【Flink 从入门到成神系列 一】算子

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Flink-算子

Transformations 算子可以将一个或者多个算子转换成一个新的数据流

使用 Transformations 算子组合可以进行复杂的业务处理

一、Map

DataStream → DataStream

Map 比较简单，遍历我们数据流的每一个元素，产生一个新的元素

作用：字符串的转换、去除空格等操作

注意：只能一对一

示例如下：

/*** 去除当前字符串的前后空格*/
public class MyMapFunction implements MapFunction<String, String> {@Overridepublic String map(String value) throws Exception {return value.trim();}
}

二、FlatMap

DataStream → DataStream

遍历当前数据流中的每一个元素，产生 N （N = 0,1,2,3）个元素

**作用：**与 Map 有点像，主要可以输出多个

**注意：**一对一、一对多

示例如下：

/*** 将当前字符串按照逗号进行分割*/
public class MyFlatMapFunction implements FlatMapFunction<String, String> {@Overridepublic void flatMap(String value, Collector<String> collector) throws Exception {if (value == null || value.isEmpty()) {return;}for (String word : value.split(",")) {collector.collect(word);}}
}

三、Filter

DataStream → DataStream

过滤算子，根据数据流的元素的业务逻辑，返回 true 或者 false

true：保留当前元素

false：丢弃当前元素

**作用：**过滤某些不符合预期的数据流数据

示例如下：

/*** 过滤掉处于黑名单的数据流数据*/
public class MyFilterFunction implements FilterFunction<String> {private final static Set<String> blackSet = new HashSet<>();static {blackSet.add("num1");blackSet.add("num2");blackSet.add("num3");}@Overridepublic boolean filter(String value) throws Exception {return !blackSet.contains(value);}
}

四、Union（真合并）

DataStream → DataStream

合并两个或者更多的数据流产生一个新的数据流

新的数据流包括所合并的数据流的元素

注意：需要保证数据流中元素类型一致

/*** 聚合多条流数据*/
public class UnionFunction {private final static String hostName = "";private final static int port = 8088;public static void main(String[] args) throws Exception {// 1. 创建流环境StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 2. 创建多条输入源DataStreamSource<String> dataStream1 = env.socketTextStream(hostName, port);DataStreamSource<String> dataStream2 = env.socketTextStream(hostName, port);// 3. 合并数据源DataStream<String> unionDataStream = dataStream1.union(dataStream2);// 4. 输出unionDataStream.print();// 5. 执行env.execute();}
}

五、Connect（假合并）

DataStream,DataStream → ConnectedStreams

合并两个数据流并且保留两个数据流的数据类型，能够共享两个流的状态

代码示例：

public class ConnectFunction {private final static String hostName = "";private final static int port = 8088;public static void main(String[] args) throws Exception {// 1. 创建流环境StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 2. 创建多条输入源DataStreamSource<String> dataStream1 = env.socketTextStream(hostName, port);DataStreamSource<String> dataStream2 = env.socketTextStream(hostName, port);ConnectedStreams<String, String> connect = dataStream1.connect(dataStream2);}
}

六、CoMap, CoFlatMap

ConnectedStreams → DataStream

CoMap 和 CoFlatMap 并不是具体算子名称，而是一类操作名称

CoMap：基于 ConnectedStreams数据流做 map 遍历

SingleOutputStreamOperator<Object> map = connect.map(new CoMapFunction<String, String, Object>() {@Override// 第一个数据流转换public String map1(String value) throws Exception {return value;}@Override// 第二个数据流转换public String map2(String value) throws Exception {return value;}
});

CoFlatMap：基于 ConnectedStreams 数据流做 flatMap 遍历

connect.flatMap(new CoFlatMapFunction<String, String, String>() {@Overridepublic void flatMap1(String value, Collector<String> collector) throws Exception {if (value == null || value.isEmpty()) {return;}for (String word : value.split(",")) {collector.collect(word);}}@Overridepublic void flatMap2(String value, Collector<String> collector) throws Exception {if (value == null || value.isEmpty()) {return;}for (String word : value.split(",")) {collector.collect(word);}}
});

七、Split & select（已废弃）

DataStream → SplitStream

根据条件将一个流分成两个或者更多的流

注意：

• Split...Select... 中 Split 只是对流中的数据打上标记,并没有将流真正拆分。
• 通过 Select 算子将流真正拆分出来。
• Split...Select... 已经过时

public static void main(String[] args) throws Exception {// 1. 创建流环境StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 2. 创建多条输入源DataStreamSource<String> dataStream = env.socketTextStream(hostName, port);// 3. 定义拆分逻辑SplitStream<String> splitStream = dataStream.split(new OutputSelector<String>() {@Overridepublic Iterable<String> select(String value) {List<String> output = new ArrayList<>();if (value.equals("AAA")) {output.add("A");} else {output.add("B");}return output;}});// 4. 将数据流真正拆分splitStream.select("A").print("输出A：");splitStream.select("B").print("输出B：");}

