pre1-flink理论-批处理与流处理+简单示例

【README】

1.本文包含了 批处理与流处理的代码示例；

• 批处理：把数据 攒在一起（或攒一段时间或攒一定内存大小），然后再处理，这叫批处理；
• 流处理：数据每来一个就处理一个；

2.特点：

数据处理方式	特点
批处理	1.高延时；
流处理	1.低延时；

3.引入flink的maven依赖：

        
            org.apache.flink
            flink-java
            1.14.4
        

        
            org.apache.flink
            flink-streaming-java_2.12
            1.14.4
        
        
            org.apache.flink
            flink-clients_2.12
            1.14.4
        
    

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【1】flink批处理离线数据（数据有限）

【1.1】代码

1）数据源，我们保存在本地文本文件中，命名为  hello.txt

hello world
hello flink
how are you
thank you
hello zhangsan
hello lisi

2）批处理代码：

/**
 * @Description 批处理，word count程序（离线数据）
 * @author xiao tang
 * @version 1.0.0
 * @createTime 2022年04月09日
 */
public class WordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建执行环境
        ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        // 从文件中读取数据
        String inputPath = "D:\\workbench_idea\\diydata\\flinkdemo2\\src\\main\\resources\\hello.txt";
        DataSource dataSource = env.readTextFile(inputPath);
        // 对数据集处理，按照空格分词展开，转为 (word,1) 二元组统计
        DataSet> resultSet = dataSource.flatMap(new MyFlatMapper())
                .groupBy(0) // 按照第1个位置的word分组
                .sum(1); // 将第2个位置上的数据求和
        resultSet.print();
    }

    public static class MyFlatMapper implements FlatMapFunction> {
        @Override
        public void flatMap(String value, Collector> collector) throws Exception {
            // 按照空格分词
            String[] words = value.split(" ");
            // 遍历所有word，包装成word 输出
            Arrays.stream(words).forEach(x->{
                collector.collect(new Tuple2<>(x, 1));
            });
        }
    }
}

批处理打印结果：

(you,2)
(flink,1)
(world,1)
(hello,4)
(lisi,1)
(zhangsan,1)
(are,1)
(thank,1)
(how,1)

批处理的结果是最终结果；

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【2】flink流处理离线数据（数据有限）

/**
 * @Description 流数据（无限数据）
 * @author xiao tang
 * @version 1.0.0
 * @createTime 2022年04月09日
 */
public class StreamWordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 流处理执行环境
        StreamExecutionEnvironment streamEnv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        streamEnv.setParallelism(2); // 设置并行度
        // 从文件中读取数据
        String inputPath = "D:\\workbench_idea\\diydata\\flinkdemo2\\src\\main\\resources\\hello.txt";
        DataStream dataStream = streamEnv.readTextFile(inputPath);
        // 定义流操作
        DataStream> resultStream = dataStream.flatMap(new WordCount.MyFlatMapper())
                .keyBy(0)
                .sum(1);
        // 打印结果
        resultStream.print();
        // 执行任务（流终止操作）
        streamEnv.execute();
    }
}

打印结果：

2> (world,1)
1> (thank,1)
2> (flink,1)
1> (hello,1)
2> (how,1)
2> (you,1)
1> (hello,2)
2> (you,2)
1> (hello,3)
2> (zhangsan,1)
1> (hello,4)
2> (lisi,1)
1> (are,1)

流处理的结果是一个动态变化的有状态的结果；

有状态的意思说白了就是：后面的处理结果依赖前面的处理结果，如对hello计数为3，它是在前面hello计数为2的基础上做的处理；

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【3】flink流处理在线数据（数据无限）

我们引入了 netcat（nc），底层使用socket模拟向某端口写入数据；

然后 flink监控该端口的数据，并做处理；

【3.1】 flink处理类

处理类监听了 nc所在机器的的端口，即 192.168.163.201:7777；

/**
 * @Description socket文本流词计数
 * @author xiao tang
 * @version 1.0.0
 * @createTime 2022年04月09日
 */
public class SocketTextStreamWordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 流处理执行环境
        StreamExecutionEnvironment streamEnv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        streamEnv.setParallelism(2); // 设置并行度
        // 从 flinkjava parametertool 获取参数（或有）
//        ParameterTool parameterTool = ParameterTool.fromArgs(args);
//        String host = parameterTool.get("host");
//        int port = parameterTool.getInt("port");
        // 从socket文本流读取数据
        DataStream inputDataStream = streamEnv.socketTextStream("192.168.163.201", 7777);
        // 定义流操作
        DataStream> resultStream = inputDataStream.flatMap(new WordCount.MyFlatMapper())
                .keyBy(0)
                .sum(1);
        // 打印结果
        resultStream.print();
        // 执行任务（流终止操作）
        streamEnv.execute();
    }
}

演示效果：