Flink-DataStream API介绍(源算子、转换算子、输出算子)

DataStream API（基础篇）

Flink 有非常灵活的分层 API 设计，其中的核心层就是 DataStream/DataSet API。由于新版本已经实现了流批一体，DataSet API 将被弃用，官方推荐统一使用 DataStream API 处理流数据和批数据。

DataStream（数据流）本身是 Flink 中一个用来表示数据集合的类（Class），我们编写的Flink 代码其实就是基于这种数据类型的处理，所以这套核心 API 就以 DataStream 命名。

一个 Flink 程序，其实就是对 DataStream 的各种转换。具体来说，代码基本上都由以下几部分构成：

• 获取执行环境（execution environment）
• 读取数据源（source）
• 定义基于数据的转换操作（transformations）
• 定义计算结果的输出位置（sink）
• 触发程序执行（execute）

Flink 支持的数据类型

（1）Flink 的类型系统

Flink 作为一个分布式处理框架，处理的是以数据对象作为元素的流。为了方便地处理数据，Flink 有自己一整套类型系统。Flink 使用“类型信息”（TypeInformation）来统一表示数据类型。TypeInformation 类是 Flink 中所有类型描述符的基类。它涵盖了类型的一些基本属性，并为每个数据类型生成特定的序列化器、反序列化器和比较器。

（2） Flink 支持的数据类型

简单来说，对于常见的 Java 和 Scala 数据类型，Flink 都是支持的。Flink 在内部，Flink对支持不同的类型进行了划分，这些类型可以在 Types 工具类中找到：

• 基本类型

  所有 Java 基本类型及其包装类，再加上 Void、String、Date、BigDecimal 和 BigInteger。

• 数组类型

  包括基本类型数组（PRIMITIVE_ARRAY）和对象数组(OBJECT_ARRAY)

• 复合数据类型

  • Java 元组类型（TUPLE）：这是 Flink 内置的元组类型，是 Java API 的一部分。最多25 个字段，也就是从 Tuple0~Tuple25，不支持空字段
  • Scala 样例类及 Scala 元组：不支持空字段
  • 行类型（ROW）：可以认为是具有任意个字段的元组,并支持空字段
  • POJO：Flink 自定义的类似于 Java bean 模式的类

• 辅助类型

  Option、Either、List、Map 等

• 泛型类型（GENERIC）

  Flink 支持所有的 Java 类和 Scala 类。不过如果没有按照上面 POJO 类型的要求来定义，就会被 Flink 当作泛型类来处理。Flink 会把泛型类型当作黑盒，无法获取它们内部的属性；它们也不是由 Flink 本身序列化的，而是由 Kryo 序列化的。

在这些类型中，元组类型和 POJO 类型最为灵活，因为它们支持创建复杂类型。而相比之下，POJO 还支持在键（key）的定义中直接使用字段名，这会让我们的代码可读性大大增加。所以，在项目实践中，往往会将流处理程序中的元素类型定为 Flink 的 POJO 类型。

Flink 对 POJO 类型的要求如下：

• 类是公共的（public）和独立的（standalone，也就是说没有非静态的内部类）；
• 类有一个公共的无参构造方法；
• 类中的所有字段是 public 且非 final 的；或者有一个公共的 getter 和 setter 方法，这些方法需要符合 Java bean 的命名规范。

所以我们看到，之前的 UserBehavior，就是我们创建的符合 Flink POJO 定义的数据类型。

（3）类型提示（Type Hints）

Flink 还具有一个类型提取系统，可以分析函数的输入和返回类型，自动获取类型信息，从而获得对应的序列化器和反序列化器。但是，由于 Java 中泛型擦除的存在，在某些特殊情况下（比如 Lambda 表达式中），自动提取的信息是不够精细的——只告诉 Flink 当前的元素由“船头、船身、船尾”构成，根本无法重建出“大船”的模样；这时就需要显式地提供类型信息，才能使应用程序正常工作或提高其性能。

为了解决这类问题，Java API 提供了专门的“类型提示”（type hints）。

回忆一下之前的 word count 流处理程序，我们在将 String 类型的每个词转换成（word，count）二元组后，就明确地用 returns 指定了返回的类型。因为对于 map 里传入的 Lambda 表达式，系统只能推断出返回的是 Tuple2 类型，而无法得到 Tuple2。只有显式地告诉系统当前的返回类型，才能正确地解析出完整数据。

.map(word -> Tuple2.of(word, 1L))
.returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.LONG));

这是一种比较简单的场景，二元组的两个元素都是基本数据类型。那如果元组中的一个元素又有泛型，该怎么处理呢？

Flink 专门提供了 TypeHint 类，它可以捕获泛型的类型信息，并且一直记录下来，为运行时提供足够的信息。我们同样可以通过.returns()方法，明确地指定转换之后的 DataStream 里元素的类型。

returns(new TypeHint<Tuple2<Integer, SomeType>>(){})

执行环境（Execution Environment）

Flink 程序可以在各种上下文环境中运行：我们可以在本地 JVM 中执行程序，也可以提交到远程集群上运行。

不同的环境，代码的提交运行的过程会有所不同。这就要求我们在提交作业执行计算时，首先必须获取当前 Flink 的运行环境，从而建立起与 Flink 框架之间的联系。只有获取了环境上下文信息，才能将具体的任务调度到不同的 TaskManager 执行。

创建执行环境

我 们 要 获 取 的 执 行 环 境 ， 是StreamExecutionEnvironment 类的对象，这是所有 Flink 程序的基础。在代码中创建执行环境的方式，就是调用这个类的静态方法，具体有以下三种。

（1）getExecutionEnvironment

最简单的方式，就是直接调用 getExecutionEnvironment 方法。它会根据当前运行的上下文直接得到正确的结果：如果程序是独立运行的，就返回一个本地执行环境；如果是创建了 jar包，然后从命令行调用它并提交到集群执行，那么就返回集群的执行环境。也就是说，这个方法会根据当前运行的方式，自行决定该返回什么样的运行环境。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

