一文学完Flink流计算常用算子（Flink算子大全）

╰半橙微兮° 2022-09-01 00:03 331阅读 0赞

Flink和Spark类似，也是一种一站式处理的框架；既可以进行批处理（DataSet），也可以进行实时处理（DataStream）。

所以下面将Flink的算子分为两大类：一类是DataSet，一类是DataStream。

## DataSet ##

### 一、Source算子 ###

1. fromCollection

fromCollection：从本地集合读取数据

例：

val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    val textDataSet: DataSet[String] = env.fromCollection(
      List("1,张三", "2,李四", "3,王五", "4,赵六")
    )

2. readTextFile

readTextFile：从文件中读取：

val textDataSet: DataSet[String]  = env.readTextFile("/data/a.txt")

3. readTextFile：遍历目录

readTextFile可以对一个文件目录内的所有文件，包括所有子目录中的所有文件的遍历访问方式：

val parameters = new Configuration
    // recursive.file.enumeration 开启递归
    parameters.setBoolean("recursive.file.enumeration", true)
    val file = env.readTextFile("/data").withParameters(parameters)

4. readTextFile：读取压缩文件

对于以下压缩类型，不需要指定任何额外的inputformat方法，flink可以自动识别并且解压。但是，压缩文件可能不会并行读取，可能是顺序读取的，这样可能会影响作业的可伸缩性。

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>压缩方法</th> 
   <th>文件扩展名</th> 
   <th>是否可并行读取</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>DEFLATE</td> 
   <td>.deflate</td> 
   <td>no</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>GZip</td> 
   <td>.gz .gzip</td> 
   <td>no</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Bzip2</td> 
   <td>.bz2</td> 
   <td>no</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>XZ</td> 
   <td>.xz</td> 
   <td>no</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

val file = env.readTextFile("/data/file.gz")

### 二、Transform转换算子 ###

因为Transform算子基于Source算子操作，所以首先构建Flink执行环境及Source算子，后续Transform算子操作基于此：

val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    val textDataSet: DataSet[String] = env.fromCollection(
      List("张三,1", "李四,2", "王五,3", "张三,4")
    )

1. map

将DataSet中的每一个元素转换为另外一个元素：

// 使用map将List转换为一个Scala的样例类
    
    case class User(name: String, id: String)
    
    val userDataSet: DataSet[User] = textDataSet.map {
      text =>
        val fieldArr = text.split(",")
        User(fieldArr(0), fieldArr(1))
    }
    userDataSet.print()

2. flatMap

将DataSet中的每一个元素转换为0...n个元素：

// 使用flatMap操作，将集合中的数据：
    // 根据第一个元素，进行分组
    // 根据第二个元素，进行聚合求值 
    
    val result = textDataSet.flatMap(line => line)
          .groupBy(0) // 根据第一个元素，进行分组
          .sum(1) // 根据第二个元素，进行聚合求值
          
    result.print()

3. mapPartition

将一个分区中的元素转换为另一个元素：

// 使用mapPartition操作，将List转换为一个scala的样例类
    
    case class User(name: String, id: String)
    
    val result: DataSet[User] = textDataSet.mapPartition(line => {
          line.map(index => User(index._1, index._2))
        })
        
    result.print()

4. filter

过滤出来一些符合条件的元素，返回**boolean值为true**的元素：

val source: DataSet[String] = env.fromElements("java", "scala", "java")
    val filter:DataSet[String] = source.filter(line => line.contains("java"))//过滤出带java的数据
    filter.print()

5. reduce

可以对一个dataset或者一个group来进行聚合计算，最终**聚合成一个元素：**

// 使用 fromElements 构建数据源
    val source = env.fromElements(("java", 1), ("scala", 1), ("java", 1))
    // 使用map转换成DataSet元组
    val mapData: DataSet[(String, Int)] = source.map(line => line)
    // 根据首个元素分组
    val groupData = mapData.groupBy(_._1)
    // 使用reduce聚合
    val reduceData = groupData.reduce((x, y) => (x._1, x._2 + y._2))
    // 打印测试
    reduceData.print()

