快速入门Flink (4) —— Flink的DataSource和DataSink，你都掌握了吗?

写在前面： 博主是一名软件工程系大数据应用开发专业大二的学生，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/
尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一天的生活就是一生的缩影。我希望在最美的年华，做最好的自己！

        相信经过前面几篇 Flink 文章的学习，大家对于Flink的代码书写一定非常期待。本篇博客，我们就来扒一扒关于Flink的DataSet API的开发。

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1、DataSet API 开发

1.1 入门案例

1.1.1 Flink 批处理程序的一般流程

1. 获取 Flink 批处理执行环境
2. 构建 source
3. 数据处理
4. 构建 sink

1.1.2 示例

        编写 Flink 程序，用来统计单词的数量。

1.1.3 步骤

1. IDEA 创建项目
2. 导入 Flink 所需的 Maven 依赖
3. 创建 scala 单例对象，添加 main 方法
4. 获取 Flink 批处理运行环境
5. 构建一个 collection 源
6. 使用 flink 操作进行单词统计
7. 打印

1.1.4 实现

1. 在 IDEA 中创建 flink-base 项目
2. 导入 Flink Maven 依赖
3. 分别在 main 和 test 目录创建 scala 文件夹
4. 添加 main 方法
5. 获取批处理运行环境

val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

6. 构建一个 collection 源

val wordDataSet = env.fromCollection {
List("hadoop hive spark", "flink mapreduce hadoop hive", "flume spark spark hive") 
}

7. 导入 Flink 隐式参数

import org.apache.flink.api.scala._

8. 使用 flatMap 操作将字符串进行切割后扁平化

val words: DataSet[String] = wordDataSet.flatMap(_.split(" "))

9. 使用 map 操作将单词转换为，(单词,数量)的元组

val wordNumDataSet: DataSet[(String, Int)] = words.map(_ -> 1)

10. 使用 groupBy 操作按照第一个字段进行分组

val wordGroupDataSet: GroupedDataSet[(String, Int)] = wordNumDataSet.groupBy(0)

11. 使用 sum 操作进行分组累加统计

val wordCountDataSet: AggregateDataSet[(String, Int)] = wordGroupDataSet.sum(1)

12. 打印

wordCountDataSet.print()

13. 运行测试

1.1.5 参考代码

import org.apache.flink.api.scala.ExecutionEnvironment
import org.apache.flink.api.scala._
/*
 * @Author: Alice菌
 * @Date: 2020/7/20 15:55
 * @Description: 

    编写Flink程序，统计单词
 */
object BatchWordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    // 1、创建执行环境
    val env: ExecutionEnvironment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    // 2、接入数据源
    val testDataSet: DataSet[String] = env.fromCollection(List("hadoop spark hive","hadoop hadoop spark"))
    // 3、进行数据处理
    // 切分
    val wordDataSet: DataSet[String] = testDataSet.flatMap(_.split(" "))
    // 每个单词标记1
    val wordAndOneDataSet: DataSet[(String, Int)] = wordDataSet.map((_,1))
    // 按照单词进行分组
    val groupDataSet: GroupedDataSet[(String, Int)] = wordAndOneDataSet.groupBy(0)
    // 对单词进行聚合
    val sumDataSet: AggregateDataSet[(String, Int)] = groupDataSet.sum(1)
    // 4、数据保存或输出
    sumDataSet.writeAsText("./ResultData/BatchWordCount")
    
    //sumDataSet.print()
    env.execute("BatchWordCount")
    
  }
}

        执行完上面的代码，我们会在指定的输出路径下，看到一共生成了12个文件，其中有的是空文件，有的则保存着对应的结果数据。为什么是12个，而不是其他个数？其实这个跟电脑配置的核数相关。默认电脑是几核，就会有多少个线程参与工作。

        关于Execute更多的知识，博主在借鉴了其他大大之后，得到了如下经验。

        特别注意:

        1、execute方法调用会因为应用的类型有所不同，DataStream流式应用需要显示指定execute()方法运行程序，如果不调用则Flink流式程序不会执行。

        2、对于DataSet API输出算子中已经包含了对execute()方法的调用，不需要显式调用execute()方法，否则程序会出异常。

        对于不相信第二点的朋友，可以把上面代码示例中的sumDataSet.print()代码注释解开来试试~
        

1.1.6 将程序打包，提交到yarn

        添加 maven 打包插件

  <build>
        <sourceDirectory>src/main/scalasourceDirectory>
        <testSourceDirectory>src/test/scalatestSourceDirectory>
        <plugins>