（2）createLocalEnvironment

这个方法返回一个本地执行环境。可以在调用时传入一个参数，指定默认的并行度；如果不传入，则默认并行度就是本地的 CPU 核心数。

StreamExecutionEnvironment localEnv = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment();

（3）createRemoteEnvironment

这个方法返回集群执行环境。需要在调用时指定 JobManager 的主机名和端口号，并指定要在集群中运行的 Jar 包。

StreamExecutionEnvironment remoteEnv = StreamExecutionEnvironment
    .createRemoteEnvironment(
    "host", // JobManager 主机名
    1234, // JobManager 进程端口号
    "path/to/jarFile.jar" // 提交给 JobManager 的 JAR 包
);

在获取到程序执行环境后，我们还可以对执行环境进行灵活的设置。比如可以全局设置程序的并行度、禁用算子链，还可以定义程序的时间语义、配置容错机制。

执行模式(Execution Mode)

上面我们获取到的执行环境，是一个 StreamExecutionEnvironment，顾名思义它应该是做流处理的。那对于批处理，又应该怎么获取执行环境呢？

在之前的 Flink 版本中，批处理的执行环境与流处理类似，是调用类 ExecutionEnvironment的静态方法，返回它的对象：

// 批处理环境
ExecutionEnvironment batchEnv = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 流处理环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

基于 ExecutionEnvironment 读入数据创建的数据集合，就是 DataSet；对应的调用的一整套转换方法，就是 DataSet API。

而从 1.12.0 版本起，Flink 实现了 API 上的流批统一。DataStream API 新增了一个重要特性：可以支持不同的“执行模式”（execution mode），通过简单的设置就可以让一段 Flink 程序在流处理和批处理之间切换。这样一来，DataSet API 也就没有存在的必要了。

• 流执行模式（STREAMING）

  这是 DataStream API 最经典的模式，一般用于需要持续实时处理的无界数据流。默认情况下，程序使用的就是 STREAMING 执行模式。

• 批执行模式（BATCH）

  专门用于批处理的执行模式, 这种模式下，Flink 处理作业的方式类似于 MapReduce 框架。对于不会持续计算的有界数据，我们用这种模式处理会更方便。

• 自动模式（AUTOMATIC）

  在这种模式下，将由程序根据输入数据源是否有界，来自动选择执行模式。

BATCH 模式的配置方法：

由于 Flink 程序默认是 STREAMING 模式，我们这里重点介绍一下 BATCH 模式的配置。主要有两种方式

• 通过命令行配置，在提交作业时，增加 execution.runtime-mode 参数，指定值为 BATCH（推荐）：

  bin/flink run -Dexecution.runtime-mode=BATCH ...
  

• 通过代码配置，在代码中，直接基于执行环境调用 setRuntimeMode 方法，传入 BATCH 模式：

  StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
  env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.BATCH);
  

触发程序执行

有了执行环境，我们就可以构建程序的处理流程了：基于环境读取数据源，进而进行各种转换操作，最后输出结果到外部系统。

需要注意的是，写完输出（sink）操作并不代表程序已经结束。因为当 main()方法被调用时，其实只是定义了作业的每个执行操作，然后添加到数据流图中；这时并没有真正处理数据——因为数据可能还没来。Flink 是由事件驱动的，只有等到数据到来，才会触发真正的计算，这也被称为“延迟执行”或“懒执行”（lazy execution）。

所以我们需要显式地调用执行环境的 execute()方法，来触发程序执行。execute()方法将一直等待作业完成，然后返回一个执行结果（JobExecutionResult）。

源算子

创建环境之后，就可以构建数据处理的业务逻辑。想要处理数据，先得有数据，所以首要任务就是把数据读进来。

Flink 可以从各种来源获取数据，然后构建 DataStream 进行转换处理。Flink 代码中通用的添加 source 的方式，是调用执行环境的 addSource()方法：

DataStream<String> stream = env.addSource(...);

方法传入一个对象参数，需要实现 SourceFunction 接口；返回 DataStreamSource。这里的DataStreamSource 类继承自 SingleOutputStreamOperator 类，又进一步继承自 DataStream。所以很明显，读取数据的 source 操作是一个算子，得到的是一个数据流（DataStream）。

准备工作

为了更好地理解，我们先构建一个实际应用场景。比如网站的访问操作，可以抽象成一个三元组（用户名，用户访问的 urrl，用户访问 url 的时间戳），所以在这里，我们可以创建一个类 Event，将用户行为包装成它的一个对象。

import java.sql.Timestamp;
public class Event {
    public String user;
    public String url;
    public Long timestamp;
    public Event() {
    }
    public Event(String user, String url, Long timestamp) {
        this.user = user;
        this.url = url;
        this.timestamp = timestamp;
    }
    @Override
    public String toString() {
        return "Event{" +
            "user='" + user + '\'' +
            ", url='" + url + '\'' +
            ", timestamp=" + new Timestamp(timestamp) +
            '}';
    } }

这里需要注意，我们定义的 Event，有这样几个特点：

• 类是公有（public）的
• 有一个无参的构造方法
• 所有属性都是公有（public）的
• 所有属性的类型都是可以序列化的

Flink 会把这样的类作为一种特殊的 POJO 数据类型来对待，方便数据的解析和序列化。另外我们在类中还重写了 toString 方法，主要是为了测试输出显示更清晰。

从集合中读取数据

最简单的读取数据的方式，就是在代码中直接创建一个 Java 集合，然后调用执行环境的fromCollection 方法进行读取。这相当于将数据临时存储到内存中，形成特殊的数据结构后，作为数据源使用，一般用于测试。

public static void main(String[] args) throws Exception {
    StreamExecutionEnvironment env = 
        StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    env.setParallelism(1);
    ArrayList<Event> clicks = new ArrayList<>();
    clicks.add(new Event("Mary","./home",1000L));
    clicks.add(new Event("Bob","./cart",2000L));
    DataStream<Event> stream = env.fromCollection(clicks);
    stream.print();
    env.execute();
}