6. reduceGroup

将一个dataset或者一个group**聚合成一个或多个元素**。  
reduceGroup是reduce的一种优化方案；  
它会先分组reduce，然后在做整体的reduce；这样做的好处就是可以减少网络IO：

// 使用 fromElements 构建数据源
    val source: DataSet[(String, Int)] = env.fromElements(("java", 1), ("scala", 1), ("java", 1))
    // 根据首个元素分组
    val groupData = source.groupBy(_._1)
    // 使用reduceGroup聚合
    val result: DataSet[(String, Int)] = groupData.reduceGroup {
          (in: Iterator[(String, Int)], out: Collector[(String, Int)]) =>
            val tuple = in.reduce((x, y) => (x._1, x._2 + y._2))
            out.collect(tuple)
        }
    // 打印测试
    result.print()

7. minBy和maxBy

选择具有最小值或最大值的**元素：**

// 使用minBy操作，求List中每个人的最小值
    // List("张三,1", "李四,2", "王五,3", "张三,4")
    
    case class User(name: String, id: String)
    // 将List转换为一个scala的样例类
    val text: DataSet[User] = textDataSet.mapPartition(line => {
          line.map(index => User(index._1, index._2))
        })
        
    val result = text
              .groupBy(0) // 按照姓名分组
              .minBy(1)   // 每个人的最小值

8. Aggregate

在数据集上进行聚合求**最值**（最大值、最小值）：

val data = new mutable.MutableList[(Int, String, Double)]
        data.+=((1, "yuwen", 89.0))
        data.+=((2, "shuxue", 92.2))
        data.+=((3, "yuwen", 89.99))
    // 使用 fromElements 构建数据源
    val input: DataSet[(Int, String, Double)] = env.fromCollection(data)
    // 使用group执行分组操作
    val value = input.groupBy(1)
                // 使用aggregate求最大值元素
                .aggregate(Aggregations.MAX, 2) 
    // 打印测试
    value.print()

**Aggregate只能作用于元组上**

> 注意：  
> 要使用aggregate，只能使用字段索引名或索引名称来进行分组 `groupBy(0)` ，否则会报一下错误:  
> Exception in thread "main" java.lang.UnsupportedOperationException: Aggregate does not support grouping with KeySelector functions, yet.

9. distinct

去除重复的数据：

// 数据源使用上一题的
    // 使用distinct操作，根据科目去除集合中重复的元组数据
    
    val value: DataSet[(Int, String, Double)] = input.distinct(1)
    value.print()

10. first

取前N个数：

input.first(2) // 取前两个数

11. join

将两个DataSet按照一定条件连接到一起，形成新的DataSet：

// s1 和 s2 数据集格式如下：
    // DataSet[(Int, String,String, Double)]
    
     val joinData = s1.join(s2)  // s1数据集 join s2数据集
                 .where(0).equalTo(0) {     // join的条件
          (s1, s2) => (s1._1, s1._2, s2._2, s1._3)
        }

12. leftOuterJoin

左外连接,左边的Dataset中的每一个元素，去连接右边的元素

此外还有：

rightOuterJoin：右外连接,左边的Dataset中的每一个元素，去连接左边的元素

fullOuterJoin：全外连接,左右两边的元素，全部连接

下面以 leftOuterJoin 进行示例：

val data1 = ListBuffer[Tuple2[Int,String]]()
        data1.append((1,"zhangsan"))
        data1.append((2,"lisi"))
        data1.append((3,"wangwu"))
        data1.append((4,"zhaoliu"))
    
    val data2 = ListBuffer[Tuple2[Int,String]]()
        data2.append((1,"beijing"))
        data2.append((2,"shanghai"))
        data2.append((4,"guangzhou"))
    
    val text1 = env.fromCollection(data1)
    val text2 = env.fromCollection(data2)
    
    text1.leftOuterJoin(text2).where(0).equalTo(0).apply((first,second)=>{
          if(second==null){
            (first._1,first._2,"null")
          }else{
            (first._1,first._2,second._2)
          }
        }).print()

13. cross

交叉操作，通过形成这个数据集和其他数据集的笛卡尔积，创建一个新的数据集

和join类似，但是这种交叉操作会产生笛卡尔积，在**数据比较大的时候，是非常消耗内存的操作：**

val cross = input1.cross(input2){
          (input1 , input2) => (input1._1,input1._2,input1._3,input2._2)
        }
    
    cross.print()

