第5章 DataStreamAPI
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注：本文主要是针对《基于Apache Flink的流处理》的笔记
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本章介绍了Flink的DataStream API的基础知识。我们将展示常用的Flink流应用程序的结构和组件，讨论Flink的类型系统和支持的数据类型，并介绍数据转换(data transformation)和分区转换(partitioning transformation)。读完这一章，你将知道如何实现一个具有基本功能的流处理应用程序。
5.1 Hello,Flink!
首先举一个简单的例子作为开始
/** 定义一个case class作为传感器读取数据的数据类型*//** Case class to hold the SensorReading data. */case class SensorReading(id: String, timestamp: Long, temperature: Double)/** 放主函数的object*//** Object that defines the DataStream program in the main() method */object AverageSensorReadings { /** main() defines and executes the DataStream program */ def main(args: Array[String]) { // 设置流式执行环境 // set up the streaming execution environment val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 在应用中使用事件时间 // use event time for the application env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime) // 配置水位线 // configure watermark interval env.getConfig.setAutoWatermarkInterval(1000L) // 从流式数据源中创建DataStream[SensorReading]对象 // ingest sensor stream val sensorData: DataStream[SensorReading] = env // 添加传感器Source // SensorSource generates random temperature readings .addSource(new SensorSource) // 设置时间戳和水位线 // assign timestamps and watermarks which are required for event time .assignTimestampsAndWatermarks(new SensorTimeAssigner) val avgTemp: DataStream[SensorReading] = sensorData // 将温度从华氏温度转换为摄氏温度 // convert Fahrenheit to Celsius using an inlined map function .map( r => SensorReading(r.id, r.timestamp, (r.temperature - 32) * (5.0 / 9.0)) ) // 根据传感器id来分组数据 // organize stream by sensorId .keyBy(_.id) // 按照1秒的滚动窗口分组 // group readings in 1 second windows .timeWindow(Time.seconds(1)) // 使用用户自定义函数来计算平均温度 // compute average temperature using a user-defined function .apply(new TemperatureAverager) // 打印到控制台 // print result stream to standard out avgTemp.print() // 开始执行应用 // execute application env.execute("Compute average sensor temperature") }}
构建一个典型的Flink流式程序需要以下几步
- 设置执行环境
- 从数据源中读取一条或多条流
- 通过一系列流式转换来实现应用逻辑
- 选择性地将结果输出到一个或多个数据汇中
- 执行程序
5.1.1 设置执行环境
Flink应用程序需要做的第一件事是设置它的执行环境。执行环境确定程序是在本地机器上运行还是在集群上运行。在DataStream API中，应用程序的执行环境由StreamExecutionEnvironment表示。
有两种设置执行环境的方式
-
调用静态getExecutionEnvironment()方法来检索执行环境。此方法返回本地或远程环境，具体取决于调用该方法的上下文。如果通过连接到远程集群从提交客户端调用该方法，则返回远程执行环境。否则，它返回一个本地环境。
-
也可以通过createxxx方法来显式设置执行环境，具体代码如下