我们也可以不构建集合，直接将元素列举出来，调用 fromElements 方法进行读取数据：

DataStreamSource<Event> stream2 = env.fromElements(
    new Event("Mary", "./home", 1000L),
    new Event("Bob", "./cart", 2000L)
);

从文件读取数据

真正的实际应用中，自然不会直接将数据写在代码中。通常情况下，我们会从存储介质中获取数据，一个比较常见的方式就是读取日志文件。这也是批处理中最常见的读取方式。

DataStream<String> stream = env.readTextFile("clicks.csv");

• 参数可以是目录，也可以是文件；

• 路径可以是相对路径，也可以是绝对路径；

• 相对路径是从系统属性 user.dir 获取路径: idea 下是 project 的根目录, standalone 模式下是集群节点根目录；

• 也可以从 hdfs 目录下读取, 使用路径 hdfs://…, 由于 Flink 没有提供 hadoop 相关依赖, 需要 pom 中添加相关依赖：

  <dependency>
      <groupId>org.apache.hadoopgroupId>
      <artifactId>hadoop-clientartifactId>
      <version>2.7.5version>
      <scope>providedscope>
  dependency>
  

从 Socket 读取数据

不论从集合还是文件，我们读取的其实都是有界数据。在流处理的场景中，数据往往是无界的。这时又从哪里读取呢？

一个简单的方式，就是我们之前用到的读取 socket 文本流。这种方式由于吞吐量小、稳定性较差，一般也是用于测试。

DataStream<String> stream = env.socketTextStream("localhost", 7777);

从 Kafka 读取数据

Kafka 作为分布式消息传输队列，是一个高吞吐、易于扩展的消息系统。而消息队列的传输方式，恰恰和流处理是完全一致的。所以可以说 Kafka 和 Flink 天生一对，是当前处理流式数据的双子星。在如今的实时流处理应用中，由 Kafka 进行数据的收集和传输，Flink 进行分析计算，这样的架构已经成为众多企业的首选，如图：

Flink官方提供了连接工具flink-connector-kafka，直接帮我们实现了一个消费者 FlinkKafkaConsumer，它就是用来读取 Kafka 数据的SourceFunction。

导入依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flinkgroupId>
    <artifactId>flink-connector-kafka_${scala.binary.version}artifactId>
    <version>${flink.version}version>
dependency>

然后调用 env.addSource()，传入 FlinkKafkaConsumer 的对象实例就可以了。

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import java.util.Properties;
public class SourceKafkaTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = 
            StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");
        properties.setProperty("group.id", "consumer-group");
        properties.setProperty("key.deserializer", 
                               "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        properties.setProperty("value.deserializer", 
                               "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        properties.setProperty("auto.offset.reset", "latest");
        DataStreamSource<String> stream = env.addSource(new 
                                                        FlinkKafkaConsumer<String>(
                                                            "clicks",
                                                            new SimpleStringSchema(),
                                                            properties
                                                        ));
        stream.print("Kafka");
        env.execute();
    } 
}

创建 FlinkKafkaConsumer 时需要传入三个参数：

• 第一个参数 topic，定义了从哪些主题中读取数据。可以是一个 topic，也可以是 topic列表，还可以是匹配所有想要读取的 topic 的正则表达式。当从多个 topic 中读取数据时，Kafka 连接器将会处理所有 topic 的分区，将这些分区的数据放到一条流中去。
• 第二个参数是一个 DeserializationSchema 或者 KeyedDeserializationSchema。Kafka 消息被存储为原始的字节数据，所以需要反序列化成 Java 或者 Scala 对象。上面代码中使用的 SimpleStringSchema，是一个内置的 DeserializationSchema，它只是将字节数组简单地反序列化成字符串。DeserializationSchema 和 KeyedDeserializationSchema 是公共接口，所以我们也可以自定义反序列化逻辑。
• 第三个参数是一个 Properties 对象，设置了 Kafka 客户端的一些属性。

自定义 Source

大多数情况下，前面的数据源已经能够满足需要。但是凡事总有例外，如果遇到特殊情况，我们想要读取的数据源来自某个外部系统，而 flink 既没有预实现的方法、也没有提供连接器，又该怎么办呢？

那就只好自定义实现 SourceFunction 了。

接下来我们创建一个自定义的数据源，实现 SourceFunction 接口。主要重写两个关键方法：run()和 cancel()。

• run()方法：使用运行时上下文对象（SourceContext）向下游发送数据；
• cancel()方法：通过标识位控制退出循环，来达到中断数据源的效果。

代码如下：

我们先来自定义一下数据源：

import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
import java.util.Calendar;
import java.util.Random;
public class ClickSource implements SourceFunction<Event> {
    // 声明一个布尔变量，作为控制数据生成的标识位
    private Boolean running = true;
    @Override
    public void run(SourceContext<Event> ctx) throws Exception {
        Random random = new Random(); // 在指定的数据集中随机选取数据
        String[] users = {"Mary", "Alice", "Bob", "Cary"};
        String[] urls = {"./home", "./cart", "./fav", "./prod?id=1", 
                         "./prod?id=2"};
        while (running) {
            ctx.collect(new Event(
                users[random.nextInt(users.length)],
                urls[random.nextInt(urls.length)],
                Calendar.getInstance().getTimeInMillis()
            ));
            // 隔 1 秒生成一个点击事件，方便观测
            Thread.sleep(1000);
        }
    }
    @Override
    public void cancel() {
        running = false;
    }
}

下面的代码我们来读取一下自定义的数据源。有了自定义的 source function，接下来只要调用 addSource()就可以了：

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
public class SourceCustom {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        //有了自定义的 source function，调用 addSource 方法
        DataStreamSource<Event> stream = env.addSource(new ClickSource());
        stream.print("SourceCustom");
        env.execute();
    }
}

这里要注意的是 SourceFunction 接口定义的数据源，并行度只能设置为 1，如果数据源设置为大于 1 的并行度，则会抛出异常。如下程序所示：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
import java.util.Random;
public class SourceThrowException {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.addSource(new ClickSource()).setParallelism(2).print();
        env.execute();
    } 
}

输出的异常如下：

Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: The parallelism 
of non parallel operator must be 1.