14. union

联合操作，创建包含来自该数据集和其他数据集的元素的新数据集,**不会去重：**

val unionData: DataSet[String] = elements1.union(elements2).union(elements3)
    // 去除重复数据
    val value = unionData.distinct(line => line)

15. rebalance

Flink也有数据倾斜的时候，比如当前有数据量大概10亿条数据需要处理，在处理过程中可能会发生如图所示的状况：

![00288a39cbc6e70d115bc6807f22dc85.png][]

这个时候本来总体数据量只需要10分钟解决的问题，出现了数据倾斜，机器1上的任务需要4个小时才能完成，那么其他3台机器执行完毕也要等待机器1执行完毕后才算整体将任务完成；所以在实际的工作中，出现这种情况比较好的解决方案就是接下来要介绍的—**rebalance**（内部使用round robin方法将数据均匀打散。这对于数据倾斜时是很好的选择。）

![6837d32a671ce46746660050162e358c.png][]

// 使用rebalance操作，避免数据倾斜
    val rebalance = filterData.rebalance()

16. partitionByHash

按照指定的key进行hash分区：

val data = new mutable.MutableList[(Int, Long, String)]
    data.+=((1, 1L, "Hi"))
    data.+=((2, 2L, "Hello"))
    data.+=((3, 2L, "Hello world"))
    
    val collection = env.fromCollection(data)
    val unique = collection.partitionByHash(1).mapPartition{
      line =>
        line.map(x => (x._1 , x._2 , x._3))
    }
    
    unique.writeAsText("hashPartition", WriteMode.NO_OVERWRITE)
    env.execute()

17. partitionByRange

根据指定的key对数据集进行范围分区：

val data = new mutable.MutableList[(Int, Long, String)]
    data.+=((1, 1L, "Hi"))
    data.+=((2, 2L, "Hello"))
    data.+=((3, 2L, "Hello world"))
    data.+=((4, 3L, "Hello world, how are you?"))
    
    val collection = env.fromCollection(data)
    val unique = collection.partitionByRange(x => x._1).mapPartition(line => line.map{
      x=>
        (x._1 , x._2 , x._3)
    })
    unique.writeAsText("rangePartition", WriteMode.OVERWRITE)
    env.execute()

18. sortPartition

根据指定的字段值进行分区的排序：

val data = new mutable.MutableList[(Int, Long, String)]
        data.+=((1, 1L, "Hi"))
        data.+=((2, 2L, "Hello"))
        data.+=((3, 2L, "Hello world"))
        data.+=((4, 3L, "Hello world, how are you?"))
    
    val ds = env.fromCollection(data)
        val result = ds
          .map { x => x }.setParallelism(2)
          .sortPartition(1, Order.DESCENDING)//第一个参数代表按照哪个字段进行分区
          .mapPartition(line => line)
          .collect()
    
    println(result)

### 三、Sink算子 ###

1. collect

将数据输出到本地集合：

result.collect()

2. writeAsText

将数据输出到文件

Flink支持多种存储设备上的文件，包括本地文件，hdfs文件等

Flink支持多种文件的存储格式，包括text文件，CSV文件等

// 将数据写入本地文件
    result.writeAsText("/data/a", WriteMode.OVERWRITE)
    
    // 将数据写入HDFS
    result.writeAsText("hdfs://node01:9000/data/a", WriteMode.OVERWRITE)

## DataStream ##

**和DataSet一样，DataStream也包括一系列的Transformation操作。**

### 一、Source算子 ###

Flink可以使用 StreamExecutionEnvironment.addSource(source) 来为我们的程序添加数据来源。  
Flink 已经提供了若干实现好了的 source functions，当然我们也可以通过实现 SourceFunction 来自定义非并行的source或者实现 ParallelSourceFunction 接口或者扩展 RichParallelSourceFunction 来自定义并行的 source。

