概述
DataStream（数据流）本身是 Flink 中一个用来表示数据集合的类（Class），我们编写的 Flink 代码其实就是基于这种数据类型的处理，所以这套核心API 就以DataStream 命名。对于批处理和流处理，我们都可以用这同一套 API 来实现。
DataStream 在用法上有些类似于常规的 Java 集合，但又有所不同。我们在代码中往往并不关心集合中具体的数据，而只是用 API 定义出一连串的操作来处理它们；这就叫作数据流的“转换”（transformations）。
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）
其中，获取环境和触发执行，都可以认为是针对执行环境的操作。所以我们就从执行环境、数据源（source）、转换操作（transformation）、输出（sink）四大部分，对常用的 DataStream API做基本介绍。
一、执行环境（Execution Environment）
Flink 程序可以在各种上下文环境中运行：我们可以在本地 JVM 中执行程序，也可以提交到远程集群上运行。
不同的环境，代码的提交运行的过程会有所不同。这就要求我们在提交作业执行计算时， 首先必须获取当前 Flink 的运行环境，从而建立起与 Flink 框架之间的联系。只有获取了环境上下文信息，才能将具体的任务调度到不同的 TaskManager 执行。
1. 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。
1.1 getExecutionEnvironment
最简单的方式，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：如果程序是独立运行的，就返回一个本地执行环境；如果是创建了 jar 包，然后从命令行调用它并提交到集群执行，那么就返回集群的执行环境。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。
StreamExecutionEnvironment 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。
1.2 createLocalEnvironment
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。
StreamExecutionEnvironment localEnv = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment();1.3 createRemoteEnvironment
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。
StreamExecutionEnvironment 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
);在获取到程序执行环境后，我们还可以对执行环境进行灵活的设置。比如可以全局设置程序的并行度、禁用算子链，还可以定义程序的时间语义、配置容错机制。
2. 执行模式(Execution Mode)
从 1.12.0 版本起，Flink 实现了 API 上的流批统一。DataStream API 新增了一个重要特性：可以支持不同的“执行模式”（execution mode），通过简单的设置就可以让一段 Flink 程序在流处理和批处理之间切换。这样一来，DataSet API 也就没有存在的必要了。
- 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。 - 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。 - 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。
2.1 BATCH 模式的配置方法
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。
主要有两种方式：
（1）通过命令行配置
bin/flink run -Dexecution.runtime-mode=BATCH ...在提交作业时，增加 execution.runtime-mode 参数，指定值为 BATCH。
（2） 通过代码配置
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.BATCH);在代码中，直接基于执行环境调用 setRuntimeMode 方法，传入 BATCH 模式。
建议: 不要在代码中配置， 而是使用命令行。这同设置并行度是类似的： 在提交作业时指定参数可以更加灵活，同一段应用程序写好之后，既可以用于批处理也可以用于流处理。而在代码中硬编码（hard code）的方式可扩展性比较差，一般都不推荐
2.2 什么时候选择 BATCH 模式
我们知道，Flink 本身持有的就是流处理的世界观，即使是批量数据，也可以看作“有界流”来进行处理。所以 STREAMING 执行模式对于有界数据和无界数据都是有效的；而 BATCH 模式仅能用于有界数据。
看起来 BATCH 模式似乎被 STREAMING 模式全覆盖了，那还有必要存在吗？我们能不能所有情况下都用流处理模式呢？
当然是可以的，但是这样有时不够高效。
我们可以仔细回忆一下word count 程序中，批处理和流处理输出的不同：在 STREAMING 模式下，每来一条数据，就会输出一次结果（即使输入数据是有界的）；而 BATCH 模式下，只有数据全部处理完之后，才会一次性输出结果。最终的结果两者是一致的，但是流处理模式会将更多的中间结果输出。在本来输入有界、只希望通过批处理得到最终的结果的场景下， STREAMING 模式的逐个输出结果就没有必要了。
所以总结起来，一个简单的原则就是：用 BATCH 模式处理批量数据，用 STREAMING 模式处理流式数据。因为数据有界的时候，直接输出结果会更加高效；而当数据无界的时候, 我们没得选择——只有 STREAMING 模式才能处理持续的数据流。
3. 触发程序执行
有了执行环境，我们就可以构建程序的处理流程了：基于环境读取数据源，进而进行各种转换操作，最后输出结果到外部系统。
需要注意的是，写完输出（sink）操作并不代表程序已经结束。因为当 main()方法被调用时，其实只是定义了作业的每个执行操作，然后添加到数据流图中；这时并没有真正处理数据——因为数据可能还没来。Flink 是由事件驱动的，只有等到数据到来，才会触发真正的计算， 这也被称为“延迟执行”或“懒执行”（lazy execution）。
所以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();二、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(data source)，而读取数据的算子就是源算子（source operator）。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：
DataStream<String> stream = env.addSource(...); 方法传入一个对象参数，需要实现SourceFunction 接口；返回DataStreamSource。这里的DataStreamSource类继承自SingleOutputStreamOperator类，又进一步继承自DataStream。所以
很明显，读取数据的 source 操作是一个算子，得到的是一个数据流（DataStream）。
这里可能会有些麻烦： 传入的参数是一个“ 源函数”（ source function ）， 需要实SourceFunction 接口。
自己去实现它显然不会是一件容易的事。好在 Flink 直接提供了很多预实现的接口，此外还有很多外部连接工具也帮我们实现了对应的 source function，通常情况下足以应对我们的实际需求。接下来我们就详细展开讲解。
2.1 准备工作
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 urrl，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。
字段名 | 数据类型 | 说明 |
user | String | 用户名 |
url | String | 用户访问的 url |
timestamp | Long | 用户访问 url 的时间戳 |
import java.sql.Timestamp;
public class Event {
public String user;
public String url;
public Long timestamp;
public Event() {
}
public Event(String user, String url, Long timestamp) {
this.user = user;
this.url = url;
this.timestamp = timestamp;
}
@Override