            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.pluginsgroupId>
                <artifactId>maven-compiler-pluginartifactId>
                <version>2.5.1version>
                <configuration>
                    <source>${maven.compiler.source}source>
                    <target>${maven.compiler.target}target>
                    
                configuration>
            plugin>

            <plugin>
                <groupId>net.alchim31.mavengroupId>
                <artifactId>scala-maven-pluginartifactId>
                <version>3.2.0version>
                <executions>
                    <execution>
                        <goals>
                            <goal>compilegoal>
                            <goal>testCompilegoal>
                        goals>
                        <configuration>
                            <args>
                                
                                <arg>-dependencyfilearg>
                                <arg>${project.build.directory}/.scala_dependenciesarg>
                            args>

                        configuration>
                    execution>
                executions>
            plugin>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.pluginsgroupId>
                <artifactId>maven-surefire-pluginartifactId>
                <version>2.18.1version>
                <configuration>
                    <useFile>falseuseFile>
                    <disableXmlReport>truedisableXmlReport>
                    <includes>
                        <include>**/*Test.*include>
                        <include>**/*Suite.*include>
                    includes>
                configuration>
            plugin>

            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.pluginsgroupId>
                <artifactId>maven-shade-pluginartifactId>
                <version>2.3version>
                <executions>
                    <execution>
                        <phase>packagephase>
                        <goals>
                            <goal>shadegoal>
                        goals>
                        <configuration>
                            <filters>
                                <filter>
                                    <artifact>*:*artifact>
                                    <excludes>
                                        
                                        <exclude>META-INF/*.SFexclude>
                                        <exclude>META-INF/*.DSAexclude>
                                        <exclude>META-INF/*.RSAexclude>
                                    excludes>
                                filter>
                            filters>
                            <transformers>
                                <transformer
                                        implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
                                    <mainClass>com.czxy.batch.Test01.wordCount.StreamWorldCountmainClass>
                                transformer>
                            transformers>
                        configuration>
                    execution>
                executions>
            plugin>
        plugins>
    build>

        需要注意，需要把这里的路径，更改成自己的类文件路径

        上传 jar 包到服务器上，然后执行程序:
bin/flink run -m yarn-cluster -yn 2 /export/servers/flink-1.7.2/jar/day01-1.0-SNAPSHOT.jar cn.czxy.batch.BatchWordCount

        在 yarn 的 8088 页面可以观察到提交的程序：

1.2 输入数据集 Data Sources

        Data Sources 是什么呢？就字面意思其实就可以知道：数据来源。

        Flink作为一款流式计算框架，它可用来做批处理，即处理静态的数据集、历史的数据集；也可以用来做流处理，即实时的处理些实时数据流，实时的产生数据流结果，只要数据源源不断的过来，Flink 就能够一直计算下去，这个 Data Sources 就是数据的来源地。 flink 在批处理中常见的 source 主要有两大类。

1. 基于本地集合的 source（Collection-based-source）
2. 基于文件的 source（File-based-source）

1.2.1 基于本地集合的 source（Collection-based-source）

        在 flink 最常见的创建 DataSet 方式有三种。

        1) 使用 env.fromElements()，这种方式也支持 Tuple，自定义对象等复合形式。

        2) 使用 env.fromCollection(),这种方式支持多种 Collection 的具体类型

        3) 使用 env.generateSequence() 方法创建基于 Sequence 的 DataSet

        
        下面展示的代码，一共用到了17种方式，其中就包括上述的3种。感兴趣的朋友们可以借鉴一下代码写法。

import org.apache.flink.api.scala.ExecutionEnvironment

import scala.collection.mutable.{ArrayBuffer, ListBuffer}
import scala.collection.mutable
/**
  * 读取集合中的批次数据
  */
object BatchFromCollectionDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 获取 flink 执行环境
    val env: ExecutionEnvironment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    // 导入隐式转换
    import org.apache.flink.api.scala._
    //  0. 用 element 创建DataSet(fromElements)
    val ds0: DataSet[String] = env.fromElements("spark","flink")
    ds0.print()

    // 1. 用 Tuple 创建DataSet(fromElements)
    val ds1: DataSet[(Int, String)] = env.fromElements((1,"spark"),(2,"flink"))
    ds1.print()

    // 2. 用 Array 创建DataSet
    val ds2: DataSet[String] = env.fromCollection(Array("spark","flink"))
    ds2.print()

    // 3. 用 ArrayBuffer 创建DataSet
    val ds3: DataSet[String] = env.fromCollection(ArrayBuffer("spark","flink"))
    ds3.print()

    // 4. 用 List 创建DataSet
    val ds4: DataSet[String] = env.fromCollection(List("spark","flink"))
    ds4.print()

    // 5. 用 ListBuffer 创建DataSet
    val ds5: DataSet[String] = env.fromCollection(ListBuffer("spark","flink"))
    ds5.print()

