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Flink处理函数实战系列链接
- 深入了解ProcessFunction的状态操作(Flink-1.10)；
- ProcessFunction；
- KeyedProcessFunction类；
- ProcessAllWindowFunction(窗口处理)；
- CoProcessFunction(双流处理)；
本篇概览
本文是《Flink处理函数实战》系列的第四篇，内容是学习以下两个窗口相关的处理函数：
- ProcessAllWindowFunction：处理每个窗口内的所有元素；
- ProcessWindowFunction：处理指定key的每个窗口内的所有元素；
关于ProcessAllWindowFunction
- ProcessAllWindowFunction和《Flink处理函数实战之二：ProcessFunction类》中的ProcessFunction类相似，都是用来对上游过来的元素做处理，不过ProcessFunction是每个元素执行一次processElement方法，ProcessAllWindowFunction是每个窗口执行一次process方法（方法内可以遍历该窗口内的所有元素）；
-
用类图对比可以更形象的认识差别，下图左侧是ProcessFunction，右侧是ProcessAllWindowFunction：
在这里插入图片描述
关于ProcessWindowFunction
- ProcessWindowFunction和KeyedProcessFunction类似，都是处理分区的数据，不过KeyedProcessFunction是每个元素执行一次processElement方法，而ProcessWindowFunction是每个窗口执行一次process方法（方法内可以遍历该key当前窗口内的所有元素）；
-
用类图对比可以更形象的认识差别，下图左侧是KeyedProcessFunction，右侧是ProcessWindowFunction：
在这里插入图片描述 - 另外还一个差异：ProcessWindowFunction.process方法的入参就有分区的key值，而KeyedProcessFunction.processElement方法的入参没有这个参数，而是需要Context.getCurrentKey()才能取到分区的key值；
注意事项
窗口处理函数的process方法，以ProcessAllWindowFunction为例，如下图红框所示，其入参可以遍历当前窗口内的所有元素，这意味着当前窗口的所有元素都保存在堆内存中，所以请在设计阶段就严格控制窗口内元素的内存使用量，避免耗尽TaskManager节点的堆内存：
在这里插入图片描述
接下来通过实战学习ProcessAllWindowFunction和ProcessWindowFunction；
版本信息
- 开发环境操作系统：MacBook Pro 13寸， macOS Catalina 10.15.4
- 开发工具：IntelliJ IDEA 2019.3.2 (Ultimate Edition)
- JDK：1.8.0_121
- Maven：3.3.9
- Flink：1.9.2
源码下载
如果您不想写代码，整个系列的源码可在GitHub下载到，地址和链接信息如下表所示(https://github.com/zq2599/blog_demos)：
| 名称 | 链接 | 备注 |
|---|---|---|
| 项目主页 | https://github.com/zq2599/blog_demos | 该项目在GitHub上的主页 |
| git仓库地址(https) | https://github.com/zq2599/blog_demos.git | 该项目源码的仓库地址，https协议 |
| git仓库地址(ssh) | [email protected]:zq2599/blog_demos.git | 该项目源码的仓库地址，ssh协议 |
这个git项目中有多个文件夹，本章的应用在flinkstudy文件夹下，如下图红框所示：
在这里插入图片描述
如何实战ProcessAllWindowFunction
接下来通过以下方式验证ProcessAllWindowFunction功能：
- 每隔1秒发出一个Tuple2
- 设置5秒的滚动窗口；
- 自定义ProcessAllWindowFunction扩展类，功能是统计每个窗口内元素的数量，将统计结果发给下游算子；
- 下游算子将统计结果打印出来；
- 核对发出的数据和统计信息，看是否一致；
开始编码
- 继续使用《Flink处理函数实战之二：ProcessFunction类》一文中创建的工程flinkstudy；
- 新建ProcessAllWindowFunctionDemo类，如下：
package com.bolingcavalry.processwindowfunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessAllWindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessWindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.util.Collector;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
public class ProcessAllWindowFunctionDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 使用事件时间
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime);
// 并行度为1
env.setParallelism(1);
// 设置数据源，一共三个元素
DataStream> dataStream = env.addSource(new SourceFunction>() {
@Override
public void run(SourceContext> ctx) throws Exception {
for(int i=1; i(name, 1), timeStamp);
// 每发射一次就延时1秒
Thread.sleep(1000);
}
}
@Override
public void cancel() {
}
});
// 将数据用5秒的滚动窗口做划分，再用ProcessAllWindowFunction
SingleOutputStreamOperator mainDataStream = dataStream
// 5秒一次的滚动窗口
.timeWindowAll(Time.seconds(5))
// 统计当前窗口内的元素数量，然后把数量、窗口起止时间整理成字符串发送给下游算子
.process(new ProcessAllWindowFunction, String, TimeWindow>() {
@Override
public void process(Context context, Iterable> iterable, Collector collector) throws Exception {
int count = 0;
// iterable可以访问当前窗口内的所有数据，
// 这里简单处理，只统计了元素数量
for (Tuple2 tuple2 : iterable) {
count++;
}
// 将当前窗口的起止时间和元素数量整理成字符串
String value = String.format("window, %s - %s, %d\n",
// 当前窗口的起始时间
time(context.window().getStart()),
// 当前窗口的结束时间
time(context.window().getEnd()),
// 当前key在当前窗口内元素总数
count);
// 发射到下游算子
collector.collect(value);
}
});
// 打印结果，通过分析打印信息，检查ProcessWindowFunction中可以处理所有key的整个窗口的数据
mainDataStream.print();