public String toString() {
return "Event{" +
"user='" + user + '\'' +
", url='" + url + '\'' +
", timestamp=" + new Timestamp(timestamp) +
'}';
}
}这里需要注意，我们定义的 Event，有这样几个特点：
- 类是公有（
public）的 - 有一个无参的构造方法
- 所有属性都是公有（
public）的 - 所有属性的类型都是可以序列化的
Flink 会把这样的类作为一种特殊的POJO数据类型来对待，方便数据的解析和序列化。另外我们在类中还重写了 toString 方法，主要是为了测试输出显示更清晰。关于 Flink 支持的数据类型，我们会在后面章节做详细说明。
2.2 从集合中读取数据
最简单的读取数据的方式，就是在代码中直接创建一个 Java 集合，然后调用执行环境的fromCollection 方法进行读取。这相当于将数据临时存储到内存中，形成特殊的数据结构后， 作为数据源使用，一般用于测试。
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
ArrayList<Event> clicks = new ArrayList<>();
clicks.add(new Event("Mary","./home",1000L));
clicks.add(new Event("Bob","./cart",2000L));
DataStream<Event> stream = env.fromCollection(clicks);
stream.print();
env.execute();
}我们也可以不构建集合，直接将元素列举出来，调用 fromElements方法进行读取数据
DataStreamSource<Event> stream2 = env.fromElements(
new Event("Mary", "./home", 1000L),
new Event("Bob", "./cart", 2000L)
);2.3 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。
DataStream<String> stream = env.readTextFile("clicks.csv");说明:
- 参数可以是目录，也可以是文件；
- 路径可以是相对路径，也可以是绝对路径；
- 相对路径是从系统属性 user.dir 获取路径: idea 下是 project 的根目录, standalone 模式下是集群节点根目录；
- 也可以从hdfs 目录下读取, 使用路径
hdfs://..., 由于 Flink 没有提供hadoop 相关依赖, 需要 pom 中添加相关依赖:
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>2.7.5</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>2.4 从 Socket 读取数据
这种方式由于吞吐量小、稳定性较差，一般也是用于测试。
DataStream<String> stream = env.socketTextStream("localhost", 7777);2.5 从 Kafka 读取数据（重点）
Kafka 作为分布式消息传输队列，是一个高吞吐、易于扩展的消息系统。而消息队列的传输方式，恰恰和流处理是完全一致的。所以可以说Kafka 和 Flink 天生一对，是当前处理流式数据的双子星。在如今的实时流处理应用中，由 Kafka 进行数据的收集和传输，Flink 进行分析计算，这样的架构已经成为众多企业的首选。
- 详细步骤可参考Flink官网文档：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/docs/connectors/datastream/kafka/
- 参考资料中用的是
Kafka SourceFunction，这个接口快被弃用了，现在推荐使用Kafka Source
- 引入依赖
<!-- Kafka连接器 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-kafka_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>- 代码
package cn.menglangpoem.flink;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.connector.kafka.source.KafkaSource;
import org.apache.flink.connector.kafka.source.enumerator.initializer.OffsetsInitializer;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;
public class TestKafka {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 1. 创建环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// 2. 创建KafkaSource
KafkaSource<String> source = KafkaSource.<String>builder()
.setBootstrapServers("hadoop101:9092")
.setTopics("flink")
.setGroupId("flink-group")
.setStartingOffsets(OffsetsInitializer.earliest())
.setValueOnlyDeserializer(new SimpleStringSchema())
.build();
// 3. 添加为Source
env.fromSource(source, WatermarkStrategy.noWatermarks(),"KafkaSource")
// 4. 对数据源进行处理
.flatMap(new FlatMapFunction<String,Tuple2<String,Long>>() {
@Override
public void flatMap(String s, Collector<Tuple2<String, Long>> collector) throws Exception {
String[] lines = s.split(" ");
for (String item : lines){
collector.collect(Tuple2.of(item,1L));
}
}
}).print();
env.execute();
}
} Kafka 消息被存储为原始的字节数据，所以需要反序列化成 Java 或者 Scala 对象。上面代码中使用的 SimpleStringSchema，是一个内置的 DeserializationSchema，它只是将字节数组简单地反序列化成字符串。DeserializationSchema 和 KeyedDeserializationSchema 是公共接口，所以我们也可以自定义反序列化逻辑。
2.6 自定义 Source
大多数情况下，前面的数据源已经能够满足需要。但是凡事总有例外，如果遇到特殊情况， 我们想要读取的数据源来自某个外部系统，而 flink 既没有预实现的方法、也没有提供连接器， 又该怎么办呢？
那就只好自定义实现 SourceFunction 了。
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。
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.ParallelSourceFunction;
import java.util.Random;
public class SourceCustomParallelTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.addSource(new CustomSource()).setParallelism(2).print();
env.execute();
}
public static class CustomSource implements ParallelSourceFunction<Integer> {
private boolean running = true;
private Random random = new Random();
@Override
public void run(SourceContext<Integer> sourceContext) throws Exception {
while (running) {
sourceContext.collect(random.nextInt());
}
}
@Override
public void cancel() {
running = false;
}
}
}细节可以去看参考资料，平时用的不多，不做过多阐述