    // 6. 用 Vector 创建 DataSet
    val ds6: DataSet[String] = env.fromCollection(Vector("spark","flink"))
    ds6.print()

    // 7. 用 Queue 创建DataSet
    val ds7: DataSet[String] = env.fromCollection(mutable.Queue("spark","flink"))
    ds7.print()

    // 8. 用 Stack 创建DataSet
    val ds8: DataSet[String] = env.fromCollection(mutable.Stack("spark","flink"))
    ds8.print()

    // 9. 用 Stream 创建 DataSet (Stream相当于 lazy List,避免在中间过程中生成不必要的集合)
    val ds9: DataSet[String] = env.fromCollection(Stream("spark","flink"))
    ds9.print()

    // 10. 用 Seq 创建 DataSet
    val ds10: DataSet[String] = env.fromCollection(Seq("spark","flink"))
    ds10.print()

    // 11. 用 Set 创建 DataSet
    val ds11: DataSet[String] = env.fromCollection(Set("spark","flink"))
    ds11.print()

    // 12. 用 Iterable创建DataSet
    val ds12: DataSet[String] = env.fromCollection(Iterable("spark","flink"))
    ds12.print()

    // 13. 用 ArraySeq 创建 DataSet
    val ds13: DataSet[String] = env.fromCollection(mutable.ArraySeq("spark","flink"))
    ds13.print()

    // 14. 用 ArrayStack 创建 DataSet
    val ds14: DataSet[String] = env.fromCollection(mutable.ArrayStack("spark","flink"))
    ds14.print()

    // 15. 用 Map 创建 DataSet
    val ds15: DataSet[(Int, String)] = env.fromCollection(Map(1 -> "spark",2 -> "flink"))
    ds15.print()

    // 16. 用 Range 创建 DataSet
    val ds16: DataSet[Int] = env.fromCollection(Range(1,9))
    ds16.print()

    // 17. 用 FromElements 创建 DataSet
    val ds17: DataSet[Long] = env.generateSequence(1,9)
    ds17.print()

  }
}

1.2.2 基于文件的 source（File-based-source）

        Flink基于文件的source主要有下列几种方法。

• 读取本地文件
• 读取HDFS数据
• 读取CSV数据
• 还包括一些特殊的文件格式，例如读取压缩文件数据，或者基于文件的 source （遍历目录）

        针对上述陈述的几种方式，下面将一一展示代码的书写。

1.2.2.1 读取本地文件

import org.apache.flink.api.scala.{DataSet, ExecutionEnvironment}

//从本地文件构建数据集
object BatchFromLocalFileSource {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.创建执行环境
    val env: ExecutionEnvironment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    //2.从本地文件构建数据集
    val localFileSource: DataSet[String] = env.readTextFile("day02/data/input/wordcount.txt")
    //3.打印输出
    localFileSource.print()
  }
}

1.2.2.2 读取 HDFS 数据

import org.apache.flink.api.scala.{DataSet, ExecutionEnvironment}

object BatchFromHDFSFileSource {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.创建执行环境
    val env: ExecutionEnvironment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    //2.从HDFS文件构建数据集
    val hdfsFileSource: DataSet[String] = env.readTextFile("hdfs://node01:8020/test/input/wordcount.txt")
    //3.输出打印
    hdfsFileSource.print()
  }
}

1.2.2.2 读取 CSV 数据

import org.apache.flink.api.scala.ExecutionEnvironment

object BatchFromCSVFileSource {

    // 定义一个样例类，用于封装数据
  case class Subject(id:Int,name:String)
  
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.创建执行环境
    val env: ExecutionEnvironment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    //2.从csv文件构建数据集
    import org.apache.flink.api.scala._
    val csvDataSet: DataSet[Subject] = env.readCsvFile[Subject]("day02/data/input/subject.csv")
    //3.输出打印
    csvDataSet.print()
    
  }
}

1.2.2.4 读取压缩文件

import org.apache.flink.api.scala.{DataSet, ExecutionEnvironment}

object BatchFromCompressFileSource {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.创建执行环境
    val env: ExecutionEnvironment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    //2.从压缩文件中构建数据集
    val compressFileSource: DataSet[String] = env.readTextFile("data/input/wordcount.txt.gz")
    //3.输出打印
    compressFileSource.print()

  }
}

1.2.2.5 基于文件的 source（遍历目录）

import org.apache.flink.api.scala.{DataSet, ExecutionEnvironment}
import org.apache.flink.configuration.Configuration

object BatchFromFolderSource {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.创建执行环境
    val env: ExecutionEnvironment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    //2.如果需要读取包含指定目录下的子目录里的文件内容，则必须开启recursive.file.enumeration
    val configuration: Configuration = new Configuration()
    configuration.setBoolean("recursive.file.enumeration", true)
    //3.根据遍历多级目录来构建数据集
    val result: DataSet[String] = env.readTextFile("day02/data/input/a").withParameters(configuration)
    result.print()
  }
}