// 创建一个本地的流式执行环境val localEnv = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment()// 创建一个远程的流式执行环境val remoteEnv = StreamExecutionEnvironment.createRemoteEnvironment( "host", // JobManager的主机名 1234, // JobManager的端口号 "path/to/jarFile.jar" // 需要传输到JobManager的JAR包)
执行环境还提供了很多配置选项，比如
- 通过
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)指定当前应用使用事件时间语义
- 设置并行度
- 启动容错等
5.1.2 读取输入流
StreamExecutionEnvironment提供了一系列创建流式数据源的方法，用来将数据流读取到应用中。这些数据流的来源可以是消息队列或者文件，也可以动态生成。
在实例中，读取代码如下
// 从流式数据源中创建DataStream[SensorReading]对象 // ingest sensor streamval sensorData: DataStream[SensorReading] = env // 添加传感器Source // SensorSource generates random temperature readings .addSource(new SensorSource) // 设置时间戳和水位线 // assign timestamps and watermarks which are required for event time .assignTimestampsAndWatermarks(new SensorTimeAssigner)
当获取到了DataStream，就可以对其应用转换(we can apply a transformation on it)。转换的类型有很多：
- 有些转换可以生成新的
DataStream，并且可能是不同类型的(eg. DataStream[Int] => DataStream[String])
- 有些转换不修改
DataStream中的条目，而是通过分区或分组对其进行重新组织。
- 应用程序的逻辑是通过一系列转换定义的。
在实例中，转换代码如下
val avgTemp: DataStream[SensorReading] = sensorData // 将温度从华氏温度转换为摄氏温度 // convert Fahrenheit to Celsius using an inlined map function .map( r => SensorReading(r.id, r.timestamp, (r.temperature - 32) * (5.0 / 9.0)) ) // 根据传感器id来分组数据 // organize stream by sensorId .keyBy(_.id) // 按照1秒的滚动窗口分组 // group readings in 1 second windows .timeWindow(Time.seconds(1)) // 使用用户自定义函数来计算平均温度 // compute average temperature using a user-defined function .apply(new TemperatureAverager)
5.1.4 输出结果
流应用程序通常将其结果发送到一些外部系统(external system)，如Apache Kafka、文件系统或数据库。Flink提供了一组流式数据汇，可用于将数据写入不同的系统。也可以实现自己的流式数据汇。还有一些应用程序不发出结果，而是通过Flink的可查询状态(queryable state)功能在内部保存结果。
在我们的示例中，会将DataStream[SensorReading]中的记录作为结果输出。每个记录包含传感器在5秒内的平均温度。通过调用print()将结果流写入标准输出:
avgTemp.print()
5.1.5 执行
当应用定义完成后，可以通过调用StreamExecutionEnvironment.execute()来执行它:
env.execute("Compute average sensor temperature")
Flink程序都是通过延迟计算(lazily execute)的方式执行。
- 也就是说，那些创建数据源和转换操作的API调用不会立即触发任何实际的数据处理。
- 相反，这些API调用只是在执行环境中创建一个执行计划。该计划包括从环境创建的流式数据源以及应用于这些数据源之上的一系列转换。
- 只有在调用
execute()时，系统才会触发程序的执行。
构建完成的计划会被转换为JobGraph并提交给JobManager执行。
- 根据执行环境的类型，系统可能需要将JobGraph发送到作为本地线程启动的JobManager，或将JobGraph发送到远程JobManager。
- 如果JobManager远程运行，除了JobGraph之外，我们还需要提供一个包含应用程序的所有类和所需依赖项的JAR文件。
5.2 转换操作
在本节中，我们将概述DataStream API中的基本转换。
- 流式转换以一个或多个数据流作为输入，并将它们转换为一个或多个输出流。