2.7 Flink 支持的数据类型（重点）
我们已经了解了 Flink 怎样从不同的来源读取数据。在之前的代码中，我们的数据都是定义好的 UserBehavior类型，而且在前面特意说明了对这个类的要求。那还有没有其他更灵活的类型可以用呢？Flink 支持的数据类型到底有哪些？
1. Flink 的类型系统
为什么会出现“不支持”的数据类型呢？因为Flink 作为一个分布式处理框架，处理的是以数据对象作为元素的流。如果用水流来类比，那么我们要处理的数据元素就是随着水流漂动的物体。在这条流动的河里，可能漂浮着小木块，也可能行驶着内部错综复杂的大船。要分布式地处理这些数据，就不可避免地要面对数据的网络传输、状态的落盘和故障恢复等问题，这就需要对数据进行序列化和反序列化。小木块是容易序列化的；而大船想要序列化之后传输， 就需要将它拆解、清晰地知道其中每一个零件的类型。
为了方便地处理数据， Flink 有自己一整套类型系统。Flink 使用“ 类型信息”（TypeInformation）来统一表示数据类型。TypeInformation 类是 Flink 中所有类型描述符的基类。它涵盖了类型的一些基本属性，并为每个数据类型生成特定的序列化器、反序列化器和比较器。
2. Flink 支持的数据类型
简单来说，对于常见的 Java 和 Scala 数据类型，Flink 都是支持的。Flink 在内部，Flink 对支持不同的类型进行了划分，这些类型可以在Types 工具类中找到：
（1） 基本类型
所有 Java 基本类型及其包装类，再加上 Void、String、Date、BigDecimal 和 BigInteger。
（2） 数组类型
包括基本类型数组（PRIMITIVE_ARRAY）和对象数组(OBJECT_ARRAY)
（3） 复合数据类型
- Java 元组类型（TUPLE）：这是 Flink 内置的元组类型，是 Java API 的一部分。最多
25 个字段，也就是从 Tuple0~Tuple25，不支持空字段 - Scala 样例类及 Scala 元组：不支持空字段
- 行类型（ROW）：可以认为是具有任意个字段的元组,并支持空字段
- POJO：Flink 自定义的类似于 Java bean 模式的类
（4） 辅助类型
Option、Either、List、Map 等
（5） 泛型类型（GENERIC）
Flink 支持所有的 Java 类和 Scala 类。不过如果没有按照下面 POJO 类型的要求来定义， 就会被 Flink 当作泛型类来处理。Flink 会把泛型类型当作黑盒，无法获取它们内部的属性；它们也不是由 Flink 本身序列化的，而是由Kryo 序列化的。
在这些类型中，元组类型和 POJO 类型最为灵活，因为它们支持创建复杂类型。而相比之下，POJO 还支持在键（key）的定义中直接使用字段名，这会让我们的代码可读性大大增加。所以，在项目实践中，往往会将流处理程序中的元素类型定为 Flink 的 POJO 类型。
Flink 对 POJO 类型的要求如下：
- 类是公共的（public）和独立的（standalone，也就是说没有非静态的内部类）；
- 类有一个公共的无参构造方法；
- 类中的所有字段是 public 且非 final 的；或者有一个公共的 getter 和 setter 方法，这些方法需要符合
Java bean的命名规范。
所以我们看到，之前的UserBehavior（Event），就是我们创建的符合 Flink POJO 定义的数据类型。
3. 类型提示（Type Hints）
Flink 还具有一个类型提取系统，可以分析函数的输入和返回类型，自动获取类型信息， 从而获得对应的序列化器和反序列化器。但是，由于 Java 中泛型擦除的存在，在某些特殊情况下（比如 Lambda 表达式中），自动提取的信息是不够精细的——只告诉 Flink 当前的元素由“船头、船身、船尾”构成，根本无法重建出“大船”的模样；这时就需要显式地提供类型信息，才能使应用程序正常工作或提高其性能。
为了解决这类问题，Java API 提供了专门的“类型提示”（type hints）。
回忆一下之前的 word count 流处理程序，我们在将 String 类型的每个词转换成（word， count）二元组后，就明确地用returns指定了返回的类型。因为对于 map 里传入的Lambda 表达式，系统只能推断出返回的是 Tuple2 类型，而无法得到Tuple2<String, Long>。只有显式地告诉系统当前的返回类型，才能正确地解析出完整数据。
.map(word -> Tuple2.of(word, 1L))
.returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.LONG)); 这是一种比较简单的场景，二元组的两个元素都是基本数据类型。那如果元组中的一个元素又有泛型，该怎么处理呢？
Flink 专门提供了TypeHint 类，它可以捕获泛型的类型信息，并且一直记录下来，为运行时提供足够的信息。我们同样可以通过.returns()方法，明确地指定转换之后的 DataStream里元素的类型。
returns(new TypeHint<Tuple2<Integer, SomeType>>(){})三、转换算子（Transformation）
数据源读入数据之后，我们就可以使用各种转换算子，将一个或多个 DataStream 转换为新的 DataStream，如图所示。一个 Flink 程序的核心，其实就是所有的转换操作，它们决定了处理的业务逻辑。
我们可以针对一条流进行转换处理，也可以进行分流、合流等多流转换操作，从而组合成复杂的数据流拓扑。在本节中，我们将重点介绍基本的单数据流的转换，多流转换的内容我们将在后续章节展开。
3.1 基本转换算子
1. 映射（map）
map 是大家非常熟悉的大数据操作算子，主要用于将数据流中的数据进行转换，形成新的数据流。简单来说，就是一个“一一映射”，消费一个元素就产出一个元素。
我们只需要基于DataStrema 调用 map()方法就可以进行转换处理。方法需要传入的参数是接口 MapFunction 的实现；返回值类型还是DataStream，不过泛型（流中的元素类型）可能改变。
下面的代码用不同的方式，实现了提取Event 中的 user 字段的功能。
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
public class TransMapTest {
public static void main(String[] args) throws Exception{
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(
new Event("Mary", "./home", 1000L),
new Event("Bob", "./cart", 2000L)
);
// 传入匿名类，实现MapFunction
stream.map(new MapFunction<Event, String>() {
@Override
public String map(Event e) throws Exception {
return e.user;
}
});
// 传入MapFunction的实现类
stream.map(new UserExtractor()).print();
env.execute();
}
public static class UserExtractor implements MapFunction<Event, String> {
@Override
public String map(Event e) throws Exception {
return e.user;
}
}
} 上面代码中，MapFunction 实现类的泛型类型，与输入数据类型和输出数据的类型有关。在实现 MapFunction接口的时候，需要指定两个泛型，分别是输入事件和输出事件的类型，还需要重写一个map()方法，定义从一个输入事件转换为另一个输出事件的具体逻辑。
通过查看 Flink 源码可以发现，基于 DataStream 调用 map 方法，返回的其实是一个 SingleOutputStreamOperator。
public <R> SingleOutputStreamOperator<R> map(MapFunction<T, R> mapper){}这表示 map 是一个用户可以自定义的转换（transformation）算子，它作用于一条数据流上，转换处理的结果是一个确定的输出类型。当然，SingleOutputStreamOperator 类本身也继承自 DataStream 类，所以说map 是将一个 DataStream 转换成另一个DataStream 是完全正确的。
还可以使用
Lambda表达式，后面会详细说
2. 过滤（filter）
filter 转换操作，顾名思义是对数据流执行一个过滤，通过一个布尔条件表达式设置过滤条件，对于每一个流内元素进行判断，若为 true 则元素正常输出，若为 false 则元素被过滤掉。
import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
