode((FlatMapOperatorBase<?, ?, ?>) c);
}
}
}
自此，FlatMap就被组合到 DataSet的 OptimizedPlan 中。下一步Flink会依据OptimizedPlan来生成 JobGraph。
作业图（JobGraph）是唯一被Flink的数据流引擎所识别的表述作业的数据结构，也正是这一共同的抽象体现了流处理和批处理在运行时的统一。至此就完成了从用户业务代码到Flink运行系统的转化。
在运行状态下，如果上游有数据流入，则FlatMap这个算子就会发挥作用。
2. DataStream
对于DataStream，则是另外一套体系结构。首先我们找一个使用DataStream的例子看看。
//获取数据: 从socket中获取
val textDataStream = env.socketTextStream("127.0.0.1", 8888, '
')
val tupDataStream = textDataStream.flatMap(_.split(" ")).map(WordWithCount(_,1))
//groupby: 按照指定的字段聚合
val windowDstram = tupDataStream.keyBy("word").timeWindow(Time.seconds(5),Time.seconds(1))
windowDstram.sum("count").print()
上面例子中，flatMap 调用的是DataStream中的API，具体如下：
public class DataStream<T> {
public <R> SingleOutputStreamOperator<R> flatMap(FlatMapFunction<T, R> flatMapper) {
//clean函数用来移除FlatMapFunction类对象的外部类部分,这样就可以进行序列化
//getType用来获取类对象的输出类型
TypeInformation<R> outType = TypeExtractor.getFlatMapReturnTypes(clean(flatMapper),
getType(), Utils.getCallLocationName(), true);
return flatMap(flatMapper, outType);
}
// 构建了一个StreamFlatMap的Operator
public <R> SingleOutputStreamOperator<R> flatMap(FlatMapFunction<T, R> flatMapper, TypeInformation<R> outputType) {
return transform("Flat Map", outputType, new StreamFlatMap<>(clean(flatMapper)));
}
// 依次调用下去
@PublicEvolving
public <R> SingleOutputStreamOperator<R> transform(
String operatorName,
TypeInformation<R> outTypeInfo,
OneInputStreamOperator<T, R> operator) {
return doTransform(operatorName, outTypeInfo, SimpleOperatorFactory.of(operator));
}
protected <R> SingleOutputStreamOperator<R> doTransform(
String operatorName,
TypeInformation<R> outTypeInfo,
StreamOperatorFactory<R> operatorFactory) {
// read the output type of the input Transform to coax out errors about MissingTypeInfo
transformation.getOutputType();
// 构建Transform对象，Transform对象中包含其上游Transform对象，这样上游下游就串成了一个Transform链。
OneInputTransformation<T, R> resultTransform = new OneInputTransformation<>(
this.transformation,
operatorName,
operatorFactory,
outTypeInfo,
environment.getParallelism());
@SuppressWarnings({"unchecked", "rawtypes"})
SingleOutputStreamOperator<R> returnStream = new SingleOutputStreamOperator(environment, resultTransform);
// 将这Transform对象放入env的transform对象列表。
getExecutionEnvironment().addOperator(resultTransform);
// 返回流
return returnStream;
}
}
上面源码中的几个概念需要澄清。
Transformation：首先，FlatMap在FLink编程模型中是算子API，在DataStream中会生成一个Transformation，即逻辑算子。
逻辑算子Transformation最后会对应到物理算子Operator，这个概念对应的就是StreamOperator。
StreamOperator：DataStream 上的每一个 Transformation 都对应了一个 StreamOperator，StreamOperator是运行时的具体实现，会决定UDF(User-Defined Funtion)的调用方式。
processElement()方法也是UDF的逻辑被调用的地方，例如FlatMapFunction里的flatMap()方法。
public class StreamFlatMap<IN, OUT>
extends AbstractUdfStreamOperator<OUT, FlatMapFunction<IN, OUT>>
implements OneInputStreamOperator<IN, OUT> {
private transient TimestampedCollector<OUT> collector;
public StreamFlatMap(FlatMapFunction<IN, OUT> flatMapper) {
super(flatMapper);
chainingStrategy = ChainingStrategy.ALWAYS;
}
@Override
public void open() throws Exception {
super.open();
collector = new TimestampedCollector<>(output);
}
@Override
public void processElement(StreamRecord<IN> element) throws Exception {
collector.setTimestamp(element);
// 调用用户定义的FlatMap
userFunction.flatMap(element.getValue(), collector);
}
}
我们可以看到，StreamFlatMap继承了AbstractUdfStreamOperator，从而间接继承了StreamOperator。
public abstract class AbstractStreamOperator<OUT>
implements StreamOperator<OUT>, SetupableStreamOperator<OUT>, Serializable {
}
StreamOperator是根接口。对于 Streaming 来说所有的算子都继承自 StreamOperator。继承了StreamOperator的扩展接口则有OneInputStreamOperator，TwoInputStreamOperator。实现了StreamOperator的抽象类有AbstractStreamOperator以及它的子类AbstractUdfStreamOperator。
从 API 到 逻辑算子 Transformation，再到 物理算子Operator，就生成了 StreamGraph。下一步Flink会依据StreamOperator来生成 JobGraph。
作业图（JobGraph）是唯一被Flink的数据流引擎所识别的表述作业的数据结构，也正是这一共同的抽象体现了流处理和批处理在运行时的统一。至此就完成了从用户业务代码到Flink运行系统的转化。
0x04 参考
【Flink】Flink基础之实现WordCount程序（Java与Scala版本）