Flink

​编辑执行环境

        创建执行环境

        执行模式

        触发程序执行 

源算子（Source）

        读取有界数据流

        读取无界数据

        读取自定义数据源（源算子）

DataStream是一个 Flink 程序，其实就是对 DataStream 的各种转换。具体来说，代码基本上都由以下几 部分构成：

• 获取执行环境（Execution Environment）
• 读取数据源（Source）
• 定义基于数据的转换操作（Transformations）
• 定义计算结果的输出位置（Sink）
• 触发程序执行（Execute）

 执行环境

        创建执行环境

        编写Flink 程 序 的 第 一 步 ， 就 是 创 建 执 行 环 境 。 我 们 要 获 取 的 执 行 环 境 ， 是 StreamExecutionEnvironment 类的对象，这是所有 Flink 程序的基础。在代码中创建执行环境的 方式，就是调用这个类的静态方法，具体有以下三种:

1、getExecutionEnvironment（智能）

        就是直接调用 getExecutionEnvironment 方法。它会根据当前运行的上下文 直接得到正确的结果；也就是说，这个方法会根据当前运行的方式，自行决定该返回什么样的 运行环境。

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

        这种“智能”的方式不需要我们额外做判断，用起来简单高效，是最常用的一种创建执行 环境的方式。 

 2、createLocalEnvironment（本地）

        这个方法返回一个本地执行环境。可以在调用时传入一个参数，指定默认的并行度；如果 不传入，则默认并行度就是本地的 CPU 核心数。

val localEnvironment = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment()

3.、createRemoteEnvironment（远程）

        这个方法返回集群执行环境。需要在调用时指定 JobManager 的主机名和端口号，并指定 要在集群中运行的 Jar 包。

val remoteEnv = StreamExecutionEnvironment.createRemoteEnvironment("host", // JobManager 主机名1234, // JobManager 进程端口号"path/to/jarFile.jar" // 提交给 JobManager 的 JAR 包
)

        执行模式

        在之前的 Flink 版本中，批处理的执行环境与流处理类似，是调用类 ExecutionEnvironment 的静态方法，并返回它的对象：

// 批处理环境
val batchEnv = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
// 流处理环境
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

1. 流执行模式（STREAMING） 这是 DataStream API 最经典的模式，一般用于需要持续实时处理的无界数据流。默认情 况下，程序使用的就是 STREAMING 执行模式。
2. 批执行模式（BATCH） 专门用于批处理的执行模式, 这种模式下，Flink 处理作业的方式类似于 MapReduce 框架。 对于不会持续计算的有界数据，我们用这种模式处理会更方便。
3. 自动模式（AUTOMATIC） 在这种模式下，将由程序根据输入数据源是否有界，来自动选择执行模式。 由于 Flink 程序默认是 STREAMING 模式，我们这里重点介绍一下 BATCH 模式的配置。 

        BATCH （批处理）模式的配置，主要有两种方式：

        1、通过命令行配置

        在提交作业时，增加 execution.runtime-mode 参数，指定值为 BATCH。

bin/flink run -Dexecution.runtime-mode=BATCH ...

        2、通过代码配置（不推荐）

        在代码中，直接基于执行环境调用 setRuntimeMode 方法，传入 BATCH 模式。

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.BATCH)

        触发程序执行 

        我们需要显式地调用执行环境的 execute()方法，来触发程序执行。execute()方法将一直等 待作业完成，然后返回一个执行结果（JobExecutionResult）。 

env.execute()

源算子（Source）

        Flink 可以从各种来源获取数据，然后构建 DataStream 进行转换处理。一般将数据的输入 来源称为数据源，而读取数据的算子就是源算子（Source）。所以，Source 就是我们整个处理 程序的输入端。

        Flink 代码中通用的添加 Source 的方式，是调用执行环境的 addSource()方法，方法传入一个对象参数，需要实现 SourceFunction 接口，返回一个 DataStream。

//通过调用 addSource()方法可以获取 DataStream 对象
val stream = env.addSource(...)