public class TransFilterTest {
public static void main(String[] args) throws Exception{
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(
new Event("Mary", "./home", 1000L),
new Event("Bob", "./cart", 2000L)
);
// 传入匿名类实现FilterFunction
stream.filter(new FilterFunction<Event>() {
@Override
public boolean filter(Event e) throws Exception {
return e.user.equals("Mary");
}
});
// 传入FilterFunction实现类
stream.filter(new UserFilter()).print();
env.execute();
}
public static class UserFilter implements FilterFunction<Event> {
@Override
public boolean filter(Event e) throws Exception {
return e.user.equals("Mary");
}
}
}3. 扁平映射（flatMap）
flatMap 操作又称为扁平映射，主要是将数据流中的整体（一般是集合类型）拆分成一个一个的个体使用。消费一个元素，可以产生 0 到多个元素。flatMap 可以认为是“扁平化”（flatten）和“映射”（map）两步操作的结合，也就是先按照某种规则对数据进行打散拆分，再对拆分后的元素做转换处理。我们此前 WordCount 程序的第一步分词操作，就用到了flatMap。
同 map 一样，flatMap 也可以使用Lambda 表达式或者 FlatMapFunction 接口实现类的方式来进行传参，返回值类型取决于所传参数的具体逻辑，可以与原数据流相同，也可以不同。
flatMap 操作会应用在每一个输入事件上面，FlatMapFunction 接口中定义了flatMap 方法， 用户可以重写这个方法，在这个方法中对输入数据进行处理，并决定是返回 0 个、1 个或多个结果数据。因此 flatMap 并没有直接定义返回值类型，而是通过一个“收集器”（Collector）来指定输出。希望输出结果时，只要调用收集器的.collect()方法就可以了；这个方法可以多次调用，也可以不调用。所以 flatMap 方法也可以实现 map 方法和 filter 方法的功能，当返回结果是 0 个的时候，就相当于对数据进行了过滤，当返回结果是 1 个的时候，相当于对数据进行了简单的转换操作。
flatMap 的使用非常灵活，可以对结果进行任意输出，下面就是一个例子：
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;
public class TransFlatmapTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(
new Event("Mary", "./home", 1000L),
new Event("Bob", "./cart", 2000L)
);
stream.flatMap(new MyFlatMap()).print();
env.execute();
}
public static class MyFlatMap implements FlatMapFunction<Event, String> {
@Override
public void flatMap(Event value, Collector<String> out) throws Exception {
if (value.user.equals("Mary")) {
out.collect(value.user);
} else if (value.user.equals("Bob")) {
out.collect(value.user);
out.collect(value.url);
}
}
}
}3.2 聚合算子（Aggregation）
直观上看，基本转换算子确实是在“转换”——因为它们都是基于当前数据，去做了处理和输出。而在实际应用中，我们往往需要对大量的数据进行统计或整合，从而提炼出更有用的信息。比如之前 word count 程序中，要对每个词出现的频次进行叠加统计。这种操作，计算的结果不仅依赖当前数据，还跟之前的数据有关，相当于要把所有数据聚在一起进行汇总合并——这就是所谓的“聚合”（Aggregation），也对应着 MapReduce 中的 reduce 操作。
1. 按键分区（keyBy）
对于 Flink 而言，DataStream是没有直接进行聚合的API 的。因为我们对海量数据做聚合肯定要进行分区并行处理，这样才能提高效率。所以在 Flink 中，要做聚合，需要先进行分区； 这个操作就是通过keyBy来完成的。
keyBy 是聚合前必须要用到的一个算子。keyBy 通过指定键（key），可以将一条流从逻辑上划分成不同的分区（partitions）。这里所说的分区，其实就是并行处理的子任务，也就对应着任务槽（task slot）。
基于不同的key，流中的数据将被分配到不同的分区中去；这样一来，所有具有相同的key 的数据，都将被发往同一个分区，那么下一步算子操作就将会在同一个 slot 中进行处理了。
在内部，是通过计算 key 的哈希值（hash code），对分区数进行取模运算来实现的。所以这里 key 如果是POJO 的话，必须要重写 hashCode()方法。
keyBy()方法需要传入一个参数，这个参数指定了一个或一组 key。有很多不同的方法来指定 key：比如对于 Tuple 数据类型，可以指定字段的位置或者多个位置的组合；对于 POJO 类型，可以指定字段的名称（String）；另外，还可以传入 Lambda 表达式或者实现一个键选择器
（KeySelector），用于说明从数据中提取 key 的逻辑。
我们可以以 id 作为 key 做一个分区操作，代码实现如下：
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
public class TransKeyByTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(
new Event("Mary", "./home", 1000L),
new Event("Bob", "./cart", 2000L)
);
// 使用 Lambda 表达式
KeyedStream<Event, String> keyedStream = stream.keyBy(e -> e.user);
// 使用匿名类实现 KeySelector
KeyedStream<Event, String> keyedStream1 = stream.keyBy(new KeySelector<Event, String>() {
@Override
public String getKey(Event e) throws Exception {
return e.user;
}
});
env.execute();
}
} 需要注意的是，keyBy 得到的结果将不再是 DataStream，而是会将 DataStream 转换为KeyedStream。KeyedStream 可以认为是“分区流”或者“键控流”，它是对 DataStream 按照 key 的一个逻辑分区，所以泛型有两个类型：除去当前流中的元素类型外，还需要指定 key 的类型。
KeyedStream 也继承自DataStream，所以基于它的操作也都归属于DataStream API。但它跟之前的转换操作得到的 SingleOutputStreamOperator 不同，只是一个流的分区操作，并不是一个转换算子。KeyedStream 是一个非常重要的数据结构，只有基于它才可以做后续的聚合操作（比如 sum，reduce）；而且它可以将当前算子任务的状态（state）也按照 key 进行划分、限定为仅对当前 key 有效。
2. 简单聚合
有了按键分区的数据流 KeyedStream，我们就可以基于它进行聚合操作了。Flink 为我们内置实现了一些最基本、最简单的聚合API，主要有以下几种：
- sum()：在输入流上，对指定的字段做叠加求和的操作。
- min()：在输入流上，对指定的字段求最小值。
- max()：在输入流上，对指定的字段求最大值。
- minBy()：与 min()类似，在输入流上针对指定字段求最小值。不同的是，min()只计算指定字段的最小值，其他字段会保留最初第一个数据的值；而minBy()则会返回包含字段最小值的整条数据。
- maxBy() ：与 max() 类似， 在输入流上针对指定字段求最大值。两者区别与min()/minBy()完全一致。
简单聚合算子使用非常方便，语义也非常明确。这些聚合方法调用时，也需要传入参数； 但并不像基本转换算子那样需要实现自定义函数，只要说明聚合指定的字段就可以了。指定字段的方式有两种：指定位置，和指定名称。
