Java怎么做数据拟合

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文章标签 Java怎么做数据拟合 flink 大数据 scala 数据 文章分类 Java 后端开发

1、功能说明

2、API使用说明

3、代码示例

1、什么是 flink的DataGeneratorSource

flink中提供了DataGeneratorSource类，来创建一个`可并行的生成测试数据的数据源`，它支持自定义生成数据的类型、生成数据的行数、生成数据的速率，能够很好的模拟真实的数据源，常被用来做flink流任务测试和性能测试

2、使用 DataGeneratorSource 生成测试数据

2.1 API使用说明：

DataGeneratorSource(
     GeneratorFunction<Long, OUT> generatorFunction
    ,long count
    ,RateLimiterStrategy rateLimiterStrategy
    ,TypeInformation<OUT> typeInfo)

 参数说明：
    @generatorFunction   ： 指定 GeneratorFunction 实现类(生成数据的具体实现类)
    @count               ： 指定输出数据的总行数(如果想一直输出，可以设置为Long.MAX_VALUE)
    @rateLimiterStrategy ： 指定发射速率(每秒发射的记录数)
    @typeInfo            ： 指定返回值类型

2.2 这是一个完整的入门案例

开发语言：Java1.8

flink版本：Flink1.17.0

示例代码：

package com.baidu.bean;

public class FlinkUser {
    public Long id;
    public String name;
    public Long createtime;

    // 一定要提供一个 空参 的构造器(反射的时候要使用)
    public FlinkUser() {
    }

    public FlinkUser(Long id, String name, Long createtime) {
        this.id = id;
        this.name = name;
        this.createtime = createtime;
    }

    public Long getId() {
        return id;
    }

    public void setId(Long id) {
        this.id = id;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public Long getCreatetime() {
        return createtime;
    }

    public void setCreatetime(Long createtime) {
        this.createtime = createtime;
    }

    @Override
    public int hashCode() {
        return this.name.hashCode();
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "FlinkUser{" +
                "id=" + id +
                ", name='" + name + '\'' +
                ", createtime=" + createtime +
                '}';
    }
}


package com.baidu.datastream.source;

import com.baidu.bean.FlinkUser;
import org.apache.commons.math3.random.RandomDataGenerator;
import org.apache.flink.api.connector.source.SourceReaderContext;
import org.apache.flink.connector.datagen.source.GeneratorFunction;

/*
 *
 *  TODO GeneratorFunction<T, O>接口说明：
 *      功能说明：
 *          数据生成器函数的基本接口，用来定义生成数据的核心逻辑
 *      泛型说明：
 *          T ： 输入数据的类型(默认为Long)，表示数据生成器的自增ID
 *          O ： 输出数据的类型，要指定flink的数据类型(TypeInformation)
 *      实现方法：
 *          open   ： 创建对象时，调用一次，用来做资源初始化
 *          close  ： 销毁对象时，调用一次，用来做资源关闭
 *          map    ： 数据的生成逻辑，每生成一次数据调用一次，参数为自增ID
 * */
public class MyGeneratorFunction implements GeneratorFunction<Long, FlinkUser> {

    // 定义随机数数据生成器
    public RandomDataGenerator generator;

    // 初始化随机数数据生成器
    @Override
    public void open(SourceReaderContext readerContext) throws Exception {
        generator = new RandomDataGenerator();
    }

    @Override
    public FlinkUser map(Long value) throws Exception {
        // 使用 随机数数据生成器 来创建 FlinkUser实例
        FlinkUser flinkUser = new FlinkUser(value
                , generator.nextHexString(4) // 生成随机的4位字符串
                , System.currentTimeMillis()
        );
        return flinkUser;
    }

}


package com.baidu.datastream.source;

import com.baidu.bean.FlinkUser;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.api.connector.source.util.ratelimit.RateLimiterStrategy;
import org.apache.flink.connector.datagen.source.DataGeneratorSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

// --------------------------------------------------------------------------------------------
//  TODO 从 数据生成器(DataGenerator) 中读取数据
// --------------------------------------------------------------------------------------------

public class ReadDataGeneratorSource {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1.获取执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(3);

        // 2.自定义数据生成器Source
        /*
         *  TODO DataGeneratorSource(
         *       GeneratorFunction<Long, OUT> generatorFunction
         *      ,long count
         *      ,RateLimiterStrategy rateLimiterStrategy
         *      ,TypeInformation<OUT> typeInfo)
         *   参数说明：
         *      @generatorFunction   ： 指定 GeneratorFunction 实现类(生成数据的具体实现类)
         *      @count               ： 指定输出数据的总行数(如果想一直输出，可以设置为Long.MAX_VALUE)
         *      @rateLimiterStrategy ： 指定发射速率(每秒发射的记录数)
         *      @typeInfo            ： 指定返回值类型
         * */
        DataGeneratorSource<FlinkUser> dataGeneratorSource = new DataGeneratorSource<>(
                // 指定 GeneratorFunction 实现类
                new MyGeneratorFunction(),
                // 指定 输出数据的总行数
                100,
                // 指定 每秒发射的记录数
                RateLimiterStrategy.perSecond(100),
                // 指定返回值类型
                TypeInformation.of(FlinkUser.class) // 将java的FlinkUser封装成到TypeInformation
        );

        // 3.读取 dataGeneratorSource 中的数据
        env.fromSource(dataGeneratorSource
                        , WatermarkStrategy.noWatermarks()  // 指定水位线生成策略
                        , "data-generator")
                .print();
        /*
         * 注意：生成的dataGeneratorSource为可并行算子
         *      生成的数据会均匀的分配到并行子任务中
         * */

        env.execute();
    }
}

运行结果：

Java怎么做数据拟合_数据