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207.Flink（二）：架构及核心概念，flink从各种数据源读取数据，各种算子转化数据，将数据推送到各数据源

news 文章来源：https://blog.csdn.net/qq_40594696/article/details/132483926 2025/1/12 6:16:15

一、Flink架构及核心概念

1.系统架构

JobMaster是JobManager中最核心的组件，负责处理单独的作业（Job）。
一个job对应一个jobManager

2.并行度

（1）并行度（Parallelism）概念

一个特定算子的子任务（subtask）的个数被称之为其并行度（parallelism）。这样，包含并行子任务的数据流，就是并行数据流，它需要多个分区（stream partition）来分配并行任务。

流程序的并行度 = 其所有算子中最大的并行度。一个程序中，不同的算子可能具有不同的并行度。

（2）设置并行度

对某个具体算子设置并行度：

stream.map(word -> Tuple2.of(word, 1L)).setParallelism(2);

全局设置并行度：

env.setParallelism(2);

提交任务时指定：

通过页面上传jar的时候可以指定
可以在命令行启动的时候通过 -p 3指定

flink-conf.yaml中配置：

parallelism.default: 2

优先级：

代码中具体算子 > 代码中全局 > 提交任务指定 > 配置文件中指定

3.算子链

（1）算子间的数据传输

*1）一对一（One-to-one，forwarding）

这种模式下，数据流维护着分区以及元素的顺序。它们之间不需要重新分区，也不需要调整数据的顺序。map、filter、flatMap等算子都是这种one-to-one的对应关系。这种关系类似于Spark中的窄依赖。

*2）重分区（Redistributing）

在这种模式下，数据流的分区会发生改变。每一个算子的子任务，会根据数据传输的策略，把数据发送到不同的下游目标任务。这些传输方式都会引起重分区的过程，这一过程类似于Spark中的shuffle。

（2）合并算子链

在Flink中，并行度相同的一对一（one to one）算子操作，可以直接链接在一起形成一个“大”的任务（task），这样原来的算子就成为了真正任务里的一部分

// 禁用算子链,该算子不会和前面和后面串在一起
.map(word -> Tuple2.of(word, 1L)).disableChaining();// 全局禁用算子链
env.disableChaining();// 从当前算子开始新链
.map(word -> Tuple2.of(word, 1L)).startNewChain()

当一对一的时候，每个运算量都很大，这个时候不适合串在一起。
当需要定位具体问题的时候，不串在一起更容易排查问题

4.任务槽

（1）任务槽（Task Slots）概念

Flink中每一个TaskManager都是一个JVM进程，它可以启动多个独立的线程，来并行执行多个子任务（subtask）。

TaskManager的计算资源是有限的，为了控制并发量，TaskManager对每个任务运行所占用的内存资源做出明确的划分，这就是所谓的任务槽（task slots）。

每个任务槽的大小是均等的，且任务槽之间的资源不可以互相借用。

如图，每个TaskManager有三个任务槽，每个槽运行自己的任务。槽的大小均等。

（2）任务槽数量的设置

在Flink的/opt/module/flink-1.17.0/conf/flink-conf.yaml配置文件中，可以设置TaskManager的slot数量，默认是1个slot。

taskmanager.numberOfTaskSlots: 8

slot目前仅仅用来隔离内存，不会涉及CPU的隔离。在具体应用时，建议将slot数量配置为机器的CPU核心数。

（3）任务对任务槽的共享

在同一个作业中，不同任务节点的并行子任务可以放在同一个slot上执行

可以共享：

同一个job中，不同算子的子任务才可以共享同一个slot。这些子任务是同时运行
前提是：属于同一个slot共享组，默认都是“default”

手动指定共享组：

.map(word -> Tuple2.of(word, 1L)).slotSharingGroup("1");

共享的好处：允许我们保存完整的作业管道。这样一来，即使某个TaskManager出现故障宕机，其他节点也可以完全不受影响，作业的任务可以继续执行

（4）任务槽和并行度的关系

任务槽是静态的概念，是指TaskManager具有的并发执行能力，可以通过参数taskmanager.numberOfTaskSlots进行配置
并行度是动态概念，也就是TaskManager运行程序时实际使用的并发能力，可以通过参数parallelism.default进行配置

如果是yarn模式，申请的TaskManager的数量 = job并行度 / 每个TM的slot数量，向上取整

即：假设10个并行度的job，每个TM的slot是3个，那么需要10/3,向上取整，即需要最少4个TaskManager

二、作业提交流程

1.Standalone会话模式作业提交流程

逻辑流图（StreamGraph）→ 作业图（JobGraph）→ 执行图（ExecutionGraph）→ 物理图（Physical Graph）。

逻辑流图：列出并行度，算子，各算子之间关系（一对一还是需要重分区）
作业图：将一对一的算子做算子链的优化，作业中间会有中间结果集
执行图：将并行度展开，并标注每个并行处理的算子
物理图：基本同执行图，是执行图的落地

2.Yarn应用模式作业提交流程

三、 DataStream API

DataStream API是Flink的核心层API。一个Flink程序，其实就是对DataStream的各种转换。

1.执行环境（Execution Environment）

（1）创建执行环境

*1）StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

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

*2）StreamExecutionEnvironment.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