所以如果我们想要自定义并行的数据源的话，需要使用 ParallelSourceFunction，示例程序如下：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.ParallelSourceFunction;
import java.util.Random;
public class ParallelSourceExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.addSource(new CustomSource()).setParallelism(2).print();
        env.execute();
    }
    public static class CustomSource implements ParallelSourceFunction<Integer> 
    {
        private boolean running = true;
        private Random random = new Random();
        @Override
        public void run(SourceContext<Integer> sourceContext) throws Exception {
            while (running) {
                sourceContext.collect(random.nextInt());
            }
        }
        @Override
        public void cancel() {
            running = false;
        }
    } 
}

输出结果如下：

2> -686169047
2> 429515397
2> -223516288
2> 1137907312
2> -380165730
2> 2082090389

转换算子（Transformation）

映射(map)

map 是大家非常熟悉的大数据操作算子，主要用于将数据流中的数据进行转换，形成新的数据流。简单来说，就是一个“一一映射”，消费一个元素就产出一个元素。

我们只需要基于 DataStrema 调用 map()方法就可以进行转换处理。方法需要传入的参数是接口 MapFunction 的实现；返回值类型还是 DataStream，不过泛型（流中的元素类型）可能改变。

public class TransMapTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(
            new Event("Mary", "./home", 1000L),
            new Event("Bob", "./cart", 2000L)
        );
        // 传入匿名类，实现 MapFunction
        stream.map(new MapFunction<Event, String>() {
            @Override
            public String map(Event e) throws Exception {
                return e.user;
            }
        });
        // 传入 MapFunction 的实现类
        stream.map(new UserExtractor()).print();
        env.execute();
    }
    public static class UserExtractor implements MapFunction<Event, String> {
        @Override
        public String map(Event e) throws Exception {
            return e.user;
        }
    } }

在实现 MapFunction 接口的时候，需要指定两个泛型，分别是输入事件和输出事件的类型，还需要重写一个 map()方法，定义从一个输入事件转换为另一个输出事件的具体逻辑。

基于 DataStream 调用 map 方法，返回的其实是一个 SingleOutputStreamOperator。

public <R> SingleOutputStreamOperator<R> map(MapFunction<T, R> mapper){}

这表示 map 是一个用户可以自定义的转换（transformation）算子，它作用于一条数据流上，转换处理的结果是一个确定的输出类型。当然，SingleOutputStreamOperator 类本身也继承自 DataStream 类，所以说 map 是将一个 DataStream 转换成另一个 DataStream 是完全正确的。

过滤(filter)

filter 转换操作，顾名思义是对数据流执行一个过滤，通过一个布尔条件表达式设置过滤条件，对于每一个流内元素进行判断，若为 true 则元素正常输出，若为 false 则元素被过滤掉。

进行 filter 转换之后的新数据流的数据类型与原数据流是相同的。filter 转换需要传入的参数需要实现 FilterFunction 接口，而 FilterFunction 内要实现 filter()方法，就相当于一个返回布尔类型的条件表达式。

public class TransFilterTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        StreamExecutionEnvironment env = 
            StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(
            new Event("Mary", "./home", 1000L),
            new Event("Bob", "./cart", 2000L)
        );
        // 传入匿名类实现 FilterFunction
        stream.filter(new FilterFunction<Event>() {
            @Override
            public boolean filter(Event e) throws Exception {
                return e.user.equals("Mary");
            }
        });
        // 传入 FilterFunction 实现类
        stream.filter(new UserFilter()).print();
        env.execute();
    }
    public static class UserFilter implements FilterFunction<Event> {
        @Override
        public boolean filter(Event e) throws Exception {
            return e.user.equals("Mary");
        }
    } 
}

扁平映射(flatMap)

flatMap 操作又称为扁平映射，主要是将数据流中的整体（一般是集合类型）拆分成一个一个的个体使用。消费一个元素，可以产生 0 到多个元素。flatMap 可以认为是“扁平化”（flatten）和“映射”（map）两步操作的结合，也就是先按照某种规则对数据进行打散拆分，再对拆分后的元素做转换处理。我们此前 WordCount 程序的第一步分词操作，就用到了flatMap。

public class TransFlatmapTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = 
            StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(
            new Event("Mary", "./home", 1000L),
            new Event("Bob", "./cart", 2000L)
        );
        stream.flatMap(new MyFlatMap()).print();
        env.execute();
    }
    public static class MyFlatMap implements FlatMapFunction<Event, String> {
        @Override
        public void flatMap(Event value, Collector<String> out) throws Exception 
        {
            if (value.user.equals("Mary")) {
                out.collect(value.user);
            } else if (value.user.equals("Bob")) {
                out.collect(value.user);
                out.collect(value.url);
            }
        }
    }
}

聚合算子（Aggregation）

按键分区(keyBy)

对于 Flink 而言，DataStream 是没有直接进行聚合的 API 的。因为我们对海量数据做聚合肯定要进行分区并行处理，这样才能提高效率。所以在 Flink 中，要做聚合，需要先进行分区；这个操作就是通过 keyBy 来完成的。

keyBy 是聚合前必须要用到的一个算子。keyBy 通过指定键（key），可以将一条流从逻辑上划分成不同的分区（partitions）。这里所说的分区，其实就是并行处理的子任务，也就对应着任务槽（task slot）。

基于不同的 key，流中的数据将被分配到不同的分区中去，这样一来，所有具有相同的 key 的数据，都将被发往同一个分区，那么下一步算子操作就将会在同一个 slot中进行处理了。