        读取有界数据流

        案例需求：

        为了更好地理解，我们先构建一个实际应用场景。比如网站的访问操作，可以抽象成一个 三元组（用户名，用户访问的 url，用户访问 url 的时间戳），所以在这里，我们可以创建一个 类 Event，将用户行为包装成它的一个对象。Event 包含了以下一些字段

        定义样例类 

case class Event(user: String, url: String, timestamp: Long)

1、从元素中读取数据 

//从元素中读取数据val stream: DataStream[Int] = env.fromElements(1, 2, 3, 4, 5, 6) //指定元素数据//创建当前样例类Event的对象val value1: DataStream[Event] = env.fromElements(Event("张三", "01", 1000L),Event("李四", "04", 2000L),Event("王五", "01", 6000L),Event("赵六", "03", 1000L))

 2、从集合中读取数据

 //从集合中读取数据//定义一个集合val e = List(Event("张三", "01", 1000L),Event("李四", "04", 2000L),Event("王五", "01", 6000L),Event("赵六", "03", 1000L))val value2: DataStream[Event] = env.fromCollection(e)

3、从文件读取数据

        真正的实际应用中，自然不会直接将数据写在代码中。通常情况下，我们会从存储介质中 获取数据，一个比较常见的方式就是读取日志文件。这也是批处理中最常见的读取方式。 

val value3: DataStream[String] = env.readTextFile("datas\\wc.txt")

        读取无界数据

1、从 Socket 读取数据 

        不论从集合还是文件，我们读取的其实都是有界数据。在流处理的场景中，数据往往是无 界的。一个简单的例子，就是我们之前用到的读取 socket 文本流。这种方式由于吞吐量小、 稳定性较差，一般也是用于测试。

val stream = env.socketTextStream("localhost", 7777)

2、从 Kafka 读取数据

        Flink 官方提供了连接工具 flink-connector-kafka，直接帮我们实现了一个消费者 FlinkKafkaConsumer，它就是用来读取 Kafka 数据的 SourceFunction。

        添加连接器依赖

<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-kafka_${scala.binary.version}</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency>

        调用 env.addSource()，传入 FlinkKafkaConsumer 的对象实例即可：

def main(args: Array[String]): Unit = {val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment//设置全局并行度env.setParallelism(1)//使用Properties对象保存kafa连接的相关配置val properties: Properties = new Properties()properties.setProperty("bootstrap.servers","master:9000")properties.setProperty("group.id","consumer-group")val stream: DataStream[String] = env.addSource( new FlinkKafkaConsumer[String]("clicks", new SimpleStringSchema(),properties))stream.print()env.execute()}

        读取自定义数据源（源算子）

        接下来我们创建一个自定义的数据源，实现 SourceFunction 接口。主要重写两个关键方法： run()和 cancel()。

• run()方法：使用运行时上下文对象（SourceContext）向下游发送数据；
• cancel()方法：通过标识位控制退出循环，来达到中断数据源的效果。

创建自定义读取数据源类 

class f4 extends SourceFunction[ Event ]{ //实现SourceFunction接口 泛型为之前定义好的样例类Event//标志位var running = true//重写抽象方法override def run(sourceContext: SourceFunction.SourceContext[Event]): Unit = {//随机数生成器val random = new Random ()//定义数据随机选择的范围val user = Array ("张三", "李四", "王五")val url = Array ("02", "01", "03", "04")//用标志位作为循环判断条件，不停的发出数据while (running) {val event = Event (user (random.nextInt (user.length) ), url (random.nextInt (url.length) ), Calendar.getInstance.getTimeInMillis)//调用ctx的方法向下游发送数据sourceContext.collect (event)//每隔1秒发送一条数据Thread.sleep (1000)}}override def cancel(): Unit = running = false
}

测试类运行 

def main(args: Array[String]): Unit = {val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment//全局并行度设置为1env.setParallelism(1)//读取自定义的数据源val ste: DataStream[Event] = env.addSource(new f4)//输出ste.print()//执行env.execute()}