env.execute("processfunction demo : processallwindowfunction");
}
public static String time(long timeStamp) {
return new SimpleDateFormat("hh:mm:ss").format(new Date(timeStamp));
}
}
- 关于ProcessAllWindowFunctionDemo，有几点需要注意：
a. 滚动窗口设置用timeWindowAll方法；
b. ProcessAllWindowFunction的匿名子类的process方法中，context.window().getStart()方法可以取得当前窗口的起始时间，getEnd()方法可以取得当前窗口的结束时间；
-
编码结束，执行ProcessAllWindowFunctionDemo类验证数据，如下图，检查其中一个窗口的元素详情和ProcessAllWindowFunction执行结果，可见符合预期：
在这里插入图片描述 - ProcessAllWindowFunction已经了解，接下来尝试ProcessWindowFunction；
如何实战ProcessWindowFunction
接下来通过以下方式验证ProcessWindowFunction功能：
- 每隔1秒发出一个Tuple2
- 以f0字段为key进行分区；
- 分区后的数据进入5秒的滚动窗口；
- 自定义ProcessWindowFunction扩展类，功能之一是统计每个key在每个窗口内元素的数量，将统计结果发给下游算子；
- 功能之二是在更新当前key的元素总量，然后在状态后端(backend)保存，这是验证KeyedStream在处理函数中的状态读写能力；
- 下游算子将统计结果打印出来；
- 核对发出的数据和统计信息（每个窗口的和总共的分别核对），看是否一致；
开始编码
- 新建ProcessWindowFunctionDemo.java：
package com.bolingcavalry.processwindowfunction;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessWindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.util.Collector;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
public class ProcessWindowFunctionDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 使用事件时间
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime);
// 并行度为1
env.setParallelism(1);
// 设置数据源，一共三个元素
DataStream> dataStream = env.addSource(new SourceFunction>() {
@Override
public void run(SourceContext> ctx) throws Exception {
int aaaNum = 0;
int bbbNum = 0;
for(int i=1; i(name, 1), timeStamp);
// 每发射一次就延时1秒
Thread.sleep(1000);
}
}
@Override
public void cancel() {
}
});
// 将数据用5秒的滚动窗口做划分，再用ProcessWindowFunction
SingleOutputStreamOperator mainDataStream = dataStream
// 以Tuple2的f0字段作为key，本例中实际上key只有aaa和bbb两种
.keyBy(value -> value.f0)
// 5秒一次的滚动窗口
.timeWindow(Time.seconds(5))
// 统计每个key当前窗口内的元素数量，然后把key、数量、窗口起止时间整理成字符串发送给下游算子
.process(new ProcessWindowFunction, String, String, TimeWindow>() {
// 自定义状态
private ValueState state;
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
// 初始化状态，name是myState
state = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<>("myState", KeyCount.class));
}
@Override
public void process(String s, Context context, Iterable> iterable, Collector collector) throws Exception {
// 从backend取得当前单词的myState状态
KeyCount current = state.value();
// 如果myState还从未没有赋值过，就在此初始化
if (current == null) {
current = new KeyCount();
current.key = s;
current.count = 0;
}
int count = 0;
// iterable可以访问该key当前窗口内的所有数据，
// 这里简单处理，只统计了元素数量
for (Tuple2 tuple2 : iterable) {
count++;
}
// 更新当前key的元素总数
current.count += count;
// 更新状态到backend
state.update(current);
// 将当前key及其窗口的元素数量，还有窗口的起止时间整理成字符串
String value = String.format("window, %s, %s - %s, %d, total : %d\n",
// 当前key
s,
// 当前窗口的起始时间
time(context.window().getStart()),
// 当前窗口的结束时间
time(context.window().getEnd()),
// 当前key在当前窗口内元素总数
count,
// 当前key出现的总数
current.count);
// 发射到下游算子
collector.collect(value);
}
});
// 打印结果，通过分析打印信息，检查ProcessWindowFunction中可以处理所有key的整个窗口的数据
mainDataStream.print();
env.execute("processfunction demo : processwindowfunction");
}
public static String time(long timeStamp) {
return new SimpleDateFormat("hh:mm:ss").format(new Date(timeStamp));
}
static class KeyCount {
/**
* 分区key
*/
public String key;
/**
* 元素总数
*/
public long count;
}
}
- 上述代码有几处需要关注：
a. 静态类KeyCount.java，是用来保存每个key元素总数的数据结构；
b. timeWindow方法设置了市场为5秒的滚动窗口；
c. 每个Tuple2元素以f0为key进行分区；
d. open方法对名为myState的自定义状态进行注册；
e. process方法中，state.value()取得当前key的状态，tate.update(current)更新当前key的状态；
-
接下来运行ProcessWindowFunctionDemo类检查数据，如下图，process方法内，对窗口内元素的统计和数据源打印的一致，并且从backend取得的总数在累加后和数据源的统计信息也一致：
在这里插入图片描述
至此，处理函数中窗口处理相关的实战已经完成，如果您也在学习Flink的处理函数，希望本文能给您一些参考；
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