在内部，是通过计算 key 的哈希值（hash code），对分区数进行取模运算来实现的。所以这里 key 如果是 POJO 的话，必须要重写 hashCode()方法。

keyBy()方法需要传入一个参数，这个参数指定了一个或一组 key。有很多不同的方法来指定 key：

• 比如对于 Tuple 数据类型，可以指定字段的位置或者多个位置的组合；
• 对于 POJO 类型，可以指定字段的名称（String）；
• 另外，还可以传入 Lambda 表达式或者实现一个键选择器（KeySelector），用于说明从数据中提取 key 的逻辑。

public class TransKeyByTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(
            new Event("Mary", "./home", 1000L),
            new Event("Bob", "./cart", 2000L)
        );
        // 使用 Lambda 表达式
        KeyedStream<Event, String> keyedStream = stream.keyBy(e -> e.user);
        // 使用匿名类实现 KeySelector
        KeyedStream<Event, String> keyedStream1 = stream.keyBy(new KeySelector<Event, String>() {
            @Override
            public String getKey(Event e) throws Exception {
                return e.user;
            }
        });
        env.execute();
    } 
}

需要注意的是，keyBy 得到的结果将不再是 DataStream，而是会将 DataStream 转换为KeyedStream。KeyedStream 可以认为是“分区流”或者“键控流”，它是对 DataStream 按照key 的一个逻辑分区，所以泛型有两个类型：除去当前流中的元素类型外，还需要指定 key 的类型。

KeyedStream 也继承自 DataStream，所以基于它的操作也都归属于 DataStream API。但它跟之前的转换操作得到的 SingleOutputStreamOperator 不同，只是一个流的分区操作，并不是一个转换算子。KeyedStream 是一个非常重要的数据结构，只有基于它才可以做后续的聚合操作（比如 sum，reduce）；而且它可以将当前算子任务的状态（state）也按照 key 进行划分、限定为仅对当前 key 有效。

简单聚合

有了按键分区的数据流 KeyedStream，我们就可以基于它进行聚合操作了。Flink 为我们内置实现了一些最基本、最简单的聚合 API，主要有以下几种：

• sum()：在输入流上，对指定的字段做叠加求和的操作。
• min()：在输入流上，对指定的字段求最小值。
• max()：在输入流上，对指定的字段求最大值。
• minBy()：与 min()类似，在输入流上针对指定字段求最小值。不同的是，min()只计算指定字段的最小值，其他字段会保留最初第一个数据的值；而 minBy()则会返回包含字段最小值的整条数据。
• maxBy()：与 max()类似，在输入流上针对指定字段求最大值。两者区别与min()/minBy()完全一致。

简单聚合算子使用非常方便，语义也非常明确。这些聚合方法调用时，也需要传入参数；但并不像基本转换算子那样需要实现自定义函数，只要说明聚合指定的字段就可以了。指定字段的方式有两种：指定位置，和指定名称。

对于元组类型的数据，同样也可以使用这两种方式来指定字段。需要注意的是，元组中字段的名称，是以 f0、f1、f2、…来命名的。

例如，下面就是对元组数据流进行聚合的测试：

public class TransTupleAggreationTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        DataStreamSource<Tuple2<String, Integer>> stream = env.fromElements(
            Tuple2.of("a", 1),
            Tuple2.of("a", 3),
            Tuple2.of("b", 3),
            Tuple2.of("b", 4)
        );
        stream.keyBy(r -> r.f0).sum(1).print();
        stream.keyBy(r -> r.f0).sum("f1").print();
        stream.keyBy(r -> r.f0).max(1).print();
        stream.keyBy(r -> r.f0).max("f1").print();
        stream.keyBy(r -> r.f0).min(1).print();
        stream.keyBy(r -> r.f0).min("f1").print();
        stream.keyBy(r -> r.f0).maxBy(1).print();
        stream.keyBy(r -> r.f0).maxBy("f1").print();
        stream.keyBy(r -> r.f0).minBy(1).print();
        stream.keyBy(r -> r.f0).minBy("f1").print();
        env.execute();
    } 
}

而如果数据流的类型是 POJO 类，那么就只能通过字段名称来指定，不能通过位置来指定了。

public class TransPojoAggregationTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(
            new Event("Mary", "./home", 1000L),
            new Event("Bob", "./cart", 2000L)
        );
        stream.keyBy(e -> e.user).max("timestamp").print(); // 指定字段名称
        env.execute();
    }
}

简单聚合算子返回的，同样是一个 SingleOutputStreamOperator，也就是从 KeyedStream 又转换成了常规的 DataStream。所以可以这样理解：keyBy 和聚合是成对出现的，先分区、后聚合，得到的依然是一个 DataStream。而且经过简单聚合之后的数据流，元素的数据类型保持不变。

归约聚合（reduce）

如果说简单聚合是对一些特定统计需求的实现，那么 reduce 算子就是一个一般化的聚合统计操作了。从大名鼎鼎的 MapReduce 开始，我们对 reduce 操作就不陌生：它可以对已有的数据进行归约处理，把每一个新输入的数据和当前已经归约出来的值，再做一个聚合计算。

与简单聚合类似，reduce 操作也会将 KeyedStream 转换为 DataStream。它不会改变流的元素数据类型，所以输出类型和输入类型是一样的。

调用 KeyedStream 的 reduce 方法时，需要传入一个参数，实现 ReduceFunction 接口。接口在源码中的定义如下：

public interface ReduceFunction<T> extends Function, Serializable {
    T reduce(T value1, T value2) throws Exception;
}

ReduceFunction 接口里需要实现 reduce()方法，这个方法接收两个输入事件，经过转换处理之后输出一个相同类型的事件；所以，对于一组数据，我们可以先取两个进行合并，然后再将合并的结果看作一个数据、再跟后面的数据合并，最终会将它“简化”成唯一的一个数据，这也就是 reduce“归约”的含义。在流处理的底层实现过程中，实际上是将中间“合并的结果”作为任务的一个状态保存起来的；之后每来一个新的数据，就和之前的聚合状态进一步做归约。

