Flink入门到实战-阶段五(处理函数)

简介

      之前所介绍的流处理 API ，无论是基本的转换、聚合，还是更为复杂的窗口操作，其实都

是基于 DataStream 进行转换的；所以可以统称为 DataStream API ，这也是 Flink 编程的核心。

而我们知道，为了让代码有更强大的表现力和易用性， Flink 本身提供了多层 API ， DataStream

API 只是中间的一环

使用

processFunction

它不能注册定时器

public class FlinkApp {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //得到执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        DataStreamSource socketTextStream = env.socketTextStream("master", 9999);

        //并行度设置为1才能看到效果，因为如果不为1，那么有些分区的水位线就是负无穷
        //由于自己的水位线是分区里面最小的水位线，那么自己的一直都是负无穷
        //就触发不了水位线的上升
        env.setParallelism(1);

        //第一个参数就一个名字，第二个参数用来表示事件时间
        SingleOutputStreamOperator> initData = socketTextStream.map(new MapFunction>() {
            @Override
            public Tuple2 map(String value) throws Exception {
                String[] s = value.split(" ");
                //假设我们在控制台输入的参数是a 15s,那么我们要15*1000才能得到时间戳的毫秒时间
                return Tuple2.of(s[0], Long.parseLong(s[1]) * 1000L);
            }
        });

        //设置水位线
        SingleOutputStreamOperator> watermarks = initData.assignTimestampsAndWatermarks(
                // 针对乱序流插入水位线，延迟时间设置为 2s
                WatermarkStrategy.>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(2))
                        .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner>() {
                            @Override
                            public long extractTimestamp(Tuple2 element, long recordTimestamp) {
                                //指定事件时间
                                return element.f1;
                            }
                        })
        );

        //定义一个侧输出流的标识
        OutputTag> outputTag = new OutputTag>("outputTag") {
        };


        //在普通的datastream的api搞不定的时候就可以使用它了
        SingleOutputStreamOperator> res = watermarks.process(new ProcessFunction, Tuple2>() {
            @Override
            public void processElement(Tuple2 value, Context ctx, Collector> out) throws Exception {
                System.out.println("当前的水位线: " + ctx.timerService().currentWatermark());
                if (value.f0.equals("a")) {
                //如果为a那么就写入到侧输出流
                    ctx.output(outputTag, value);
                } else {
                    out.collect(value);
                }
            }
        });
        res.print("result");

        //得到侧输出流的数据
        DataStream> sideOutput = res.getSideOutput(outputTag);
        sideOutput.print("outputTag");


        env.execute();
    }
}

启动linux的nc

nc -lk 9999

a 1
b 1

 

控制台输出

当前的水位线: -9223372036854775808
outputTag> (a,1000)
当前的水位线: -1001
result> (b,1000)

KeyedProcessFunction

要keyBy以后才能使用

定时器的使用

public class FlinkApp {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //得到执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        DataStreamSource socketTextStream = env.socketTextStream("master", 9999);

        //并行度设置为1才能看到效果，因为如果不为1，那么有些分区的水位线就是负无穷
        //由于自己的水位线是分区里面最小的水位线，那么自己的一直都是负无穷
        //就触发不了水位线的上升
        env.setParallelism(1);

        //第一个参数就一个名字，第二个参数用来表示事件时间
        SingleOutputStreamOperator> initData = socketTextStream.map(new MapFunction>() {
            @Override
            public Tuple2 map(String value) throws Exception {
                String[] s = value.split(" ");
                //假设我们在控制台输入的参数是a 15s,那么我们要15*1000才能得到时间戳的毫秒时间
                return Tuple2.of(s[0], Long.parseLong(s[1]) * 1000L);
            }
        });

        //设置水位线
        SingleOutputStreamOperator> watermarks = initData.assignTimestampsAndWatermarks(
                // 针对乱序流插入水位线，延迟时间设置为 0s
                WatermarkStrategy.>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(0))
                        .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner>() {
                            @Override
                            public long extractTimestamp(Tuple2 element, long recordTimestamp) {
                                //指定事件时间
                                return element.f1;
                            }
                        })
        );


        //在普通的datastream的api搞不定的时候就可以使用它了
        //KeyedProcessFunction只有在keyBy才能使用
        watermarks.keyBy(data->data.f0)
                        .process(new KeyedProcessFunction,Tuple2>() {
                            @Override
                            public void processElement(Tuple2 value, Context ctx, Collector> out) throws Exception {
                                Long start = ctx.timestamp();
                                //注册一个定时器
                                ctx.timerService().registerEventTimeTimer(start+2*1000L);
                                System.out.println("start: "+start+" end: "+(start+2*1000L));
                                out.collect(value);

                                System.out.println("事件时间: "+start+" 水位线为:"+ctx.timerService().currentWatermark());
                            }

                            @Override
                            public void onTimer(long timestamp, KeyedProcessFunction, Tuple2>.OnTimerContext ctx, Collector> out) throws Exception {
                                System.out.println("定时器启动了: "+timestamp+" 水位线为:"+ctx.timerService().currentWatermark());
                            }
                        }).print();

        env.execute();
    }
}

启动linux的nc

nc -lk 9999

输入

a 1
a 4

输出

start: 1000 end: 3000
(a,1000)
事件时间: 1000 水位线为:-9223372036854775808
start: 4000 end: 6000
(a,4000)
事件时间: 4000 水位线为:999
定时器启动了: 3000 水位线为:3999

结论

• 可以看到开始水位线为负无穷，注册的定时器和时间事件的关系是，水位线为本次事件时间的-1毫秒
• 程序结束的时候水位线为无穷大值，就是为了触发没有触发的程序