- 编写一个DataStream API程序本质上可以归结为：通过组合不同的转换来创建一个满足应用逻辑的Dataflow图。
大多数流式转换都基于用户自定义的函数来完成。这些函数封装了用户的逻辑，指定了如何将输入流的元素转换为输出流的元素。函数可以通过实现某个特定转换的接口类来定义，例如下面的MapFunction
class MyMapFunction extends MapFunction[Int, Int] { override def map(value: Int): Int = value + 1}
DataStream API为那些最常见的数据转换操作都提供了对应的转换抽象，我们将DataStreamAPI的转换分为四类
- 作用于单个事件的基本转换
- 针对相同键值事件的KeyedStream转换
- 将多条数据流合并为一条或将一条数据流拆分成多条流的转换
- 对流中的事件进行重新组织的分发转换
5.2.1 基本转换
基本转换单独处理每个事件，这意味着每个输出记录都是由单个输入记录生成的。常见的基本转换函数有：简单的值转换、记录拆分或过滤等。
5.2.1.1 Map
通过调用DataStream.map()方法可以指定map转换来产生一个新的DataStream。它将每个输入事件传递给用户自定义的映射器(user-defined mapper)，映射器返回一个输出事件，这个输出事件可能是不同类型的(eg, DataStream[Int] => DataStream[String])。图5-1显示了将每个正方形转换为圆形的map转换。
MapFunction的两个类型参数分别是是输入事件的类型和输出事件的类型，MapFunction的map()方法将每个输入事件准确地转换为一个输出事件:
// T: 输入元素的类型// O: 输出元素的类型MapFunction[T,O] > map(T): O
下面举一个简单的例子
val sensorIds: DataStream[String] = reading.map(new MyMapFunction)class MyMapFunction extends MapFunction[SensorReading, String] { override def map(r: SensorReading): String = r.id}
也可以用Lambda表达式进一步简化
val sensorIds: DataStream[String] = reading.map(r => r.id)
5.2.1.2 Filter
fliter转换通过一个返回值为Boolean类型的函数来决定事件的去留：
- 如果返回值为true，那么它会保留输入事件并且将其转发到输出，
- 否则它会把事件丢弃。
- 通过调用DataStream.filter()方法可以指定过滤器转换，并生成与输入DataStream相同类型的输出DataStream。
- 图5-2显示了一个只保留白色方块的过滤操作。
FilterFunction类型参数是输入流的类型，它的filter()方法接收一个输入事件并返回一个布尔值:
FilterFunction[T] > filter(T): Boolean
下面举个简单的例子
var filteredSensors = readings.filter(r => r.temperature >= 25)
5.2.1.3 FlatMap
flatMap转换与map类似，但是它可以为每个输入事件生成零个、一个或多个 输出事件。
图5-3显示了一个基于传入事件的颜色区分其输出的flatMap操作。
- 如果输入是白色方块，则不加改动直接输出。
- 将黑色方块复制，
- 将灰色方块丢弃掉。
flatMap函数定义如下，可以通过向Collector对象传递数据的方式来返回零个、一个或多个事件作为结果
// T: 输入元素的类型// O: 输出元素的类型FlatMapFunction[T, O] // 返回值为Unit，也就是不返回 // Collector[O]作为输出参数 > flatMap(T, Collector[O]): Unit
flatMap函数还可以如下定义
FlatMapFunction[T, O] > flatMap(T): TraversableOnce[O]
下面举一个简单的例子
val words = sensorData.flatMap(r => r.id.split(" "))
5.2.2 基于KeyedStream的转换
KeyedStream抽象可以从逻辑上将事件按照键值分配到多个独立的事件子流中。
KeyedStream可以根据键来维护内部状态，所有具有相同键的事件可以访问相同的状态。
接下来先介绍keyBy转换，它可以将要一个DataStream转换为一个KeyedStream。然后介绍滚动聚合和Reduce，它们可以作用在KeyedStream上
5.2.2.1 keyBy
keyBy转换通过键来将DataStream转换为KeyedStream。数据流中的事件会根据不同的键被分配到不同的分区(partition)，具有相同键的所有事件都由下游算子的同一个任务处理。
我们假设以输入事件的颜色作为键，图5-4将黑色事件分配给一个分区，将所有其他事件分配给另一个分区。
keyBy可以用多种方式来设置如何分类，如下所示
下面举一个keyBy的例子
val readings: DataStream[SensorReading] = ...val keyed: KeyedStream[SensorReading, String] = readings.keyBy(r => r.id)