我们可以单独定义一个函数类实现 ReduceFunction 接口，也可以直接传入一个匿名类。当然，同样也可以通过传入 Lambda 表达式实现类似的功能。

例子：我们将数据流按照用户 id 进行分区，然后用一个 reduce 算子实现 sum 的功能，统计每个用户访问的频次；进而将所有统计结果分到一组，用另一个 reduce 算子实现 maxBy 的功能，记录所有用户中访问频次最高的那个，也就是当前访问量最大的用户是谁。

public class TransReduceTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = 
            StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        // 这里的 ClickSource()使用了之前自定义数据源小节中的 ClickSource()
        env.addSource(new ClickSource())
            // 将 Event 数据类型转换成元组类型
            .map(new MapFunction<Event, Tuple2<String, Long>>() {
                @Override
                public Tuple2<String, Long> map(Event e) throws Exception {
                    return Tuple2.of(e.user, 1L);
                }
            })
            .keyBy(r -> r.f0) // 使用用户名来进行分流
            .reduce(new ReduceFunction<Tuple2<String, Long>>() {
                @Override
                public Tuple2<String, Long> reduce(Tuple2<String, Long> value1, 
                                                   Tuple2<String, Long> value2) throws Exception {
                    // 每到一条数据，用户 pv 的统计值加 1
                    return Tuple2.of(value1.f0, value1.f1 + value2.f1);
                }
            })
            .keyBy(r -> true) // 为每一条数据分配同一个 key，将聚合结果发送到一条流中
            去
            .reduce(new ReduceFunction<Tuple2<String, Long>>() {
                @Override
                public Tuple2<String, Long> reduce(Tuple2<String, Long> value1, 
                                                   Tuple2<String, Long> value2) throws Exception {
                    // 将累加器更新为当前最大的 pv 统计值，然后向下游发送累加器的值
                    return value1.f1 > value2.f1 ? value1 : value2;
                }
            })
            .print();
        env.execute();
    }
}

用户自定义函数（UDF）

这些接口有一个共同特点：全部都以算子操作名称 + Function 命名，例如：源算子需要实现 SourceFunction 接口，map 算子需要实现 MapFunction 接口，reduce 算子需要实现 ReduceFunction 接口。

而且查看源码会发现，它们都继承自 Function 接口;这个接口是空的，主要就是为了方便扩展为单一抽象方法（Single Abstract Method，SAM）接口，这就是我们所说的“函数接口”——比如 MapFunction 中需要实现一个 map()方法，ReductionFunction中需要实现一个 reduce()方法，它们都是 SAM 接口。我们知道，Java 8 新增的 Lambda 表达式就可以实现 SAM 接口；所以这样的好处就是，我们不仅可以通过自定义函数类或者匿名类来实现接口，也可以直接传入 Lambda 表达式。这就是所谓的用户自定义函数（user-defined function，UDF）。

//使用 map 函数也会出现类似问题，以下代码会报错
DataStream<Tuple2<String, Long>> stream3 = clicks.map( event -> Tuple2.of(event.user, 1L) );
stream3.print();

富函数类（Rich Function Classes）

“富函数类”也是 DataStream API 提供的一个函数类的接口，所有的 Flink 函数类都有其Rich 版本。富函数类一般是以抽象类的形式出现的。例如：RichMapFunction、RichFilterFunction、RichReduceFunction 等。

既然“富”，那么它一定会比常规的函数类提供更多、更丰富的功能。与常规函数类的不同主要在于，富函数类可以获取运行环境的上下文，并拥有一些生命周期方法，所以可以实现更复杂的功能。

Rich Function 有生命周期的概念。典型的生命周期方法有：

• open()方法，是 Rich Function 的初始化方法，也就是会开启一个算子的生命周期。当一个算子的实际工作方法例如 map()或者 filter()方法被调用之前，open()会首先被调用。所以像文件 IO 的创建，数据库连接的创建，配置文件的读取等等这样一次性的工作，都适合在 open()方法中完成。
• close()方法，是生命周期中的最后一个调用的方法，类似于解构方法。一般用来做一些清理工作。

需要注意的是，这里的生命周期方法，对于一个并行子任务来说只会调用一次；而对应的，·实际工作方法，例如 RichMapFunction 中的 map()，在每条数据到来后都会触发一次调用。

public class RichFunctionTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = 
            StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(2);
        DataStreamSource<Event> clicks = env.fromElements(
            new Event("Mary", "./home", 1000L),
            new Event("Bob", "./cart", 2000L),
            new Event("Alice", "./prod?id=1", 5 * 1000L),
            new Event("Cary", "./home", 60 * 1000L)
        );
        // 将点击事件转换成长整型的时间戳输出
        clicks.map(new RichMapFunction<Event, Long>() {
            @Override
            public void open(Configuration parameters) throws Exception {
                super.open(parameters);
                System.out.println(" 索 引 为 " + 
                                   getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask() + " 的任务开始");
            }
            @Override
            public Long map(Event value) throws Exception {
                return value.timestamp;
            }
            @Override
            public void close() throws Exception {
                super.close();
                System.out.println(" 索 引 为 " + 
                                   getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask() + " 的任务结束");
            }
        })
            .print();
        env.execute();
    } 
}

一个常见的应用场景就是，如果我们希望连接到一个外部数据库进行读写操作，那么将连接操作放在 map()中显然不是个好选择——因为每来一条数据就会重新连接一次数据库；所以我们可以在 open()中建立连接，在 map()中读写数据，而在 close()中关闭连接。所以我们推荐的最佳实践如下：

public class MyFlatMap extends RichFlatMapFunction<IN, OUT>> {
    @Override
    public void open(Configuration configuration) {
        // 做一些初始化工作
        // 例如建立一个和 MySQL 的连接
    }
    @Override
    public void flatMap(IN in, Collector<OUT out) {
        // 对数据库进行读写
    }
    @Override
    public void close() {
        // 清理工作，关闭和 MySQL 数据库的连接。
    }
}

另外，富函数类提供了 getRuntimeContext()方法，可以获取到运行时上下文的一些信息，例如程序执行的并行度，任务名称，以及状态（state）。这使得我们可以大大扩展程序的功能，特别是对于状态的操作，使得 Flink 中的算子具备了处理复杂业务的能力。

