Flink处理函数实战之二:ProcessFunction类

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Flink处理函数实战系列链接

  1. 深入了解ProcessFunction的状态操作(Flink-1.10)
  2. ProcessFunction
  3. KeyedProcessFunction类
  4. ProcessAllWindowFunction(窗口处理)
  5. CoProcessFunction(双流处理)

关于处理函数(Process Function)

如下图,在常规的业务开发中,SQL、Table API、DataStream API比较常用,处于Low-level的Porcession相对用得较少,从本章开始,我们一起通过实战来熟悉处理函数(Process Function),看看这一系列的低级算子可以带给我们哪些能力?
在这里插入图片描述

关于ProcessFunction类

处理函数有很多种,最基础的应该ProcessFunction类,来看看它的类图,可见有RichFunction的特性open、close,然后自己有两个重要的方法processElement和onTimer:
在这里插入图片描述
常用特性如下所示:

  1. 处理单个元素;
  2. 访问时间戳;
  3. 旁路输出;

接下来写两个应用体验上述功能;

版本信息

  1. 开发环境操作系统:MacBook Pro 13寸, macOS Catalina 10.15.3
  2. 开发工具:IDEA ULTIMATE 2018.3
  3. JDK:1.8.0_211
  4. Maven:3.6.0
  5. Flink:1.9.2

源码下载

如果您不想写代码,整个系列的源码可在GitHub下载到,地址和链接信息如下表所示(https://github.com/zq2599/blo...

名称 链接 备注
项目主页 https://github.com/zq2599/blo... 该项目在GitHub上的主页
git仓库地址(https) https://github.com/zq2599/blo... 该项目源码的仓库地址,https协议
git仓库地址(ssh) [email protected]:zq2599/blog_demos.git 该项目源码的仓库地址,ssh协议

这个git项目中有多个文件夹,本章的应用在flinkstudy文件夹下,如下图红框所示:
在这里插入图片描述

创建工程

执行以下命令创建一个flink-1.9.2的应用工程:

mvn \
archetype:generate \
-DarchetypeGroupId=org.apache.flink \
-DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java \
-DarchetypeVersion=1.9.2

按提示输入groupId:com.bolingcavalry,architectid:flinkdemo

第一个demo

第一个demo用来体验以下两个特性:

  1. 处理单个元素;
  2. 访问时间戳;

创建Simple.java,内容如下:

package com.bolingcavalry.processfunction;

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class Simple {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);

        // 并行度为1
        env.setParallelism(1);

        // 设置数据源,一共三个元素
        DataStream> dataStream = env.addSource(new SourceFunction>() {
            @Override
            public void run(SourceContext> ctx) throws Exception {
                for(int i=1; i<4; i++) {

                    String name = "name" + i;
                    Integer value = i;
                    long timeStamp = System.currentTimeMillis();

                    // 将将数据和时间戳打印出来,用来验证数据
                    System.out.println(String.format("source,%s, %d, %d\n",
                            name,
                            value,
                            timeStamp));

                    // 发射一个元素,并且戴上了时间戳
                    ctx.collectWithTimestamp(new Tuple2(name, value), timeStamp);

                    // 为了让每个元素的时间戳不一样,每发射一次就延时10毫秒
                    Thread.sleep(10);
                }
            }

            @Override
            public void cancel() {

            }
        });


        // 过滤值为奇数的元素
        SingleOutputStreamOperator mainDataStream = dataStream
                .process(new ProcessFunction, String>() {
                    @Override
                    public void processElement(Tuple2 value, Context ctx, Collector out) throws Exception {
                        // f1字段为奇数的元素不会进入下一个算子
                        if(0 == value.f1 % 2) {
                            out.collect(String.format("processElement,%s, %d, %d\n",
                                    value.f0,
                                    value.f1,
                                    ctx.timestamp()));
                        }
                    }
                });

        // 打印结果,证明每个元素的timestamp确实可以在ProcessFunction中取得
        mainDataStream.print();

        env.execute("processfunction demo : simple");
    }
}

这里对上述代码做个介绍:

  1. 创建一个数据源,每个10毫秒发出一个元素,一共三个,类型是Tuple2,f0是个字符串,f1是整形,每个元素都带时间戳;
  2. 数据源发出元素时,提前把元素的f0、f1、时间戳打印出来,和后面的数据核对是否一致;
  3. 在后面的处理中,创建了ProcessFunction的匿名子类,里面可以处理上游发来的每个元素,并且还能取得每个元素的时间戳(这个能力很重要),然后将f1字段为奇数的元素过滤掉;
  4. 最后将ProcessFunction处理过的数据打印出来,验证处理结果是否符合预期;

直接执行Simple类,结果如下,可见过滤和提取时间戳都成功了:
在这里插入图片描述

第二个demo

第二个demo是实现旁路输出(Side Outputs),对于一个DataStream来说,可以通过旁路输出将数据输出到其他算子中去,而不影响原有的算子的处理,下面来演示旁路输出:

创建SideOutput类:

package com.bolingcavalry.processfunction;

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.apache.flink.util.OutputTag;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class SideOutput {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 并行度为1
        env.setParallelism(1);

        // 定义OutputTag
        final OutputTag outputTag = new OutputTag("side-output"){};

        // 创建一个List,里面有两个Tuple2元素
        List> list = new ArrayList<>();
        list.add(new Tuple2("aaa", 1));
        list.add(new Tuple2("bbb", 2));
        list.add(new Tuple2("ccc", 3));

        //通过List创建DataStream
        DataStream> fromCollectionDataStream = env.fromCollection(list);

        //所有元素都进入mainDataStream,f1字段为奇数的元素进入SideOutput
        SingleOutputStreamOperator mainDataStream = fromCollectionDataStream
                .process(new ProcessFunction, String>() {
                    @Override
                    public void processElement(Tuple2 value, Context ctx, Collector out) throws Exception {

                        //进入主流程的下一个算子
                        out.collect("main, name : " + value.f0 + ", value : " + value.f1);

                        //f1字段为奇数的元素进入SideOutput
                        if(1 == value.f1 % 2) {
                            ctx.output(outputTag, "side, name : " + value.f0 + ", value : " + value.f1);
                        }
                    }
                });

        // 禁止chanin,这样可以在页面上看清楚原始的DAG
        mainDataStream.disableChaining();

        // 取得旁路数据
        DataStream sideDataStream = mainDataStream.getSideOutput(outputTag);

        mainDataStream.print();
        sideDataStream.print();

        env.execute("processfunction demo : sideoutput");
    }
}

这里对上述代码做个介绍:

  1. 数据源是个集合,类型是Tuple2,f0字段是字符串,f1字段是整形;
  2. ProcessFunction的匿名子类中,将每个元素的f0和f1拼接成字符串,发给主流程算子,再将f1字段为奇数的元素发到旁路输出;
  3. 数据源发出元素时,提前把元素的f0、f1、时间戳打印出来,和后面的数据核对是否一致;
  4. 将主流程和旁路输出的元素都打印出来,验证处理结果是否符合预期;

执行SideOutput看结果,如下图,main前缀的都是主流程算子,一共三条记录,side前缀的是旁路输出,只有f1字段为奇数的两条记录,符合预期:
在这里插入图片描述
上面的操作都是在IDEA上执行的,还可以将flink单独部署,再将上述工程构建成jar,提交到flink的jobmanager,可见DAG如下:

在这里插入图片描述
至此,处理函数中最简单的ProcessFunction类的学习和实战就完成了,接下来的文章我们会尝试更多了类型的处理函数;

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