flink提交任务到yarn命令 yarn session

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数据分析大师 2024-10-21 18:33:32

文章标签 flink java apache 文章分类 Yarn 大数据

一、从WordCount开始

1.1 Maven依赖

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>org.coderead</groupId>
    <artifactId>flink-quick-start</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <properties>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <encoding>UTF-8</encoding>
        <java.version>1.8</java.version>
        <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>

        <scala.version>2.11</scala.version>
        <flink.version>1.8.1</flink.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-java_${scala.version}</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
    </dependencies>
    
</project>

2.11 表示 Flink 是使用 Scala 2.11 编译的；
1.8.1 表示的是 Flink 的版本号；截止撰写本文，Flink 已经有 1.14.0 版本了 Download Flink

1.2 Flink 代码

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class SocketTextWorkCountStream {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        DataStreamSource<String> src = env.socketTextStream("localhost", 8888);

        src.flatMap(new LineSplitter()).setParallelism(1)
                .keyBy(0)
                .sum(1).setParallelism(1)
                .print();

        env.execute("Java WordCount from SocketTextStream Example");
    }

    private static final class LineSplitter implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> {

        @Override
        public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> collector) {
            // normalize and split the line
            // \W 匹配非字母、数字、下划线。等价于 '[^A-Za-z0-9_]'。
            String[] tokens = value.toLowerCase().split("\\W+");
            // emit the pairs
            for (String token : tokens) {
                if (token.length() > 0) {
                    collector.collect(new Tuple2<>(token, 1));
                }
            }
        }
    }

}

1.3 服务端程序

在启动上面的程序之前，我们需要一个服务端程序：

import java.io.BufferedWriter;
import java.io.IOException;
import java.io.OutputStreamWriter;
import java.net.InetSocketAddress;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.util.Scanner;

public class TextServer {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        try (ServerSocket server = new ServerSocket()) {
            // 监听 8888 端口
            server.bind(new InetSocketAddress(8888));

            Socket socket = server.accept();
            // 命令行输出
            Scanner in = new Scanner(System.in);
            // 通过 Socket 输出
            try (BufferedWriter out = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(socket.getOutputStream()))) {
                while (in.hasNextLine()) {
                    String value = in.nextLine();
                    out.write(value);
                    out.write("\n");
                    out.flush();
                }
            }
        }
    }

}

这个程序可以为我们的 SocketTextWorkCountStream 提供数据。
那么，为什么我们用的是以下这段代码呢？

BufferedWriter out = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(socket.getOutputStream()))

原因是要和 env.socketTextStream("localhost", 8888) 底层代码保持一致————代码一直跟到 SocketTextStreamFunction 第 97 行：

try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(socket.getInputStream())))

当然， TextServer 也可以用另一种发送报文的方式：

try (PrintWriter out = new PrintWriter(socket.getOutputStream())) {
    while (in.hasNextLine()) {
        String value = in.nextLine();
        out.println(value);
        out.flush();
    }
}

本质也是一样的，我们可以看一下 PrintWriter 的构造函数，也用到了 new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(out))：

public PrintWriter(OutputStream out, boolean autoFlush) {
    this(new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(out)), autoFlush);
    // save print stream for error propagation
    if (out instanceof java.io.PrintStream) {
        psOut = (PrintStream) out;
    }
}

需要注意的是，为了提高数据传输的效率，Socket类并没有在每次调用write方法后都进行数据传输，而是将这些要传输的数据写到一个缓冲区里（默认是8192个字节），然后通过flush方法将这个缓冲区里的数据一起发送出去，因此，out.flush();是必须的。

二、源码解析

2.1 Flink执行环境

程序的启动，从这句开始。

final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

这行代码会返回一个可用的执行环境。执行环境是整个flink程序执行的上下文，记录了相关配置（如并行度等），并提供了一系列方法，如读取输入流的方法，以及真正开始运行整个代码的execute方法等。对于分布式流处理程序来说，我们在代码中定义的flatMap,keyBy等等操作，事实上可以理解为一种声明，告诉整个程序我们采用了什么样的算子，而真正开启计算的代码不在此处。由于我们是在本地运行flink程序，因此这行代码会返回一个LocalStreamEnvironment，最后我们要调用它的execute方法来开启真正的任务。我们先接着往下看。

2.2 算子（Operator）的注册（声明）

我们以org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream#flatMap为例, 跟踪源码进去是这样的：

/**
 * 在{@link DataStream}上应用FlatMap转换。
 * 该转换为DataStream的每个元素调用一次{@link FlatMapFunction}。
 * 每个FlatMapFunction调用可以返回任意数量的元素，包括none。
 * 用户还可以扩展{@link RichFlatMapFunction}，以访问{@link org.apache.flink.api.common.functions.RichFunction}接口提供的其他功能。
 *
 * @param flatMapper
 *            The FlatMapFunction that is called for each element of the
 *            DataStream
 *
 * @param <R>
 *            output type
 * @return The transformed {@link DataStream}.
 */
public <R> SingleOutputStreamOperator<R> flatMap(FlatMapFunction<T, R> flatMapper) {
    TypeInformation<R> outType = TypeExtractor.getFlatMapReturnTypes(clean(flatMapper),
            getType(), Utils.getCallLocationName(), true);
    return transform("Flat Map", outType, new StreamFlatMap<>(clean(flatMapper)));
}

里面完成了两件事，一是用反射拿到了flatMap算子的输出类型，二是生成了一个Operator。 flink流式计算的核心概念，就是将数据从输入流一个个传递给Operator进行链式处理，最后交给输出流的过程。对数据的每一次处理在逻辑上成为一个operator，并且为了本地化处理的效率起见，operator之间也可以串成一个chain一起处理（可以参考责任链模式帮助理解）。

1.3 整体变换过程

下面这张图表明了flink是如何看待用户的处理流程的：抽象化为一系列operator，以source开始，以sink结尾，中间的operator做的操作叫做transform，并且可以把几个操作串在一起执行。

flink提交任务到yarn命令 yarn session_flink

你可能要问 env.socketTextStream("localhost", 8888); 有没有调用 addSource 啊？我们稍微跟踪一下 StreamExecutionEnvironment 源码：

public DataStreamSource<String> socketTextStream(String hostname, int port, String delimiter, long maxRetry) {
        // 还是调用的 addSource 添加数据源
	return addSource(new SocketTextStreamFunction(hostname, port, delimiter, maxRetry),
			"Socket Stream");
}

同理，print 作为输出函数，也调用了 addSink，跟踪一下 DataStream 源码：

public DataStreamSink<T> print() {
	PrintSinkFunction<T> printFunction = new PrintSinkFunction<>();
        // 还是调用了 addSink 输出结果
	return addSink(printFunction).name("Print to Std. Out");
}

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