5.2.2.2 滚动聚合
滚动聚合 应用于KeyedStream上，它生成一个包含聚合结果（如求和、最小值和最大值）的DataStream。
- 滚动聚合操作符为每个键保存一个聚合值。
- 对于每个输入事件，算子更新相应的聚合值，并将更新后的值作为输出事件发送给下游。
- 滚动聚合操作需要接收一个用于指定聚合目标字段的参数，该参数指定在哪个字段上计算聚合。
DataStream API提供了以下滚动聚合方法:
| 名称 |
描述 |
sum() |
滚动计算输入流在指定字段上的和 |
max() |
滚动计算输入流在指定字段上的最大值 |
min() |
滚动计算输入流在指定字段上的最小值 |
minBy() |
滚动计算输入流中迄今为止最小值，返回该值所在事件 |
maxBy() |
滚动计算输入流中起劲为止最大值，返回该值所在事件 |
注意：不能将多个滚动聚合方法组合使用，每次只能计算一个。
例子：对一个Tuple3[Int, Int, Int]类型的数据在第一个字段上按照键值分组，然后滚动计算第二个字段的和
val inputStream: DataStream[(Int, Int, Int)] = env.fromElements( (1, 2, 2), (2, 3, 1), (2, 2, 4), (1, 5, 3))val resultStream: DataStream[(Int, Int, Int)] = inputStream .keyBy(0) .sum(1)"""output(1, 2, 2)(2, 3, 1)(2, 5, 1)(1, 7, 2)第一个字段是分组，第二个字段是计算之后的和，第三个字段没有意义"""
5.2.2.3 Reduce
reduce转换是滚动聚合的一般化(generalization)。
- 它在KeyedStream上应用了一个ReduceFunction，该函数将每个输入事件与当前的reduce结果进行一次组合，并输出一个DataStream。
- reduce不会改变DataStream的类型，输出流的类型与输入流的类型相同。
ReduceFunction接口定义如下
// T: 元素类型ReduceFunction[T] > reduce(T, T): T
下面举一个reduce转换的例子。在下面的例子中，数据流是会以语言类型作为键来进行分区，最终结果是针对每个语言产生一个不断更新的单词列表:
val inputStream: DataStream[(String, List[String])] = env.fromElements( ("en", List("tea")), ("fr", List("vin")), ("en", List("cake")))val resultStream: DataStream[(String, List[String])] = inputstream .keyBy(0) .reduce((x, y) => (x._1, x._2 ::: y._2))"""output("en", List("tea"))("fr", List("vin"))("en", List("tea", "cake"))"""
5.2.3 多流转换
许多应用需要将多个输入流联合起来处理，还有一些应用需要将一条流分割成多条子流以应用不同的逻辑。下面，我们将讨论那些同时处理多个输入流或产生多个输出流的DataStream API转换。
5.2.3.1 Union
DataStream.union()方法可以合并两个或多个相同类型的DataStream，并生成一个新的类型相同的DataStream。
图5-5显示了一个union操作，它将黑色和灰色事件合并到单个输出流中。
union执行过程中，来自两条流的事件会以FIFO的方式合并，其顺序无法保证(The operator does not
produce a specific order of events.)。此外，union操作符不会对数据进行去重。每个输入事件都被发送到下游。
下面举个把三条数据流合并为一条的例子
val parisStream: DataStream[SensorReading] = ...val tokyoStream: DataStream[SensorReading] = ...val rioStream: DataStream[SensorReading] = ...val allCities: DataStream[SensorReading] = parisStream,union(tokyoStream, rioStream)
5.2.3.2 Connect，coMap，coFlatMap
考虑这样一个应用，它监视森林区域，并在发生火灾的风险很高时发出警报。应用从温度传感器和烟感传感器上接收数据。当温度超过给定的阈值 并且 烟雾水平很高时，应用程序会发出火灾警报。这时，为了判断两者是否同时成立，我们需要合并两条流来根据两条流的信息来综合判断
由此可见，合并两个流的事件是流处理中非常常见的需求。下面来看看相关的API
DataStream.connect()方法接收一个DataStream并返回一个ConnectedStreams对象，该对象表示两个联结在一起的流:
val first: DataStream[Int] = ...val second: DataStream[String] = ...val connected: ConnectedStreams[Int, String] = first.connect(second)