对于元组类型的数据，同样也可以使用这两种方式来指定字段。需要注意的是，元组中字段的名称，是以 f0、f1、f2、…来命名的。
例如，下面就是对元组数据流进行聚合的测试：
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
public class TransTupleAggreationTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
DataStreamSource<Tuple2<String, Integer>> stream = env.fromElements(
Tuple2.of("a", 1),
Tuple2.of("a", 3),
Tuple2.of("b", 3),
Tuple2.of("b", 4)
);
stream.keyBy(r -> r.f0).sum(1).print();
stream.keyBy(r -> r.f0).sum("f1").print();
stream.keyBy(r -> r.f0).max(1).print();
stream.keyBy(r -> r.f0).max("f1").print();
stream.keyBy(r -> r.f0).min(1).print();
stream.keyBy(r -> r.f0).min("f1").print();
stream.keyBy(r -> r.f0).maxBy(1).print();
stream.keyBy(r -> r.f0).maxBy("f1").print();
stream.keyBy(r -> r.f0).minBy(1).print();
stream.keyBy(r -> r.f0).minBy("f1").print();
env.execute();
}
}而如果数据流的类型是 POJO 类，那么就只能通过字段名称来指定，不能通过位置来指定了。
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
public class TransPojoAggregationTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(
new Event("Mary", "./home", 1000L),
new Event("Bob", "./cart", 2000L),
new Event("Mary", "./cart", 3000L),
new Event("Mary", "./fav", 4000L)
);
stream.keyBy(e -> e.user)
// .maxBy("timestamp")
.max("timestamp") // 指定字段名称
.print();
env.execute();
}
} 简单聚合算子返回的，同样是一个 SingleOutputStreamOperator，也就是从 KeyedStream 又转换成了常规的 DataStream。所以可以这样理解：keyBy 和聚合是成对出现的，先分区、后聚合，得到的依然是一个 DataStream。而且经过简单聚合之后的数据流，元素的数据类型保持不变。
一个聚合算子，会为每一个key 保存一个聚合的值，在Flink 中我们把它叫作“状态”（state）。所以每当有一个新的数据输入，算子就会更新保存的聚合结果，并发送一个带有更新后聚合值的事件到下游算子。对于无界流来说，这些状态是永远不会被清除的，所以我们使用聚合算子， 应该只用在含有有限个key的数据流上。
3. 归约聚合（reduce）
如果说简单聚合是对一些特定统计需求的实现，那么 reduce 算子就是一个一般化的聚合统计操作了。从大名鼎鼎的 MapReduce 开始，我们对reduce 操作就不陌生：它可以对已有的数据进行归约处理，把每一个新输入的数据和当前已经归约出来的值，再做一个聚合计算。
与简单聚合类似，reduce 操作也会将 KeyedStream 转换为 DataStream。它不会改变流的元素数据类型，所以输出类型和输入类型是一样的。
调用 KeyedStream 的 reduce 方法时，需要传入一个参数，实现 ReduceFunction 接口。接口在源码中的定义如下：
public interface ReduceFunction<T> extends Function, Serializable { T reduce(T value1, T value2) throws Exception;
} ReduceFunction 接口里需要实现 reduce()方法，这个方法接收两个输入事件，经过转换处理之后输出一个相同类型的事件；所以，对于一组数据，我们可以先取两个进行合并，然后再将合并的结果看作一个数据、再跟后面的数据合并，最终会将它“简化”成唯一的一个数据， 这也就是 reduce“归约”的含义。在流处理的底层实现过程中，实际上是将中间“合并的结果” 作为任务的一个状态保存起来的；之后每来一个新的数据，就和之前的聚合状态进一步做归约。
其实，reduce 的语义是针对列表进行规约操作，运算规则由 ReduceFunction 中的 reduce 方法来定义，而在 ReduceFunction 内部会维护一个初始值为空的累加器，注意累加器的类型和输入元素的类型相同，当第一条元素到来时，累加器的值更新为第一条元素的值，当新的元素到来时，新元素会和累加器进行累加操作，这里的累加操作就是 reduce 函数定义的运算规则。然后将更新以后的累加器的值向下游输出。
我们可以单独定义一个函数类实现 ReduceFunction 接口，也可以直接传入一个匿名类。当然，同样也可以通过传入 Lambda 表达式实现类似的功能。
与简单聚合类似，reduce 操作也会将 KeyedStream 转换为 DataStrema。它不会改变流的元素数据类型，所以输出类型和输入类型是一样的。
例子：我们将数据流按照用户 id 进行分区，然后用一个 reduce 算子实现 sum 的功能，统计每个用户访问的频次；进而将所有统计结果分到一组，用另一个 reduce 算子实现maxBy 的功能， 记录所有用户中访问频次最高的那个，也就是当前访问量最大的用户是谁。
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
public class TransReduceTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// 这里的使用了之前自定义数据源小节中的ClickSource()
env.addSource(new ClickSource())
// 将Event数据类型转换成元组类型
.map(new MapFunction<Event, Tuple2<String, Long>>() {
@Override
public Tuple2<String, Long> map(Event e) throws Exception {
return Tuple2.of(e.user, 1L);
}
})
.keyBy(r -> r.f0) // 使用用户名来进行分流
.reduce(new ReduceFunction<Tuple2<String, Long>>() {
@Override
public Tuple2<String, Long> reduce(Tuple2<String, Long> value1, Tuple2<String, Long> value2) throws Exception {
// 每到一条数据，用户pv的统计值加1
return Tuple2.of(value1.f0, value1.f1 + value2.f1);
}
})
.keyBy(r -> true) // 为每一条数据分配同一个key，将聚合结果发送到一条流中去
.reduce(new ReduceFunction<Tuple2<String, Long>>() {
@Override
public Tuple2<String, Long> reduce(Tuple2<String, Long> value1, Tuple2<String, Long> value2) throws Exception {
// 将累加器更新为当前最大的pv统计值，然后向下游发送累加器的值
return value1.f1 > value2.f1 ? value1 : value2;
}
})
.print();
env.execute();
}
} reduce 同简单聚合算子一样，也要针对每一个 key 保存状态。因为状态不会清空，所以我们需要将 reduce 算子作用在一个有限 key 的流上。
3.3 用户自定义函数（UDF）（重点）
在前面的介绍我们可以发现，Flink 的DataStream API 编程风格其实是一致的：基本上都是基于 DataStream 调用一个方法，表示要做一个转换操作；方法需要传入一个参数，这个参数都是需要实现一个接口。我们还可以扩展到前面讲到的 Source 算子，其实也是需要自定义类实现一个 SourceFunction 接口。我们能否从中总结出一些规律呢？