Flink在流处理上的source和在批处理上的source基本一致。大致有4大类：

*  基于 **本地集合**的source（Collection-based-source）
 *  基于 **文件**的source（File-based-source）- 读取文本文件，即符合 TextInputFormat 规范的文件，并将其作为字符串返回
 *  基于 **网络套接字**的source（Socket-based-source）- 从 socket 读取。元素可以用分隔符切分。
 *  **自定义**的source（Custom-source）

下面使用addSource将Kafka数据写入Flink为例：

如果需要外部数据源对接，可使用addSource，如将Kafka数据写入Flink， 先引入依赖：

<dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-connector-kafka-0.11_2.11</artifactId>
        <version>1.10.0</version>
    </dependency>

将Kafka数据写入Flink：

val properties = new Properties()
    properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092")
    properties.setProperty("group.id", "consumer-group")
    properties.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer")
    properties.setProperty("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer")
    properties.setProperty("auto.offset.reset", "latest")
    
    val source = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer011[String]("sensor", new SimpleStringSchema(), properties))

基于网络套接字的：

val source = env.socketTextStream("IP", PORT)

### 二、Transform转换算子 ###

1. map

将DataSet中的每一个元素转换为另外一个元素：

dataStream.map { x => x * 2 }

2. FlatMap

采用一个数据元并生成零个，一个或多个数据元。将句子分割为单词的flatmap函数：

dataStream.flatMap { str => str.split(" ") }

3. Filter

计算每个数据元的布尔函数，并保存函数返回true的数据元。过滤掉零值的过滤器：

dataStream.filter { _ != 0 }

4. **KeyBy**

逻辑上将流分区为不相交的分区。具有相同Keys的所有记录都分配给同一分区。在内部，keyBy（）是使用散列分区实现的。指定键有不同的方法。

此转换返回KeyedStream，其中包括使用被Keys化状态所需的KeyedStream：

dataStream.keyBy(0)

5. Reduce

被Keys化数据流上的“滚动”Reduce。将当前数据元与最后一个Reduce的值组合并发出新值：

keyedStream.reduce { _ + _ }

6. **Fold**

具有初始值的被Keys化数据流上的“滚动”折叠。将当前数据元与最后折叠的值组合并发出新值：

val result: DataStream[String] =  keyedStream.fold("start")((str, i) => { str + "-" + i }) 
    
    // 解释：当上述代码应用于序列（1,2,3,4,5）时，输出结果“start-1”，“start-1-2”，“start-1-2-3”，...

7. Aggregations

在被Keys化数据流上滚动聚合。min和minBy之间的差异是min返回最小值，而minBy返回该字段中具有最小值的数据元（max和maxBy相同）：

keyedStream.sum(0);
    
    keyedStream.min(0);
    
    keyedStream.max(0);
    
    keyedStream.minBy(0);
    
    keyedStream.maxBy(0);

8. **Window**

可以在已经分区的KeyedStream上定义Windows。Windows根据某些特征（例如，在最后5秒内到达的数据）对每个Keys中的数据进行分组。这里不再对窗口进行详解，有关窗口的完整说明，请查看这篇文章：[Flink 中极其重要的 Time 与 Window 详细解析][Flink _ Time _ Window]

dataStream.keyBy(0).window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)));

9. **WindowAll**

Windows可以在常规DataStream上定义。Windows根据某些特征（例如，在最后5秒内到达的数据）对所有流事件进行分组。

注意：在许多情况下，这是非并行转换。所有记录将收集在windowAll 算子的一个任务中。

dataStream.windowAll(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))

10. Window Apply

将一般函数应用于整个窗口。

注意：如果您正在使用windowAll转换，则需要使用AllWindowFunction。

下面是一个手动求和窗口数据元的函数：

windowedStream.apply { WindowFunction }
    
    allWindowedStream.apply { AllWindowFunction }

11. Window Reduce

将函数缩减函数应用于窗口并返回缩小的值：

windowedStream.reduce { _ + _ }

12. Window Fold

将函数折叠函数应用于窗口并返回折叠值：

val result: DataStream[String] = windowedStream.fold("start", (str, i) => { str + "-" + i }) 
    
    // 上述代码应用于序列（1,2,3,4,5）时，将序列折叠为字符串“start-1-2-3-4-5”

13. **Union**

两个或多个数据流的联合，创建包含来自所有流的所有数据元的新流。注意：如果将数据流与自身联合，则会在结果流中获取两次数据元：

dataStream.union(otherStream1, otherStream2, ...)