八、side output

流计算过程，可能遇到根据不同的条件来分隔数据流

filter 分割造成不必要的数据复制

OutputTag<String> rtTag = new OutputTag("rt");OutputTag<String> qpsTag = new OutputTag("qps");SingleOutputStreamOperator<Object> process = dataStream.process(new ProcessFunction<String, Object>() {@Overridepublic void processElement(String value, Context ctx, Collector<Object> out) throws Exception {if (value.equals("RT")) {ctx.output(rtTag, value);} else if (value.equals("qps")) {ctx.output(qpsTag, value);} else {out.collect(value);}}});// 主流process.print();// rtDataStream<String> rtOutput = process.getSideOutput(rtTag);// qpsDataStream<String> qpsOutput = process.getSideOutput(qpsTag);

九、Iterate

DataStream → IterativeStream → DataStream

Iterate 算子提供了对数据流迭代的支持

迭代有两部分组成：迭代体、终止迭代条件

不满足终止迭代条件的数据流会返回到stream流中，进行下一次迭代

满足终止迭代条件的数据流继续往下游发送

// 获取迭代数据源
IterativeStream<String> iterate = dataStreamSource.iterate();// 迭代体
// 每次数据累加
DataStream<String> minusOne = iterate.map(new MapFunction<String, String>() {@Overridepublic String map(String value) throws Exception {return value + value;}
}).setParallelism(1);; // 设置 map 操作的并行度为1// 终止迭代条件(当数值小于等于10时，均再次进行迭代)
DataStream<String> stillGreaterThanZero = minusOne.filter(new FilterFunction<String>() {@Overridepublic boolean filter(String value) throws Exception {return value.length() <= 10;}
}).setParallelism(1); // 设置 filter 操作的并行度为1iterate.closeWith(stillGreaterThanZero);

十、keyBy

DataStream → KeyedStream

根据数据流中指定的字段来分区，相同指定字段值的数据一定是在同一个分区中

按照某 key 进行分组

dataStream.keyBy("word")
public class WordCount {public String word;public int count;public WordCount(String word, int count) {this.word = word;this.count = count;}public WordCount() {}  
}
// 或者使用KeySelector
KeyedStream<WordCount, String> wordCountObjectKeyedStream = dataStreamSource.keyBy(new KeySelector<WordCount, String>() {@Overridepublic String getKey(WordCount wordCount) throws Exception {return wordCount.word;}
});

这里一定要注意：如果你采用的是 POJO 类，那么一定要加 Public 修饰符，因为 Flink 通过反射机制访问和操作这些字段，实现分组和聚合等操作

十一、Reduce

KeyedStream（根据key分组） → DataStream

对于分组完的数据流进行聚合处理

如果只是简单的累加操作，和 sum 区别不大

SingleOutputStreamOperator<WordCount> dataStream = wordCountObjectKeyedStream.reduce(new ReduceFunction<WordCount>() {@Overridepublic WordCount reduce(WordCount wordCount1, WordCount wordCount2) throws Exception {return new WordCount(wordCount1.word, wordCount1.count + wordCount2.count);}
});

十二、Aggregations

KeyedStream → DataStream

Aggregations代表的是一类聚合算子，具体算子如下：

// 根据键对流数据中的指定位置（索引为0）的值进行求和。
keyedStream.sum(0)
// 根据键对流数据中的名为"key"的字段的值进行求和。
keyedStream.sum("key")
// 根据键对流数据中的指定位置（索引为0）的值进行取最小值。
keyedStream.min(0)
// 根据键对流数据中的名为"key"的字段的值进行取最小值。
keyedStream.min("key")
// 根据键对流数据中的指定位置（索引为0）的值进行取最大值。
keyedStream.max(0)
// 根据键对流数据中的名为"key"的字段的值进行取最大值。
keyedStream.max("key")
//根据键对流数据中的指定位置（索引为0）的值进行最小值比较，并返回具有最小值的元素。
keyedStream.minBy(0)
//根据键对流数据中的名为"key"的字段的值进行最小值比较，并返回具有最小值的元素。
keyedStream.minBy("key")
// 根据键对流数据中的指定位置（索引为0）的值进行最大值比较，并返回具有最大值的元素
keyedStream.maxBy(0)
// 根据键对流数据中的名为"key"的字段的值进行最大值比较，并返回具有最大值的元素。
keyedStream.maxBy("key")

十三、总结

鲁迅先生曾说：独行难，众行易，和志同道合的人一起进步。彼此毫无保留的分享经验，才是对抗互联网寒冬的最佳选择。
其实很多时候，并不是我们不够努力，很可能就是自己努力的方向不对，如果有一个人能稍微指点你一下，你真的可能会少走几年弯路。

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我是爱敲代码的小黄，阿里巴巴淘天集团Java开发工程师，双非二本，培训班出身

通过两年努力，成功拿下阿里、百度、美团、滴滴等大厂，想通过自己的事迹告诉大家，努力是会有收获的！

双非本两年经验，我是如何拿下阿里、百度、美团、滴滴、快手、拼多多等大厂offer的？

我们下期再见。

从清晨走过，也拥抱夜晚的星辰，人生没有捷径，你我皆平凡，你好，陌生人，一起共勉。