很容易发现，这些接口有一个共同特点：全部都以算子操作名称 + Function 命名，例如源算子需要实现 SourceFunction 接口，map 算子需要实现 MapFunction 接口，reduce 算子需要实现 ReduceFunction 接口。而且查看源码会发现，它们都继承自 Function 接口;这个接口是空的，主要就是为了方便扩展为单一抽象方法（Single Abstract Method，SAM）接口，这就是我们所说的“函数接口”——比如 MapFunction 中需要实现一个 map()方法，ReductionFunction 中需要实现一个 reduce()方法，它们都是 SAM 接口。我们知道，Java 8 新增的 Lambda 表达式就可以实现 SAM 接口；所以这样的好处就是，我们不仅可以通过自定义函数类或者匿名类来实现接口，也可以直接传入 Lambda 表达式。这就是所谓的用户自定义函数（user-defined function，UDF）。
1. 函数类（Function Classes）
对于大部分操作而言，都需要传入一个用户自定义函数（UDF），实现相关操作的接口，来完成处理逻辑的定义。Flink 暴露了所有UDF 函数的接口，具体实现方式为接口或者抽象类， 例如 MapFunction、FilterFunction、ReduceFunction 等。
所以最简单直接的方式，就是自定义一个函数类，实现对应的接口。之前我们对于 API的练习，主要就是基于这种方式。
import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
public class TransUdfTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
DataStreamSource<Event> clicks = env.fromElements(
new Event("Mary", "./home", 1000L),
new Event("Bob", "./cart", 2000L)
);
// 1. 传入实现FilterFunction接口的自定义函数类
DataStream<Event> stream1 = clicks.filter(new FlinkFilter());
// 传入属性字段
DataStream<Event> stream2 = clicks.filter(new KeyWordFilter("home"));
// 2. 传入匿名类
DataStream<Event> stream3 = clicks.filter(new FilterFunction<Event>() {
@Override
public boolean filter(Event value) throws Exception {
return value.url.contains("home");
}
});
// 3. 传入Lambda表达式
SingleOutputStreamOperator<Event> stream4 = clicks.filter(data -> data.url.contains("home"));
// stream1.print();
// stream2.print();
// stream3.print();
stream4.print();
env.execute();
}
public static class FlinkFilter implements FilterFunction<Event> {
@Override
public boolean filter(Event value) throws Exception {
return value.url.contains("home");
}
}
public static class KeyWordFilter implements FilterFunction<Event> {
private String keyWord;
KeyWordFilter(String keyWord) { this.keyWord = keyWord; }
@Override
public boolean filter(Event value) throws Exception {
return value.url.contains(this.keyWord);
}
}
}2. 匿名函数（Lambda）
匿名函数（Lambda 表达式）是 Java 8 引入的新特性，方便我们更加快速清晰地写代码。
Lambda 表达式允许以简洁的方式实现函数，以及将函数作为参数来进行传递，而不必声明额外的（匿名）类。
Flink 的所有算子都可以使用 Lambda 表达式的方式来进行编码，但是，当 Lambda 表达式使用 Java 的泛型时，我们需要显式的声明类型信息。
下例演示了如何使用 Lambda 表达式来实现一个简单的 map() 函数，我们使用 Lambda 表达式来计算输入的平方。在这里，我们不需要声明 map() 函数的输入 i 和输出参数的数据类型，因为 Java 编译器会对它们做出类型推断。
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
public class TransFunctionLambdaTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
DataStreamSource<Event> clicks = env.fromElements(
new Event("Mary", "./home", 1000L),
new Event("Bob", "./cart", 2000L)
);
//map 函数使用 Lambda 表达式， 返回简单类型， 不需要进行类型声明
DataStream<String> stream1 = clicks.map(event -> event.url);
stream1.print();
env.execute();
}
} 由于 OUT 是 String 类型而不是泛型，所以 Flink 可以从函数签名 OUT map(IN value)
的实现中自动提取出结果的类型信息。
但是对于像 flatMap() 这样的函数，它的函数签名 void flatMap(IN value, Collector<OUT> out) 被 Java 编译器编译成了void flatMap(IN value, Collector out)，也就是说将 Collector 的泛型信息擦除掉了。这样 Flink 就无法自动推断输出的类型信息了。
// flatMap 使用 Lambda 表达式，抛出异常
DataStream<String> stream2 = clicks.flatMap((event, out) -> { out.collect(event.url);
});
stream2.print();如果执行程序，Flink 会抛出如下异常：
org.apache.flink.api.common.functions.InvalidTypesException: The generic type parameters of 'Collector' are missing.
In many cases lambda methods don't provide enough information for automatic type extraction when Java generics are involved.
An easy workaround is to use an (anonymous) class instead that implements the 'org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction' interface.
Otherwise the type has to be specified explicitly using type information.在这种情况下，我们需要显式地指定类型信息，否则输出将被视为 Object 类型，这会导致低效的序列化。
// flatMap 使用 Lambda 表达式，必须通过 returns 明确声明返回类型
DataStream<String> stream2 = clicks.flatMap((Event event, Collector<String> out) -> {
out.collect(event.url);
}).returns(Types.STRING);
stream2.print();当使用 map() 函数返回 Flink 自定义的元组类型时也会发生类似的问题。下例中的函数签名 Tuple2<String, Long> map(Event value) 被类型擦除为Tuple2 map(Event value)。
//使用 map 函数也会出现类似问题，以下代码会报错
DataStream<Tuple2<String, Long>> stream3 = clicks
.map( event -> Tuple2.of(event.user, 1L) );
stream3.print();一般来说，这个问题可以通过多种方式解决：
// 1) 使用显式的 ".returns(...)"
