flink RichFunction之坑及解决

目录

• flink RichFunction之坑
• NO
• 原因
• 解决方案
• flink中richfunction的一点小作用
• ①传递参数
• ②传递广播变量
• 总结

flink RichFunction之坑

flink的RichMapFunction，RichSinkFunction等，并不能百分百做到每次只open一个数据库连接。

在有些情况下他会一直创建然后销毁，创建销毁。

举例： 重点在第三行的注释

  val value = env.socketTextStream("192.168.13.11", 9090)
    val value2 = value.filter(x => {
      try {
        var a = 1 / 0   //此处若没有异常处理，任务不会断，但是会重复打开数据库连接
      } catch {
        case e: Exception =>
      }
      isInter(x)
    }).map(fun = x => {
      x.toLong
    })
    val value1 = value2.assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor[Long](Time.seconds(1)) {
      override def extractTimestamp(element: Long): Long = {
        println(element + "***************")
        element
      }
    })

    try {
      var a = 1 / 0
    } catch {
      case e: Exception =>
    }
    value1.map(new mymap)
    env.execute("test")

  }

  def isInter(input: String): Boolean = {
    val matcher = Pattern.compile("^[0-9]+$").matcher(input)
    matcher.find()
  }
}


class myRichMapfun6() extends RichMapFunction[ListBuffer[String], Unit] {
  var conn: Connection = _
  var pst: PreparedStatement = _

  override def open(parameters: Configuration): Unit = {
    conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://xxxxxxx:3306/zzt?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false&autoReconnect=true", "root", "bigdata@mysql")
    println(conn)
    pst = conn.prepareStatement("insert into testa (str) values (?)")
  }

  override def close(): Unit = {
    conn.close()
    pst.close()
  }

  override def map(in: ListBuffer[String]): Unit = {
    pst.setString(1, in.head)
    pst.execute()
  }
}

所以你是不是觉得那就价格异常处理不就得了？

NO

再看：

这个时候，如果传进来line不是数字或者格式不对，就会触发异常，然而此时就不会像上面那样帮你解决问题，而是一遍遍创建对象销毁对象，一条消息创建一个连接，我就问你慌不慌，

原因

据观察是因为，输入的数据有问题，直接导致

 val value1 = value2.assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor[Long](Time.seconds(1)) {
      override def extractTimestamp(element: Long): Long = {
        println(element + "***************")
        element
      }
    })

这个崩溃了，不走这行代码了，没有获得eventime，然后估计。。。 剩下的我也没详细测。。。

解决方案

先fiiter过滤任何可能导致异常的脏数据确保数据都没问题就可以了。 

flink中richfunction的一点小作用

①传递参数

所有需要用户定义的函数都可以转换成richfunction，例如实现map operator中你需要实现一个内部类，并实现它的map方法：

data.map (new MapFunction() {
  public Integer map(String value) { return Integer.parseInt(value); }
});

然后我们可以将其转换为RichMapFunction：

data.map (new RichMapFunction() {
  public Integer map(String value) { return Integer.parseInt(value); }
});

当然，RichFuction除了提供原来MapFuction的方法之外，还提供open, close, getRuntimeContext 和setRuntimeContext方法，这些功能可用于参数化函数（传递参数），创建和完成本地状态，访问广播变量以及访问运行时信息以及有关迭代中的信息。

下面我们来看看RichFuction中传递参数的例子，以下代码是测试RichFilterFuction的例子，基于DataSet而非DataStream。

由代码可见，可以将Configuration中的limit参数的值传递进RichFuction里面，通过后面withParameters方法传递进去，最后的结果是

由此可见，我从configuration中获取了limit的值，并设定了fliter的阈值是2，从而过滤了1，2。

②传递广播变量

原理和上面差不多，下面我直接把代码贴出来：

这是目前我学习到的RichFunction的用法，和大家分享一下。

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。