*3）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
       );

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。

（2）执行模式（Execution Mode）

流批一体：代码api是同一套，可以指定为批，也可以指定为流。

通话代码配置：

env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.BATCH);

通过命令行配置：

bin/flink run -Dexecution.runtime-mode=BATCH

（3）触发程序执行

当main()方法被调用时，并没有真正处理数据。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”。

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）。

如果在一段代码里面执行多个任务，可以使用env.executeAsync();

package com.atguigu.env;import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.configuration.RestOptions;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;/*** TODO** @author cjp* @version 1.0*/
public class EnvDemo {public static void main(String[] args) throws Exception {Configuration conf = new Configuration();conf.set(RestOptions.BIND_PORT, "8082");StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment
//                .getExecutionEnvironment();  // 自动识别是 远程集群 ，还是idea本地环境.getExecutionEnvironment(conf); // conf对象可以去修改一些参数//                .createLocalEnvironment()
//        .createRemoteEnvironment("hadoop102", 8081,"/xxx")// 流批一体：代码api是同一套，可以指定为 批，也可以指定为 流// 默认 STREAMING// 一般不在代码写死，提交时 参数指定：-Dexecution.runtime-mode=BATCHenv.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.BATCH);env
//                .socketTextStream("hadoop102", 7777).readTextFile("input/word.txt").flatMap((String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) -> {String[] words = value.split(" ");for (String word : words) {out.collect(Tuple2.of(word, 1));}}).returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT)).keyBy(value -> value.f0).sum(1).print();env.execute();/** TODO 关于execute总结(了解)*     1、默认 env.execute()触发一个flink job：*          一个main方法可以调用多个execute，但是没意义，指定到第一个就会阻塞住*     2、env.executeAsync()，异步触发，不阻塞*         => 一个main方法里 executeAsync()个数 = 生成的flink job数*     3、思考：*         yarn-application 集群，提交一次，集群里会有几个flink job？*         =》 取决于 调用了n个 executeAsync()*         =》 对应 application集群里，会有n个job*         =》 对应 Jobmanager当中，会有 n个 JobMaster*/
//        env.executeAsync();// ……
//        env.executeAsync();}
}

2.源算子（Source）

从Flink1.12开始，主要使用流批统一的新Source架构：

DataStreamSource<String> stream = env.fromSource(…)

（1）创建pojo对象

需要空参构造器，所有属性的类型都是可以序列化的

package com.atguigu.bean;import java.util.Objects;/*** TODO** @author cjp* @version 1.0*/
public class WaterSensor {public String id;//水位传感器类型public Long ts;//传感器记录时间戳public Integer vc;//水位记录// 一定要提供一个 空参 的构造器public WaterSensor() {}public WaterSensor(String id, Long ts, Integer vc) {this.id = id;this.ts = ts;this.vc = vc;}public String getId() {return id;}public void setId(String id) {this.id = id;}public Long getTs() {return ts;}public void setTs(Long ts) {this.ts = ts;}public Integer getVc() {return vc;}public void setVc(Integer vc) {this.vc = vc;}@Overridepublic String toString() {return "WaterSensor{" +"id='" + id + '\'' +", ts=" + ts +", vc=" + vc +'}';}@Overridepublic boolean equals(Object o) {if (this == o) {return true;}if (o == null || getClass() != o.getClass()) {return false;}WaterSensor that = (WaterSensor) o;return Objects.equals(id, that.id) &&Objects.equals(ts, that.ts) &&Objects.equals(vc, that.vc);}@Overridepublic int hashCode() {return Objects.hash(id, ts, vc);}
}

（2）从集合中读取数据

package com.atguigu.source;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;/*** TODO** @author cjp* @version 1.0*/
public class CollectionDemo {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// TODO 从集合读取数据DataStreamSource<Integer> source = env.fromElements(1,2,33); // 从元素读
//                .fromCollection(Arrays.asList(1, 22, 3));  // 从集合读source.print();env.execute();}
}

（3）从文件读取数据

先添加配置：

<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-files</artifactId><version>1.17.0</version></dependency>

package com.atguigu.source;import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.connector.file.src.FileSource;
import org.apache.flink.connector.file.src.reader.TextLineInputFormat;
import org.apache.flink.core.fs.Path;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;/*** TODO** @author cjp* @version 1.0*/
public class FileSourceDemo {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);// TODO 从文件读： 新Source架构FileSource<String> fileSource = FileSource.forRecordStreamFormat(new TextLineInputFormat(),new Path("input/word.txt")).build();env.fromSource(fileSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "filesource").print();env.execute();}
}
/**** 新的Source写法：*   env.fromSource(Source的实现类，Watermark，名字)**/

（4）从Socket读取数据

DataStream<String> stream = env.socketTextStream("localhost", 7777);

（5）从Kafka读取数据

<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-kafka</artifactId><version>1.17.0</version>
</dependency>

package com.atguigu.source;import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
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 java.time.Duration;/*** TODO** @author cjp* @version 1.0*/
public cl