DataStream<Tuple2<String, Long>> stream3 = clicks
.map( event -> Tuple2.of(event.user, 1L) )
.returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.LONG));
stream3.print();
// 2) 使用类来替代 Lambda 表达式
clicks.map(new MyTuple2Mapper())
.print();
// 3) 使用匿名类来代替 Lambda 表达式
clicks.map(new MapFunction<Event, Tuple2<String, Long>>() {
@Override
public Tuple2<String, Long> map(Event value) throws Exception {
return Tuple2.of(value.user, 1L);
}
}).print();3. 富函数类（Rich Function Classes）
“富函数类”也是 DataStream API 提供的一个函数类的接口，所有的 Flink 函数类都有其Rich 版本。富函数类一般是以抽象类的形式出现的。例如：RichMapFunction、RichFilterFunction、RichReduceFunction 等。
既然“富”，那么它一定会比常规的函数类提供更多、更丰富的功能。与常规函数类的不同主要在于，富函数类可以获取运行环境的上下文，并拥有一些生命周期方法，所以可以实现更复杂的功能。
注：生命周期的概念在编程中其实非常重要，到处都有体现。例如：对于 C 语言来说， 我们需要手动管理内存的分配和回收，也就是手动管理内存的生命周期。分配内存而不回收， 会造成内存泄漏，回收没有分配过的内存，会造成空指针异常。而在 JVM 中，虚拟机会自动帮助我们管理对象的生命周期。对于前端来说，一个页面也会有生命周期。数据库连接、网络连接以及文件描述符的创建和关闭，也都形成了生命周期。所以生命周期的概念在编程中是无处不在的，需要我们多加注意。
Rich Function 有生命周期的概念。典型的生命周期方法有：
- open()方法，是 Rich Function 的初始化方法，也就是会开启一个算子的生命周期。当一个算子的实际工作方法例如 map()或者 filter()方法被调用之前，open()会首先被调用。所以像文件 IO 的创建，数据库连接的创建，配置文件的读取等等这样一次性的工作，都适合在 open()方法中完成。。
- close()方法，是生命周期中的最后一个调用的方法，类似于解构方法。一般用来做一些清理工作。
需要注意的是，这里的生命周期方法，对于一个并行子任务来说只会调用一次；而对应的， 实际工作方法，例如RichMapFunction 中的 map()，在每条数据到来后都会触发一次调用。
import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
public class TransRichFunctionTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(2);
DataStreamSource<Event> clicks = env.fromElements(
new Event("Mary", "./home", 1000L),
new Event("Bob", "./cart", 2000L),
new Event("Alice", "./prod?id=1", 5 * 1000L),
new Event("Cary", "./home", 60 * 1000L)
);
// 将点击事件转换成长整型的时间戳输出
clicks.map(new RichMapFunction<Event, Long>() {
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
super.open(parameters);
System.out.println("索引为 " + getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask() + " 的任务开始");
}
@Override
public Long map(Event value) throws Exception {
return value.timestamp;
}
@Override
public void close() throws Exception {
super.close();
System.out.println("索引为 " + getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask() + " 的任务结束");
}
})
.print();
env.execute();
}
}输出：
索引为 0 的任务开始
索引为 1 的任务开始
1> 1000
2> 2000
2> 60000
1> 5000
索引为 0 的任务结束
索引为 1 的任务结束3.4 物理分区（Physical Partitioning）
顾名思义，“分区”（partitioning）操作就是要将数据进行重新分布，传递到不同的流分区去进行下一步处理。其实我们对分区操作并不陌生，前面介绍聚合算子时，已经提到了 keyBy， 它就是一种按照键的哈希值来进行重新分区的操作。只不过这种分区操作只能保证把数据按key“分开”，至于分得均不均匀、每个 key 的数据具体会分到哪一区去，这些是完全无从控制的——所以我们有时也说，keyBy 是一种逻辑分区（logical partitioning）操作。
如果说 keyBy 这种逻辑分区是一种“软分区”，那真正硬核的分区就应该是所谓的“物理分区”（physical partitioning）。也就是我们要真正控制分区策略，精准地调配数据，告诉每个数据到底去哪里。其实这种分区方式在一些情况下已经在发生了：例如我们编写的程序可能对多个处理任务设置了不同的并行度，那么当数据执行的上下游任务并行度变化时，数据就不应该还在当前分区以直通（forward）方式传输了——因为如果并行度变小，当前分区可能没有下游任务了；而如果并行度变大，所有数据还在原先的分区处理就会导致资源的浪费。所以这种情况下，系统会自动地将数据均匀地发往下游所有的并行任务，保证各个分区的负载均衡。
有些时候，我们还需要手动控制数据分区分配策略。比如当发生数据倾斜的时候，系统无法自动调整，这时就需要我们重新进行负载均衡，将数据流较为平均地发送到下游任务操作分区中去。Flink 对于经过转换操作之后的 DataStream，提供了一系列的底层操作接口，能够帮我们实现数据流的手动重分区。为了同 keyBy 相区别，我们把这些操作统称为“物理分区” 操作。物理分区与keyBy 另一大区别在于，keyBy 之后得到的是一个KeyedStream，而物理分区之后结果仍是DataStream，且流中元素数据类型保持不变。从这一点也可以看出，分区算子并不对数据进行转换处理，只是定义了数据的传输方式。
常见的物理分区策略有随机分配（Random）、轮询分配（Round-Robin）、重缩放（Rescale）和广播（Broadcast），下边我们分别来做了解。
1. 随机分区（shuffle）
最简单的重分区方式就是直接“洗牌”。通过调用 DataStream 的.shuffle()方法，将数据随机地分配到下游算子的并行任务中去。
随机分区服从均匀分布（uniform distribution），所以可以把流中的数据随机打乱，均匀地传递到下游任务分区，如图所示。因为是完全随机的，所以对于同样的输入数据, 每次执行得到的结果也不会相同。
经过随机分区之后，得到的依然是一个DataStream。
2. 轮询分区（Round-Robin）
轮询也是一种常见的重分区方式。简单来说就是“发牌”，按照先后顺序将数据做依次分发，如图所示。通过调用 DataStream 的.rebalance()方法，就可以实现轮询重分区。rebalance 使用的是Round-Robin 负载均衡算法，可以将输入流数据平均分配到下游的并行任务中去。