执行效果：每隔1秒自动输出一行数据

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        执行模式

        触发程序执行 

源算子（Source）

        读取有界数据流

        读取无界数据

        读取自定义数据源（源算子）

DataStream是一个 Flink 程序，其实就是对 DataStream 的各种转换。具体来说，代码基本上都由以下几 部分构成：

• 获取执行环境（Execution Environment）
• 读取数据源（Source）
• 定义基于数据的转换操作（Transformations）
• 定义计算结果的输出位置（Sink）
• 触发程序执行（Execute）

 执行环境

        创建执行环境

        编写Flink 程 序 的 第 一 步 ， 就 是 创 建 执 行 环 境 。 我 们 要 获 取 的 执 行 环 境 ， 是 StreamExecutionEnvironment 类的对象，这是所有 Flink 程序的基础。在代码中创建执行环境的 方式，就是调用这个类的静态方法，具体有以下三种:

1、getExecutionEnvironment（智能）

        就是直接调用 getExecutionEnvironment 方法。它会根据当前运行的上下文 直接得到正确的结果；也就是说，这个方法会根据当前运行的方式，自行决定该返回什么样的 运行环境。

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

        这种“智能”的方式不需要我们额外做判断，用起来简单高效，是最常用的一种创建执行 环境的方式。 

 2、createLocalEnvironment（本地）

        这个方法返回一个本地执行环境。可以在调用时传入一个参数，指定默认的并行度；如果 不传入，则默认并行度就是本地的 CPU 核心数。

val localEnvironment = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment()

3.、createRemoteEnvironment（远程）

        这个方法返回集群执行环境。需要在调用时指定 JobManager 的主机名和端口号，并指定 要在集群中运行的 Jar 包。

val remoteEnv = StreamExecutionEnvironment.createRemoteEnvironment("host", // JobManager 主机名1234, // JobManager 进程端口号"path/to/jarFile.jar" // 提交给 JobManager 的 JAR 包
)

        执行模式

        在之前的 Flink 版本中，批处理的执行环境与流处理类似，是调用类 ExecutionEnvironment 的静态方法，并返回它的对象：

// 批处理环境
val batchEnv = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
// 流处理环境
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

1. 流执行模式（STREAMING） 这是 DataStream API 最经典的模式，一般用于需要持续实时处理的无界数据流。默认情 况下，程序使用的就是 STREAMING 执行模式。
2. 批执行模式（BATCH） 专门用于批处理的执行模式, 这种模式下，Flink 处理作业的方式类似于 MapReduce 框架。 对于不会持续计算的有界数据，我们用这种模式处理会更方便。
3. 自动模式（AUTOMATIC） 在这种模式下，将由程序根据输入数据源是否有界，来自动选择执行模式。 由于 Flink 程序默认是 STREAMING 模式，我们这里重点介绍一下 BATCH 模式的配置。 

        BATCH （批处理）模式的配置，主要有两种方式：

        1、通过命令行配置

        在提交作业时，增加 execution.runtime-mode 参数，指定值为 BATCH。

bin/flink run -Dexecution.runtime-mode=BATCH ...

        2、通过代码配置（不推荐）

        在代码中，直接基于执行环境调用 setRuntimeMode 方法，传入 BATCH 模式。

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.BATCH)

        触发程序执行 

        我们需要显式地调用执行环境的 execute()方法，来触发程序执行。execute()方法将一直等 待作业完成，然后返回一个执行结果（JobExecutionResult）。 

env.execute()

源算子（Source）

        Flink 可以从各种来源获取数据，然后构建 DataStream 进行转换处理。一般将数据的输入 来源称为数据源，而读取数据的算子就是源算子（Source）。所以，Source 就是我们整个处理 程序的输入端。

        Flink 代码中通用的添加 Source 的方式，是调用执行环境的 addSource()方法，方法传入一个对象参数，需要实现 SourceFunction 接口，返回一个 DataStream。

//通过调用 addSource()方法可以获取 DataStream 对象
val stream = env.addSource(...)