ConnectedStreams对象提供了map()和flatMap()，具体用法略
默认情况下，connect()不会在两个流的事件之间 建立关系，因此两个流的事件被随机分配给算子任务。这种行为会产生不确定的结果，通常是不希望看到的。为了在ConnectedStreams上产生确定性结果，可以将connect()与keyBy()或broadcast()结合使用。
- 当使用
keyBy()时，connect()转换会将两条数据流中具有相同键的事件发送到同一个算子任务上
- 而当使用
broadcast()时，两条流中有一条被广播，它的事件被分发给下游算子的所有任务上。这样可以保证联合处理这两个输入流的元素。
5.2.3.1 Split和Select
split是union的逆操作。它将输入流 分割为与输入流相同类型的两个或多个输出流。每个输入事件可以被发送给零个、一个或多个 输出流。因此，split操作还可以用于过滤或复制事件。
图5-6显示了一个split算子，它将所有白色事件与其他事件分开，发往不同的数据流。
split()方法以一个OutputSelector函数接口作为参数。
// IN: 同DataStream的元素类型OutputSelector[IN] > select(IN): Iterable[String]
每个输入事件到来时都会调用OutputSelector.select()方法，并随即返回一个java.lang.Iterable[String]。返回的这个String列表中的每个String是这个事件所属的输出流的名称。
split()方法返回一个SplitStream对象，这个对象提供一个select()方法，通过指定输出名称从SplitStream中选择一条或多条流。
实例5-2：将一个数字流分成一个大数字流和一个小数字流
val inputStream: DataStream[(Int, String)] = ...val splitted: SplitStream[(Int, String)] = inputStream .split(t => if (t._1 > 1000) Seq("large") else Seq("small"))val large: DataStream[(Int, String)] = splitted.select("large")val small: DataStream[(Int, String)] = splitted.select("small")val all: DataStream[(Int, String)] = splitted.select("large", "small")
5.2.4 分发转换
当使用DataStream API构建应用程序时，系统会根据操作语义和配置的并行度来自动选择数据分区策略并将数据转发到正确的目标。有时我们可能希望能够手动选择分区策略。在本节中，我们将介绍DataStream中用于控制分区策略或自定义分区策略的方法。
下面是常见的分区策略
| 名称 |
描述 |
| 随机 |
随机数据交换策略由DataStream.shuffle()方法实现。该方法将事件随机分配到下游算子的并行任务中。 |
| 轮流(Round-Robin) |
轮流方法将输入流的事件以轮流方式均匀分配给后继任务。 |
| 重调(Rescale) |
rescale()也是以轮流的方式对事件进行分发，但是每个上游任务只与一部分下游任务建立发送通道。当上游任务数远小于下游任务数时，这种方法比较好用，下图展示了轮流和重调的区别 |
| 广播(Broadcast) |
broadcast()将输入流中的事件复制，并发送给发送给下游算子的所有并行任务。 |
| 全局(global) |
global()方法将输入数据流的所有事件发送给下游操作符的第一个并行任务。必须小心使用这种分区策略，因为将所有事件路由到同一任务可能会影响应用程序性能 |
| 自定义 |
如果所有预定义的分区策略都不合适，你可以利用partitionCustom()方法来自定义分区策略 |
自定义分区例子如下
val numbers: DataStream[(Int)] = ...numbers.partitionCustom(myPartitioner, 0)object myPartitioner extends Partitioner[Int]{ val r = scala.util.Random override def partition(key: Int, numPartitions: Int): Int = { if (key < 0) 0 else r.nextInt(numPartitions) }}
5.3 设置并行度
算子的并行度可以在执行环境级别或算子级别进行控制。默认情况下，应用的所有算子的并行度被设置为应用执行环境的并行度。而执行环境的并行度将根据应用启动时所处的上下文自动初始化。
- 如果应用程序在本地执行环境中运行，则将并行度设置为与CPU内核数量相等。
- 在向运行的Flink集群提交应用程序时，除非用户显示指定，否则环境并行度将设置为集群的默认并行度
最好将算子并行度设置为随环境并行度变化的值而不要设置为定值，例如：假设环境并行度为x，可以设置算子并行度为y = x/2。当在本机运行时x=8, y=4。而在集群运行时x=32,y=16。这样当运行环境变化时，算子并行度也可以随之变化。
下面的例子演示了如何获取环境并行度以及如何设置环境并行度