物理分区（Physical Partitioning）和分区策略

前面介绍聚合算子时，已经提到了 keyBy，它就是一种按照键的哈希值来进行重新分区的操作。只不过这种分区操作只能保证把数据按key“分开”，至于分得均不均匀、每个 key 的数据具体会分到哪一区去，这些是完全无从控制的——所以我们有时也说，keyBy 是一种逻辑分区（logical partitioning）操作。

如果说 keyBy 这种逻辑分区是一种“软分区”，那真正硬核的分区就应该是所谓的“物理分区”（physical partitioning）。也就是我们要真正控制分区策略，精准地调配数据，告诉每个数据到底去哪里。其实这种分区方式在一些情况下已经在发生了：例如我们编写的程序可能对多个处理任务设置了不同的并行度，那么当数据执行的上下游任务并行度变化时，数据就不应该还在当前分区以直通（forward）方式传输了：

• 如果并行度变小，当前分区可能没有下游任务了；
• 而如果并行度变大，所有数据还在原先的分区处理就会导致资源的浪费。所以这种情况下，系统会自动地将数据均匀地发往下游所有的并行任务，保证各个分区的负载均衡。

有些时候，我们还需要手动控制数据分区分配策略。比如当发生数据倾斜的时候，系统无法自动调整，这时就需要我们重新进行负载均衡，将数据流较为平均地发送到下游任务操作分区中去。Flink 对于经过转换操作之后的 DataStream，提供了一系列的底层操作接口，能够帮我们实现数据流的手动重分区。为了同 keyBy 相区别，我们把这些操作统称为“物理分区”操作。

物理分区与 keyBy 另一大区别在于，keyBy 之后得到的是一个 KeyedStream，而物理分区之后结果仍是 DataStream，且流中元素数据类型保持不变。从这一点也可以看出，分区算子并不对数据进行转换处理，只是定义了数据的传输方式。

常见的物理分区策略有随机分配（Random）、轮询分配（Round-Robin）、重缩放（Rescale）和广播（Broadcast），下边我们分别来做了解。

（1）随机分区（shuffle）

最简单的重分区方式就是直接“洗牌”。通过调用 DataStream 的.shuffle()方法，将数据随机地分配到下游算子的并行任务中。

我们可以做个简单测试：将数据读入之后直接打印到控制台，将输出的并行度设置为 4，中间经历一次 shuffle。执行多次，观察结果是否相同。

public class ShuffleTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = 
            StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        // 读取数据源，并行度为 1
        DataStreamSource<Event> stream = env.addSource(new ClickSource());
        // 经洗牌后打印输出，并行度为 4
        stream.shuffle().print("shuffle").setParallelism(4);
        env.execute();
    } 
}

输出：

shuffle:1> Event{user='Bob', url='./cart', timestamp=...}
shuffle:4> Event{user='Cary', url='./home', timestamp=...}
shuffle:3> Event{user='Alice', url='./fav', timestamp=...}
shuffle:4> Event{user='Cary', url='./cart', timestamp=...}
shuffle:3> Event{user='Cary', url='./fav', timestamp=...}
shuffle:1> Event{user='Cary', url='./home', timestamp=...}
shuffle:2> Event{user='Mary', url='./home', timestamp=...} shuffle:1> Event{user='Bob', url='./fav', timestamp=...}
shuffle:2> Event{user='Mary', url='./home', timestamp=...}
...

（2）轮询分区（Round-Robin）

轮询也是一种常见的重分区方式。简单来说就是“发牌”，按照先后顺序将数据做依次分发，如图所示。通过调用 DataStream 的.rebalance()方法，就可以实现轮询重分区。rebalance使用的是 Round-Robin 负载均衡算法，可以将输入流数据平均分配到下游的并行任务中去。

public class RebalanceTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = 
            StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        // 读取数据源，并行度为 1
        DataStreamSource<Event> stream = env.addSource(new ClickSource());
        // 经轮询重分区后打印输出，并行度为 4
        stream.rebalance().print("rebalance").setParallelism(4);
        env.execute();
    } 
}

（3）重缩放分区（rescale）

重缩放分区和轮询分区非常相似。当调用 rescale()方法时，其实底层也是使用 Round-Robin 算法进行轮询，但是只会将数据轮询发送到下游并行任务的一部分中，如图所示。也就是说，“发牌人”如果有多个，那么 rebalance 的方式是每个发牌人都面向所有人发牌；而 rescale的做法是分成小团体，发牌人只给自己团体内的所有人轮流发牌。

当下游任务（数据接收方）的数量是上游任务（数据发送方）数量的整数倍时，rescale的效率明显会更高。比如当上游任务数量是 2，下游任务数量是 6 时，上游任务其中一个分区的数据就将会平均分配到下游任务的 3 个分区中。

由于 rebalance 是所有分区数据的“重新平衡”，当 TaskManager 数据量较多时，这种跨节点的网络传输必然影响效率；而如果我们配置的 task slot 数量合适，用 rescale 的方式进行“局部重缩放”，就可以让数据只在当前 TaskManager 的多个 slot 之间重新分配，从而避免了网络传输带来的损耗。

public class RescaleTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = 
            StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        // 这里使用了并行数据源的富函数版本
        // 这样可以调用 getRuntimeContext 方法来获取运行时上下文的一些信息
        env.addSource(new RichParallelSourceFunction<Integer>() {
                @Override
                public void run(SourceContext<Integer> sourceContext) throws 
                    Exception {
                    for (int i = 0; i < 8; i++) {
                        // 将奇数发送到索引为 1 的并行子任务
                        // 将偶数发送到索引为 0 的并行子任务
                        if ((i + 1) % 2 == 
                            getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask()) {
                            sourceContext.collect(i + 1);
                        }
                    }
                }
                @Override
                public void cancel() {
                }
            })
            .setParallelism(2)
            .rescale()
            .print().setParallelism(4);
        env.execute();
    } 
}