14. **Window Join**

在给定Keys和公共窗口上连接两个数据流：

dataStream.join(otherStream)
        .where(<key selector>).equalTo(<key selector>)
        .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(3)))
        .apply (new JoinFunction () {...})

15. Interval Join

在给定的时间间隔内使用公共Keys关联两个被Key化的数据流的两个数据元e1和e2，以便e1.timestamp + lowerBound <= e2.timestamp <= e1.timestamp + upperBound

am.intervalJoin(otherKeyedStream)
        .between(Time.milliseconds(-2), Time.milliseconds(2)) 
        .upperBoundExclusive(true) 
        .lowerBoundExclusive(true) 
        .process(new IntervalJoinFunction() {...})

16. Window CoGroup

在给定Keys和公共窗口上对两个数据流进行Cogroup：

dataStream.coGroup(otherStream)
        .where(0).equalTo(1)
        .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(3)))
        .apply (new CoGroupFunction () {...})

17. **Connect**

“连接”两个保存其类型的数据流。连接允许两个流之间的共享状态：

DataStream<Integer> someStream = ... DataStream<String> otherStream = ... ConnectedStreams<Integer, String> connectedStreams = someStream.connect(otherStream)
    
    // ... 代表省略中间操作

18. **CoMap，CoFlatMap**

类似于连接数据流上的map和flatMap：

connectedStreams.map(
        (_ : Int) => true,
        (_ : String) => false)connectedStreams.flatMap(
        (_ : Int) => true,
        (_ : String) => false)

19. **Split**

根据某些标准将流拆分为两个或更多个流：

val split = someDataStream.split(
      (num: Int) =>
        (num % 2) match {
          case 0 => List("even")
          case 1 => List("odd")
        })

20. **Select**

从拆分流中选择一个或多个流：

SplitStream<Integer> split;DataStream<Integer> even = split.select("even");DataStream<Integer> odd = split.select("odd");DataStream<Integer> all = split.select("even","odd")

### 三、Sink算子 ###

支持将数据输出到：

*  本地文件(参考批处理)
 *  本地集合(参考批处理)
 *  HDFS(参考批处理)

除此之外，还支持：

*  **sink到kafka**
 *  sink到mysql
 *  sink到redis

下面以sink到kafka为例：

val sinkTopic = "test"
    
    //样例类
    case class Student(id: Int, name: String, addr: String, sex: String)
    val mapper: ObjectMapper = new ObjectMapper()
    
    //将对象转换成字符串
    def toJsonString(T: Object): String = {
        mapper.registerModule(DefaultScalaModule)
        mapper.writeValueAsString(T)
    }
    
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        //1.创建流执行环境
        val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
        //2.准备数据
        val dataStream: DataStream[Student] = env.fromElements(
          Student(8, "xiaoming", "beijing biejing", "female")
        )
        //将student转换成字符串
        val studentStream: DataStream[String] = dataStream.map(student =>
          toJsonString(student) // 这里需要显示SerializerFeature中的某一个，否则会报同时匹配两个方法的错误
        )
        //studentStream.print()
        val prop = new Properties()
        prop.setProperty("bootstrap.servers", "node01:9092")
    
        val myProducer = new FlinkKafkaProducer011[String](sinkTopic, new KeyedSerializationSchemaWrapper[String](new SimpleStringSchema()), prop)
        studentStream.addSink(myProducer)
        studentStream.print()
        env.execute("Flink add sink")
    }

**--end--**

[00288a39cbc6e70d115bc6807f22dc85.png]: /images/20220829/90b1de54e7a7443daac5485816f86af6.png
[6837d32a671ce46746660050162e358c.png]: /images/20220829/fda6c0b06d6044d7af52a2b5e92fb4bf.png
[Flink _ Time _ Window]: https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%3F__biz%3DMzg2MzU2MDYzOA%3D%3D%26mid%3D2247483905%26idx%3D1%26sn%3D11434f3788a8a78418d21bacddcedbf7%26scene%3D21%23wechat_redirect