        读取有界数据流

        案例需求：

        为了更好地理解，我们先构建一个实际应用场景。比如网站的访问操作，可以抽象成一个 三元组（用户名，用户访问的 url，用户访问 url 的时间戳），所以在这里，我们可以创建一个 类 Event，将用户行为包装成它的一个对象。Event 包含了以下一些字段

        定义样例类 

case class Event(user: String, url: String, timestamp: Long)

1、从元素中读取数据 

//从元素中读取数据val stream: DataStream[Int] = env.fromElements(1, 2, 3, 4, 5, 6) //指定元素数据//创建当前样例类Event的对象val value1: DataStream[Event] = env.fromElements(Event("张三", "01", 1000L),Event("李四", "04", 2000L),Event("王五", "01", 6000L),Event("赵六", "03", 1000L))

 2、从集合中读取数据

 //从集合中读取数据//定义一个集合val e = List(Event("张三", "01", 1000L),Event("李四", "04", 2000L),Event("王五", "01", 6000L),Event("赵六", "03", 1000L))val value2: DataStream[Event] = env.fromCollection(e)

3、从文件读取数据

        真正的实际应用中，自然不会直接将数据写在代码中。通常情况下，我们会从存储介质中 获取数据，一个比较常见的方式就是读取日志文件。这也是批处理中最常见的读取方式。 

val value3: DataStream[String] = env.readTextFile("datas\\wc.txt")

        读取无界数据

1、从 Socket 读取数据 

        不论从集合还是文件，我们读取的其实都是有界数据。在流处理的场景中，数据往往是无 界的。一个简单的例子，就是我们之前用到的读取 socket 文本流。这种方式由于吞吐量小、 稳定性较差，一般也是用于测试。

val stream = env.socketTextStream("localhost", 7777)

2、从 Kafka 读取数据

        Flink 官方提供了连接工具 flink-connector-kafka，直接帮我们实现了一个消费者 FlinkKafkaConsumer，它就是用来读取 Kafka 数据的 SourceFunction。

        添加连接器依赖

<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-kafka_${scala.binary.version}</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency>

        调用 env.addSource()，传入 FlinkKafkaConsumer 的对象实例即可：

def main(args: Array[String]): Unit = {val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment//设置全局并行度env.setParallelism(1)//使用Properties对象保存kafa连接的相关配置val properties: Properties = new Properties()properties.setProperty("bootstrap.servers","master:9000")properties.setProperty("group.id","consumer-group")val stream: DataStream[String] = env.addSource( new FlinkKafkaConsumer[String]("clicks", new SimpleStringSchema(),properties))stream.print()env.execute()}

        读取自定义数据源（源算子）

        接下来我们创建一个自定义的数据源，实现 SourceFunction 接口。主要重写两个关键方法： run()和 cancel()。

• run()方法：使用运行时上下文对象（SourceContext）向下游发送数据；
• cancel()方法：通过标识位控制退出循环，来达到中断数据源的效果。

创建自定义读取数据源类 

class f4 extends SourceFunction[ Event ]{ //实现SourceFunction接口 泛型为之前定义好的样例类Event//标志位var running = true//重写抽象方法override def run(sourceContext: SourceFunction.SourceContext[Event]): Unit = {//随机数生成器val random = new Random ()//定义数据随机选择的范围val user = Array ("张三", "李四", "王五")val url = Array ("02", "01", "03", "04")//用标志位作为循环判断条件，不停的发出数据while (running) {val event = Event (user (random.nextInt (user.length) ), url (random.nextInt (url.length) ), Calendar.getInstance.getTimeInMillis)//调用ctx的方法向下游发送数据sourceContext.collect (event)//每隔1秒发送一条数据Thread.sleep (1000)}}override def cancel(): Unit = running = false
}

测试类运行 

def main(args: Array[String]): Unit = {val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment//全局并行度设置为1env.setParallelism(1)//读取自定义的数据源val ste: DataStream[Event] = env.addSource(new f4)//输出ste.print()//执行env.execute()}

执行效果：每隔1秒自动输出一行数据