1.3 数据输出 Data Sinks

        既然上边都谈到了Flink的输入，那怎么能没有输出呢~Flink 在批处理中常见的 输出 sink 有以下两种。

• 基于本地集合的 sink（Collection-based-sink）
• 基于文件的 sink（File-based-sink）

1.3.1 基于本地集合的 sink（Collection-based-sink）

import org.apache.flink.api.scala.ExecutionEnvironment
import org.apache.flink.api.scala._
/*
 * @Author: Alice菌
 * @Date: 2020/7/9 15:15
 * @Description: 
    
 */
object BatchSinkCollection {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    // 1、 创建执行环境
    val env: ExecutionEnvironment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    // 2、 构建数据集
    val source: DataSet[(Int, String, Double)] = env.fromElements((19, "zhangsan", 178.8),
      (17, "lisi", 168.8),
      (18, "wangwu", 184.8),
      (21, "zhaoliu", 164.8))

    // 3、 数据打印
    source.print()
    //(19,zhangsan,178.8)
    //(17,lisi,168.8)
    //(18,wangwu,184.8)
    //(21,zhaoliu,164.8)

    println(source.collect())
    //Buffer((19,zhangsan,178.8), (17,lisi,168.8), (18,wangwu,184.8), (21,zhaoliu,164.8))

    source.printToErr()
    //(19,zhangsan,178.8)
    //(17,lisi,168.8)
    //(18,wangwu,184.8)
    //(21,zhaoliu,164.8)

  }
}

1.3.2 基于文件的 sink（File-based-sink）

        flink 支持多种存储设备上的文件，包括本地文件，hdfs 文件等。

        flink 支持多种文件的存储格式，包括 text 文件，CSV 文件等。

        其中需要用到一个方法，writeAsText()：TextOuputFormat - 将元素作为字符串写入行。字符串是通过调用每个元 素的 toString()方法获得的。
        

1.3.1 将数据写入本地文件

import org.apache.flink.api.scala.ExecutionEnvironment
import org.apache.flink.core.fs.FileSystem.WriteMode
import org.apache.flink.api.scala._

/*
 * @Author: Alice菌
 * @Date: 2020/7/9 16:09
 * @Description: 
    
 */
// 基于文件的sink
object BatchSinkFile {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 1、 创建执行环境
    val env: ExecutionEnvironment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    // 2、 构建数据集
    val source: DataSet[(Int, String, Double)] = env.fromElements(
      (19, "zhangsan", 178.8),
      (17, "lisi", 168.8),
      (18, "wangwu", 184.8),
      (21, "zhaoliu", 164.8)
    )

    // 保存到本地文件（这里设置了数据覆写并指定了分区数为1）
    source.writeAsText("hdfs://node01:8020/test/output/sinkHDFSFile0708",WriteMode.OVERWRITE).setParallelism(1)
    env.execute(this.getClass.getSimpleName)
   
  }
}

1.3.2 将数据写入 HDFS

import org.apache.flink.api.scala.ExecutionEnvironment
import org.apache.flink.core.fs.FileSystem.WriteMode
import org.apache.flink.api.scala._

/*
 * @Author: Alice菌
 * @Date: 2020/7/25 23:49
 * @Description: 
    
 */
object BatchSinkHDFSFile {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 1、 创建执行环境
    val env: ExecutionEnvironment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    // 2、 构建数据集
    val source: DataSet[(Int, String, Double)] = env.fromElements(
      (19, "zhangsan", 178.8),
      (17, "lisi", 168.8),
      (18, "wangwu", 184.8),
      (21, "zhaoliu", 164.8)
    )

    // 保存到本地文件（这里设置了数据覆写并指定了分区数为1）
    source.writeAsText("hdfs://node01:8020/test/output/sinkHDFSFile0708",WriteMode.OVERWRITE).setParallelism(1)
    env.execute(this.getClass.getSimpleName)

  }
}

---

小结

        本篇博客博主先为大家介绍了Flink批处理的一般流程，然后为大家详细介绍了Flink的数据输入DataSource和输出DataSink的多种方式。因为所涉及到的种类比较多，希望大家好好巩固，勤加练习。下一篇博客，我们将学习Flink中的 Transformation 转换算子，敬请期待|ू･ω･` )

        如果以上过程中出现了任何的纰漏错误，烦请大佬们指正

        受益的朋友或对大数据技术感兴趣的伙伴记得点赞关注支持一波

        希望我们都能在学习的道路上越走越远