// 获取环境并行度val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironmentval defaultParallelism = env.getParallelism// 设置环境并行度env.setParallelism(32)
下面的例子演示了如何设置算子的并行度
// 获取环境并行度val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironmentval defaultParallelism = env.getParallelismval result = env.addSource(new CustomSource) // 设置map的并行度为默认并行度的两倍 .map(new MyMapper).setParallelism(defalutParallelism * 2) // print数据汇的并行度固定为2 .print().setParallelism(2)
5.4 类型
Flink DataStream应用所处理的事件会以数据对象的形式存在。这些数据对象需要能够被序列化和反序列化，以通过网络发送它们，或将它们写入状态后端、检查点和保存点，或从状态后端读取。Flink使用类型信息(type information)的概念来表示数据类型，并为每种数据类型自动生成特定的序列化器、反序列化器和比较器。
一般情况下，Flink都可以自动提取数据对象的类型信息，但当自动提取器失效时，我们也需要手动指定类型信息。
本节我们会讨论Flink支持的类型，如何为数据类型创建类型信息，以及当Flink无法自动推断函数的返回类型的时如何以提示的方式帮助类型系统。
5.4.1 支持的数据类型
Flink支持Java和Scala中可用的所有常见数据类型，可以分为以下类别
- 原始类型
- Java和Scala元组
- Scala样例类(case class)
- POJO
- 一些特殊类型：数组、列表、映射、枚举等
对于POJO的解释：如果一个类满足如下条件，它会被Flink看作POJO
- 是一个公有类
- 有一个公有的无参默认构造函数
- 所有字段都是公有的或者提供了相应的
getter以及setter方法
- 所有字段类型都必须是Flink支持的
对特殊类型的解释：Flink支持多种特殊类型，比如
- 原始或者对象类型的数组；
- Java的ArrayList、HashMap和Enum类型
- Hadoop的Writable类型。
- Scala的Either、Option和Try类型以及Flink内部实现的Java版本的Either类型
5.4.2 为数据类型创建类型信息
在Flink的类型系统中，核心类是TypeInformation。它为系统生成序列化器和比较器提供了必要的信息。当应用提交执行时，Flink的类型系统尝试为框架处理的每个数据类型自动推断TypeInformation。因此，大多数情况下，我们都没有必要手动指定类型信息，但当自动推断失灵时，就需要我们为特定数据类型手动生成TypeInformation了。
下面举几个生成TypeInformation的例子
// 原始类型的TypeInformationval stringType: TypeInformation[String] = Types.STRING// Scala元祖的TypeInformationval tupleType: TypeInformation[(Int, Long)] = Types.TUPLE[(Int, Long)]// case class的TypeInformationval caseClassType: TypeInformation[Person] = Types.CASE_CLASS[Person]
5.4.3 显式提供类型信息
显示提供TypeInformation的方式有两种。第一种是通过实现ResultTypeQueryable接口来扩展函数。如下面例子所示
class Tuple2ToPersonMapper extends MapFunction[(String, Int), Person] with ResultTypeQueryable[Person] { override def map(v: (String, Int)): Person = Person(v._1, v._2) //实现ResultTypeQueryable override def getProducedType: TypeInformation[Person] = Types.CASE_CLASS[Person]}
第二种，在定义Dataflow时使用Java DataStream API中的returns()方法来显式指定某算子的返回类型
persons = inputStream .map(t => new Person(t._1, t._2)) .returns(Types.CASE_CLASS[Person])
5.5 定义键和引用字段
在Flink中有很多需要使用键索引(key specification)和字段引用(field reference)的地方。Flink采用各种各样的灵活方式来定义键：通过元素的字段位置来定义、通过基于字符串的字段表达式来定义、通过KeySelector函数来定义
5.5.1 字段位置
如果数据类型是元组，则只需使用对应元组元素的字段位置就可以定义键。
例如下面这个例子使用元组的第二个字段作为输入流的键值
