Apache Flink 流处理实例

维基百科在 IRC 频道上记录 Wiki 被修改的日志，我们可以通过监听这个 IRC 频道，来实时监控给定时间窗口内的修改事件。Apache Flink 作为流计算引擎，非常适合处理流数据，并且，类似于 Hadoop MapReduce 等框架，Flink 提供了非常良好的抽象，使得业务逻辑代码编写非常简单。我们通过这个简单的例子来感受一下 Flink 的程序的编写。

通过 Flink Quickstart 构建 Maven 工程

Flink 提供了 flink-quickstart-java 和 flink-quickstart-scala 插件，允许使用 Maven 的开发者创建统一的项目模版，应用项目模板可以规避掉很多部署上的坑。

构建这次工程的命令如下

$ mvn archetype:generate \
    -DarchetypeGroupId=org.apache.flink \
    -DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java \
    -DarchetypeCatalog=https://repository.apache.org/content/repositories/snapshots/ \
    -DarchetypeVersion=1.6-SNAPSHOT \
    -DgroupId=wiki-edits \
    -DartifactId=wiki-edits \
    -Dversion=0.1 \
    -Dpackage=wikiedits \
    -DinteractiveMode=false

注意高版本的 Maven 不支持 -DarchetypeCatalog 参数，可以将第一行改为  mvn org.apache.maven.plugins:maven-archetype-plugin:2.4::generate \ 或者去掉 -DarchetypeCatalog 行，并将 .m2/settings.xml 修改如下，其中主要是在 //profiles/profile/repositories 下设置好搜索 archetype 的仓库地址

<settings xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
  xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
  xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0
                      http://maven.apache.org/xsd/settings-1.0.0.xsd">

  <profiles>
    <profile>
      <id>acmeid>
      <repositories>
        <repository>
            <id>archetypeid>
            <name>Apache Development Snapshot Repositoryname>
            <url>https://repository.apache.org/content/repositories/snapshots/url>
            <releases>
                <enabled>falseenabled>
            releases>
            <snapshots>
                <enabled>trueenabled>
            snapshots>
        repository>
      repositories>
    profile>
  profiles>

  <activeProfiles>
    <activeProfile>acmeactiveProfile>
  activeProfiles>

settings>

成功下载项目模板后，在当前目录下应当能看到 wiki-edit 目录。执行命令 rm wiki-edits/src/main/java/wikiedits/*.java 清除模板自带的 Java 文件。

为了监听维基百科的 IRC 频道，在 pom.xml 文件下添加如下依赖，分别是 Flink 的客户端和 WikiEdit 的连接器

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flinkgroupId>
            <artifactId>flink-clients_${scala.binary.version}artifactId>
            <version>${flink.version}version>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flinkgroupId>
            <artifactId>flink-connector-wikiedits_${scala.binary.version}artifactId>
            <version>${flink.version}version>
        dependency>

编写 Flink 程序

接下来的代码编写工作假定你是在 IDE 下编写的，主要是为了避免啰嗦的 import 语句。包含 import 等模板代码的全部代码在末尾给出。

首先我们创建用于运行的主程序代码 src/main/java/wikiedits/WikipediaAnalysis.java

package wikiedits;

public class WikipediaAnalysis {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

    }
}

流处理的 Flink 程序的第一步是创建流处理执行上下文 StreamExecutionEnvironment，它类似于其他框架内的 Configuration 类，用于配制 Flink 程序和运行时的各个参数，对应的语句如下

StreamExecutionEnvironment see = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

下一步我们以维基百科 IRC 频道的日志作为数据源创建连接

DataStream edits = see.addSource(new WikipediaEditsSource());

这个语句创建了填充 WikipediaEditEvent 的 DataStream，拿到数据流之后我们就可以对它做进一步的操作了。

我们的目标是统计给定时间窗口内，比如说五秒内，用户对维基百科的修改字节数。因此我们对每个 WikipediaEditEvent 以用户名作为键来标记（keyed）。Flink 兼容 Java 1.6 版本，因此古老的版本中 Flink 提供 KeySelector 函数式接口来标记

KeyedStream keyedEdits = edits
    .keyBy(new KeySelector() {
        @Override
        public String getKey(WikipediaEditEvent event) {
            return event.getUser();
        }
    });

当前版本的 Flink 主要支持的是 Java 8 版本，因此我们也可以用 Lambda 表达式来改写这段较为繁琐的代码

KeyedStream keyedEdits = edits
        .keyBy(WikipediaEditEvent::getUser);

这个语句定义了 keyedEdits 变量，它是一个概念上形如(String, WikipediaEditEvent) 的数据流，即以字符串（用户名）为键，WikipediaEditEvent 为值的数据的流。这一步骤类似于 MapReduce 的 Shuffle 过程，针对 keyedEdits 的处理将自动按照键分组，因此我们可以直接对数据进行 fold 操作以折叠聚合同一用户名的修改字节数

DataStream> result = keyedEdits
    .timeWindow(Time.seconds(5))
    .fold(new Tuple2<>("", 0L), new FoldFunction>() {
        @Override
        public Tuple2 fold(Tuple2 acc, WikipediaEditEvent event) {
            acc.f0 = event.getUser();
            acc.f1 += event.getByteDiff();
            return acc;
        }
    });

在新版的 Flink 中，FoldFunction 因为无法支持部分聚合被废弃了，如果对程序有强迫症，我们可以采用类似于 MapReduce 的办法来改写上边的代码，各个方法调用的作用与它们的名字一致，其中，为了绕过类型擦除导致的问题使用了 returns 函数

DataStream> result = keyedEdits
        .map((event) -> new Tuple2<>(event.getUser(), Long.valueOf(event.getByteDiff())))
        .returns(new TypeHint>(){})
        .timeWindowAll(Time.seconds(5))
        .reduce((acc, a) -> new Tuple2<>(a.f0, acc.f1+a.f1));

经过处理后的数据流 result 中就包含了我们所需要的信息，具体地说是填充了 Tuple2，即（用户名，修改字节数）元组的流，我们可以使用 result.print() 来打印它。

程序至此主要处理逻辑就写完了，但是 Flink 还需要在 StreamExecutionEnvironment 类型的变量上调用 execute 方法以实际执行整个 Flink 程序，该方法执行时将整个 Flink 程序转化为任务图并提交到 Flink 集群中。

整个程序的代码，包括模板代码，如下所示

package wikiedits;

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeHint;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.connectors.wikiedits.WikipediaEditEvent;
import org.apache.flink.streaming.connectors.wikiedits.WikipediaEditsSource;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;

public class WikipediaAnalysis {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment see = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        DataStream edits = see.addSource(new WikipediaEditsSource());
        KeyedStream keyedEdits = edits
                .keyBy(WikipediaEditEvent::getUser);
        DataStream> result = keyedEdits
                .map((event) -> new Tuple2<>(event.getUser(), Long.valueOf(event.getByteDiff())))
                .returns(new TypeHint>(){})
                .timeWindowAll(Time.seconds(5))
                .reduce((acc, a) -> new Tuple2<>(a.f0, acc.f1+a.f1));
        result.print();
        see.execute();
    }
}

可以通过 IDE 运行程序，在控制台看到类似下面格式的输出，每一行前面的数字代表了这是由 print 的并行实例中的编号为几的实例运行的结果

1> (LilHelpa,1966)
2> (1.70.80.5,2066)
3> (Beyond My Ken,-6550)
4> (Aleksandr Grigoryev,725)
1> (6.77.155.31,1943)
2> (Serols,1639)
3> (ClueBot NG,1907)
4> (GSS,3155)

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