概念

Flink 中的 DataStream 程序是对数据流进行转换（例如过滤、更新状态、定义窗口、聚合）的常规程序。数据流最初是从各种来源（例如，消息队列、套接字流、文件）创建的。结果通过接收器返回，例如可以将数据写入文件或标准输出（例如命令行终端）。Flink 程序可以在各种上下文中运行，可以独立运行，也可以嵌入到其他程序中。执行可以在本地 JVM 中发生，也可以在许多机器的集群上发生。
DataStream API 既可以处理无解流数据, 也可以处理有界的批量数据. 意思是既支持流处理,也支持离线的批处理.

说明

  1. ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment() ：返回DataSet 对象 对应 DataSet api
  2. StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment()：返回DataStream对象 对应DataStream api DataSet api和 DataStream 都可以处理无解和有界流数据，具体提供的一些transform方法上有些区别,但是核心逻辑大同小异，值得说的是，在以后的版本中DataSet api会被抛弃。 官网建议用Table api完全替代DataSet api.

一. 构建flink程序的一般步骤

1.获得一个execution environment,flin提供了两个类，类中有一些必要的静态方法。

你的flink程序可能是再idea上运行,也可能打jar包在集群上运行, 也可以指定已经存在的flink集群(指定host
port),在本地远程将你的程序通过socket传输到指定的集群上运行. 获取执行环境flink提供了几个静态方法:

val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment() val env = ExecutionEnvironment.createLocalEnvironment() val env = ExecutionEnvironment.createRemoteEnvironment(host: String, port: Int, jarFiles: String*)

2.加载/创建初始数据(source源构建)

添加数据源,此数据源可以来自任何地方,比如mysql,kafka,socket,或者本地文件,或者是hive等的. 例子:val
text = env.readTextFile(“/demo/a.txt”)

3.指定对此数据的转换

调用flink算子对数据源进行transform转换,所谓的算子就是map,flatMap等等

4.指定将计算结果放在哪里，

一旦你有一个包含最终结果的 DataStream，你可以通过创建一个接收器将它写入外部系统。
例子:writeAsText(path: String)

5.触发程序执行

将程序提交,开始运行程序 env.execute(“my flink job name”)
execute支持传入一个job name,此值是自定义,如果不传入,flink会自动生成一个job名字.
一个job就表示一个提交的任务.

二. flink source构建

source也就是流入flink程序的数据源, flink的source从大分类可以分为两种

A.  用户自定义source需要实现下面接口的任意一个

i.SourceFunction 此接口并行度为1
ii.ParallelSourceFunction 此接口并行度为多个
iii.RichParallelSourceFunction 此接口并行度为多个

如何自定义source,本篇文章暂不涉及.
B. flink内部source

i. 基于文件
ii. 基于socket
ii. 基于集合
iii: 基于已经实现的内部连接器,可以通过连接器连接到数据源,常见的连接器mysql, kafka 等.

2.1 flink内部source之基于文件

readTextFile(path):

Reads text files, i.e. files that respect the TextInputFormat
specification, line-by-line and returns them as Strings.

readFile(fileInputFormat, path) :

Reads (once) files as dictated by the specified file input format.

readFile(fileInputFormat, path, watchType, interval, pathFilter):

如果watchType设置为FileProcessingMode.PROCESS_CONTINUOUSLY，则在修改文件时，将完全重新处理其内容。这可能会破坏“exactly-once”语义，因为在文件末尾附加数据将导致其所有内容被重新处理。

如果watchType设置为FileProcessingMode.PROCESS_ONCE，当文件内容发生变化时，只会将变化的数据读取至Flink,在PROCESS_once模式下，可以保证数据Excatly Once级别的一致性保证

fileInputFormat 是用户自定义的文件输入格式,具体怎么实现这里暂且不说.

2.2 flink内部source之基于socket

val text = env.socketTextStream(“localhost”, 9999)

2.3 flink内部source之基于集合

fromCollection(Collection)

  • Creates a data stream from the Java Java.util.Collection. All elements in the collection must be of the same type.

fromCollection(Iterator, Class)

  • Creates a data stream from an iterator. The class specifies the data type of the elements returned by the iterator.

fromElements(T …)

  • Creates a data stream from the given sequence of objects. All objects must be of the same type.

fromParallelCollection(SplittableIterator, Class)

  • Creates a data stream from an iterator, in parallel. The class specifies the data type of the elements returned by the iterator.

generateSequence(from, to)

  • Generates the sequence of numbers in the given interval, in parallel.

2.3 flink内部source之基于flink提供的连接器

Attach a new source function. For example, to read from Apache Kafka you can use addSource(new FlinkKafkaConsumer<>(…)). See connectors for more details.
连接器后面会单独出一章来说,这里先不说.简单来说连接器就是flink提供的访问外部存储空间的api, 访问到数据之后,基于访问到的数据构建数据流source

3.flink transform

transform就是转换算子,对数据元素进行解析,聚合,分组,过滤等,详情见:operators

4. flink sink

sink就是对输出结果落地. sink常见的方法就是write*(), 以及addSink(…),这里需要注意的是:write*()系列方法发主要用于调试目的。它们不参与 Flink 的检查点，这意味着这些函数通常具有 at-least-once 语义。这意味着并非所有发送到 OutputFormat 的元素都会立即显示在目标系统中。此外，在失败的情况下，这些记录可能会丢失。

要将流可靠地一次性交付到文件系统中，请使用StreamingFileSink. 此外，通过该.addSink(…)方法的自定义实现可以参与 Flink 的检查点，以获得完全一次语义.