val input: DataStream[(Int, String, Long)] = ...val keyed = input.keyBy(1)
此外，还可以使用多个元组字段来定义复合键
val keyed2 = input.keyBy(1, 2)
5.5.2 字段表达式
另一种定义键和选择字段的方法是使用基于字符串的字段表达式。字段表达式适用于元组、pojo和case类。
// 最简单的字段表达式val keyedSensors = sensorStream.keyBy("id")// 在元组类型上使用字段表达式val keyed = inputStream.keyBy("_1")// 使用点运算符来嵌套POJO字段为键值val persons = inputStream.keyBy("address.zip")// 使用通配符 `_` 来选择元组中的全部字段作为键val keyed = inputStream.keyBy("birthday._")
5.5.3 KeySelector函数
第三种指定键的方式是使用KeySelector函数。它可以从输入事件中提取键
// T: 输入元素的类型// KEY: 键值类型KeySelector[IN, KEY] > getKey(IN): KEY
下面的例子会返回元组中的最大字段来作为键值
val input = DataStream[(Int, Int)] = ...val keyedStream = input.keyBy(value => math.max(value._1, value._2))
5.6 实现函数
在DataStream API中有很多地方需要使用自定义函数。本节将介绍Flink中定义函数的几种方式
5.6.1 函数类
Flink中所有用户自定义函数都是以接口或者抽象类的形式对外暴露的，如MapFunction、FilterFunction和ProcessFunction等
我们可以通过实现接口或者继承抽象类的方式来定义函数，例如下面的例子
class MyFilter extends FilterFunction[String]{ override def filter(value: String): Boolean = { value.contains("flink") }}val filted = sentences.filter(new MyFilter())
函数必须是可序列化的
Flink使用Java序列化来序列化所有函数对象，以便将它们发送给对应的算子任务。用户函数中包含的所有内容都必须是可序列化的。如果您的函数需要一个非序列化的对象实例，您可以将其实现为一个富函数，并在open()方法中初始化非序列化字段，或者重写Java序列化和反序列化方法。
5.6.2 Lambda函数
也可以通过Lambda表达式的方式来定义函数
val filted = sentences.filter(_.contains("flink"))
5.6.3 富函数
有时，我们需要在函数 处理第一个记录之前进行一些初始化工作或者取得函数执行相关的上下文信息。DataStream API提供了丰富的函数，它和我们之前见到的普通函数相比可以对外提供更多功能。
DataStream API中的所有转换函数都有对应的富函数，富函数的使用位置和普通函数以及Lambda函数相同。富函数的名称以Rich开头，例如RichMapFunction、RichFlatMapFunction等。
当使用富函数时，你可以对应函数的生命周期实现两个额外的方法：
-
open()方法是富函数的初始化方法。它在每个任务首次调用转换方法之前调用一次
-
close()方法是富函数的终止方法，会在每个任务最后一次调用转换方法后调用一次。因此，它通常用于清理和释放资源。
-
另外，还可以使用富函数自带的getRuntimeContext()方法来从函数的Runtime中获取一些信息
class MyFlatMap extends RichFlatMapFunction[Int, (Int, Int)]{ var subTaskIndex = 0 override def open(config: Configuration): Unit = { subTaskIndex = getRuntimeContext.getIndexOfThisSubtask //进行一些初始化工作 } override def flatMap(in: Int, out: Collector[(Int, Int)]): Unit = { //子任务的编号从0开始 if(in % 2 == subTaskIndex){ out.collect((subTaskIndex, in)) } //做一些额外处理工作 } override def close(): Unit = { //做一些清理工作 }}
5.7 导入外部和Flink依赖
在实现Flink应用时经常需要添加一些外部依赖。应用在执行时，必须能够访问到所有依赖。默认情况下，Flink集群只加载核心API依赖(DataStream和DataSet API)，对于应用的其他依赖则必须显式提供。
有两种方法来确保所在执行应用时可以访问到所有依赖:
- 将所有依赖打进应用的Jar包中，生成一个“胖Jar”
- 将依赖放到Flink的
./lib目录下，这样在Flink进程启动时就会将依赖加载到Classpath中
推荐使用第一种方式。
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