注：Round-Robin 算法用在了很多地方，例如Kafka 和 Nginx。
3. 重缩放分区（rescale）
重缩放分区和轮询分区非常相似。当调用 rescale()方法时，其实底层也是使用 Round-Robin 算法进行轮询，但是只会将数据轮询发送到下游并行任务的一部分中，如图所示。也就是说，“发牌人”如果有多个，那么 rebalance 的方式是每个发牌人都面向所有人发牌；而 rescale的做法是分成小团体，发牌人只给自己团体内的所有人轮流发牌。
当下游任务（数据接收方）的数量是上游任务（数据发送方）数量的整数倍时，rescale 的效率明显会更高。比如当上游任务数量是 2，下游任务数量是 6 时，上游任务其中一个分区的数据就将会平均分配到下游任务的 3 个分区中。
由于 rebalance 是所有分区数据的“重新平衡”，当 TaskManager 数据量较多时，这种跨节点的网络传输必然影响效率；而如果我们配置的 task slot 数量合适，用 rescale 的方式进行“局部重缩放”，就可以让数据只在当前 TaskManager 的多个 slot 之间重新分配，从而避免了网络传输带来的损耗。
从底层实现上看，rebalance 和 rescale 的根本区别在于任务之间的连接机制不同。rebalance 将会针对所有上游任务（发送数据方）和所有下游任务（接收数据方）之间建立通信通道，这是一个笛卡尔积的关系；而 rescale 仅仅针对每一个任务和下游对应的部分任务之间建立通信通道，节省了很多资源。
4. 广播（broadcast）
这种方式其实不应该叫做“重分区”，因为经过广播之后，数据会在不同的分区都保留一份，可能进行重复处理。可以通过调用 DataStream 的broadcast()方法，将输入数据复制并发送到下游算子的所有并行任务中去。
5. 全局分区（global）
全局分区也是一种特殊的分区方式。这种做法非常极端，通过调用.global()方法，会将所有的输入流数据都发送到下游算子的第一个并行子任务中去。这就相当于强行让下游任务并行度变成了 1，所以使用这个操作需要非常谨慎，可能对程序造成很大的压力。
6. 自定义分区（Custom）
当 Flink 提供的所有分区策略都不能满足用户的需求时， 我们可以通过使用partitionCustom()方法来自定义分区策略。
在调用时，方法需要传入两个参数，第一个是自定义分区器（Partitioner）对象，第二个是应用分区器的字段，它的指定方式与 keyBy 指定 key 基本一样：可以通过字段名称指定， 也可以通过字段位置索引来指定，还可以实现一个KeySelector。
四、输出算子（Sink）
4.1 连接到外部系统
在 Flink 中，如果我们希望将数据写入外部系统，其实并不是一件难事。我们知道所有算子都可以通过实现函数类来自定义处理逻辑，所以只要有读写客户端，与外部系统的交互在任何一个处理算子中都可以实现。例如在 MapFunction 中，我们完全可以构建一个到Redis 的连接，然后将当前处理的结果保存到 Redis 中。如果考虑到只需建立一次连接，我们也可以利用RichMapFunction，在 open()生命周期中做连接操作。
这样看起来很方便，却会带来很多问题。Flink 作为一个快速的分布式实时流处理系统， 对稳定性和容错性要求极高。一旦出现故障，我们应该有能力恢复之前的状态，保障处理结果的正确性。这种性质一般被称作“状态一致性”。Flink 内部提供了一致性检查点（checkpoint） 来保障我们可以回滚到正确的状态；但如果我们在处理过程中任意读写外部系统，发生故障后就很难回退到从前了。
为了避免这样的问题，Flink 的 DataStream API 专门提供了向外部写入数据的方法： addSink。与 addSource 类似，addSink 方法对应着一个“Sink”算子，主要就是用来实现与外部系统连接、并将数据提交写入的；Flink 程序中所有对外的输出操作，一般都是利用 Sink 算子完成的。
Flink 官方提供了一部分的框架的 Sink 连接器。
除 Flink 官方之外，Apache Bahir 作为给 Spark 和 Flink 提供扩展支持的项目，也实现了一些其他第三方系统与 Flink 的连接器。
详细步骤可以参考官网或者参考资料，此处只简单介绍一下
4.2 输出到文件
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringEncoder;
import org.apache.flink.core.fs.Path;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.filesystem.StreamingFileSink;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.filesystem.rollingpolicies.DefaultRollingPolicy;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class SinkToFileTest {
public static void main(String[] args) throws Exception{
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(4);
DataStream<Event> stream = env.fromElements(new Event("Mary", "./home", 1000L),
new Event("Bob", "./cart", 2000L),
new Event("Alice", "./prod?id=100", 3000L),
new Event("Alice", "./prod?id=200", 3500L),
new Event("Bob", "./prod?id=2", 2500L),
new Event("Alice", "./prod?id=300", 3600L),
new Event("Bob", "./home", 3000L),
new Event("Bob", "./prod?id=1", 2300L),
new Event("Bob", "./prod?id=3", 3300L));
StreamingFileSink<String> fileSink = StreamingFileSink
.<String>forRowFormat(new Path("./output"),
new SimpleStringEncoder<>("UTF-8"))
.withRollingPolicy(
DefaultRollingPolicy.builder()
.withRolloverInterval(TimeUnit.MINUTES.toMillis(15))
.withInactivityInterval(TimeUnit.MINUTES.toMillis(5))
.withMaxPartSize(1024 * 1024 * 1024)
.build())
.build();
// 将Event转换成String写入文件
stream.map(Event::toString).addSink(fileSink);
env.execute();
}
} 这里我们创建了一个简单的文件 Sink，通过.withRollingPolicy()方法指定了一个“滚动策略”。“滚动”的概念在日志文件的写入中经常遇到：因为文件会有内容持续不断地写入，所以我们应该给一个标准，到什么时候就开启新的文件，将之前的内容归档保存。也就是说，上面的代码设置了在以下 3 种情况下，我们就会滚动分区文件：
- 至少包含 15 分钟的数据
- 最近 5 分钟没有收到新的数据
- 文件大小已达到 1 GB
4.3 其他输出
直接参考官网：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/docs/connectors/datastream/overview/