这里使用 rescale 方法，来做数据的分区，输出结果是：

4> 3
3> 1
1> 2
1> 6
3> 5
4> 7
2> 4
2> 8

（4）广播（broadcast）

这种方式其实不应该叫做“重分区”，因为经过广播之后，数据会在不同的分区都保留一份，可能进行重复处理。可以通过调用 DataStream 的 broadcast()方法，将输入数据复制并发送到下游算子的所有并行任务中去。

public class BroadcastTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = 
            StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        // 读取数据源，并行度为 1
        DataStreamSource<Event> stream = env.addSource(new ClickSource());
        // 经广播后打印输出，并行度为 4
        stream. broadcast().print("broadcast").setParallelism(4);
        env.execute();
    } 
}

输出：

broadcast:3> Event{user='Mary', url='./cart', timestamp=...}
broadcast:1> Event{user='Mary', url='./cart', timestamp=...}
broadcast:4> Event{user='Mary', url='./cart', timestamp=...}
broadcast:2> Event{user='Mary', url='./cart', timestamp=...}
broadcast:2> Event{user='Alice', url='./fav', timestamp=...}
broadcast:1> Event{user='Alice', url='./fav', timestamp=...}
broadcast:3> Event{user='Alice', url='./fav', timestamp=...}
broadcast:4> Event{user='Alice', url='./fav', timestamp=...}

（5）全局分区（global）

全局分区也是一种特殊的分区方式。这种做法非常极端，通过调用.global()方法，会将所有的输入流数据都发送到下游算子的第一个并行子任务中去。这就相当于强行让下游任务并行度变成了 1，所以使用这个操作需要非常谨慎，可能对程序造成很大的压力。

（6）自定义分区（Custom）

当 Flink 提 供 的 所 有 分 区 策 略 都 不 能 满 足 用 户 的 需 求 时 ， 我 们 可 以 通 过 使 用partitionCustom()方法来自定义分区策略。在调用时，方法需要传入两个参数，第一个是自定义分区器（Partitioner）对象，第二个是应用分区器的字段，它的指定方式与 keyBy 指定 key 基本一样：可以通过字段名称指定，也可以通过字段位置索引来指定，还可以实现一个 KeySelector。

例如，我们可以对一组自然数按照奇偶性进行重分区。代码如下：

public class CustomPartitionTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        // 将自然数按照奇偶分区
        env.fromElements(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)
            .partitionCustom(new Partitioner<Integer>() {
                @Override
                public int partition(Integer key, int numPartitions) {
                    return key % 2;
                }
            }, new KeySelector<Integer, Integer>() {
                @Override
                public Integer getKey(Integer value) throws Exception {
                    return value;
                }
            })
            .print().setParallelism(2);
        env.execute();
    } 
}

输出算子（Sink）

Flink 的 DataStream API 专门提供了向外部写入数据的方法：addSink。与 addSource 类似，addSink 方法对应着一个“Sink”算子，主要就是用来实现与外部系统连接、并将数据提交写入的；Flink 程序中所有对外的输出操作，一般都是利用 Sink 算 子完成的。

之前我们一直在使用的 print 方法其实就是一种 Sink，它表示将数据流写入标准控制台打印输出。查看源码可以发现，print 方法返回的就是一个 DataStreamSink。

public DataStreamSink<T> print(String sinkIdentifier) {
    PrintSinkFunction<T> printFunction = new PrintSinkFunction<>(sinkIdentifier, false);
    return addSink(printFunction).name("Print to Std. Out");
}

与 Source 算子非常类似，除去一些 Flink 预实现的 Sink，一般情况下 Sink 算子的创建是通过调用 DataStream 的.addSink()方法实现的：

stream.addSink(new SinkFunction(…));

addSource 的参数需要实现一个 SourceFunction 接口；类似地，addSink 方法同样需要传入一个参数，实现的是 SinkFunction 接口。在这个接口中只需要重写一个方法 invoke(),用来将指定的值写入到外部系统中。这个方法在每条数据记录到来时都会调用：

default void invoke(IN value, Context context) throws Exception

当然，SinkFuntion 多数情况下同样并不需要我们自己实现。Flink 官方提供了一部分的框架的 Sink 连接器。如：

我们可以看到，像 Kafka 之类流式系统，Flink 提供了完美对接，source/sink 两端都能连接，可读可写；而对于 Elasticsearch、文件系统（FileSystem）、JDBC 等数据存储系统，则只提供了输出写入的 sink 连接器。

输出文件

输出到文件最简单的输出方式，当然就是写入文件了。对应着读取文件作为输入数据源，Flink 本来也有一些非常简单粗暴的输出到文件的预实现方法：如 writeAsText()、writeAsCsv()，可以直接将输出结果保存到文本文件或 Csv 文件。但我们知道，这种方式是不支持同时写入一份文件的；所以我们往往会将最后的 Sink 操作并行度设为 1，这就大大拖慢了系统效率；而且对于故障恢复后的状态一致性，也没有任何保证。所以目前这些简单的方法已经要被弃用。

Flink 为此专门提供了一个流式文件系统的连接器：StreamingFileSink，它继承自抽象类RichSinkFunction，而且集成了 Flink 的检查点（checkpoint）机制，用来保证精确一次（exactly once）的一致性语义。

StreamingFileSink 为批处理和流处理提供了一个统一的 Sink，它可以将分区文件写入 Flink支持的文件系统。它可以保证精确一次的状态一致性，大大改进了之前流式文件 Sink 的方式。它的主要操作是将数据写入桶（buckets），每个桶中的数据都可以分割成一个个大小有限的分区文件，这样一来就实现真正意义上的分布式文件存储。我们可以通过各种配置来控制“分桶”的操作；默认的分桶方式是基于时间的，我们每小时写入一个新的桶。换句话说，每个桶内保存的文件，记录的都是 1 小时的输出数据。

StreamingFileSink 支持行编码（Row-encoded）和批量编码（Bulk-encoded，比如 Parquet）格式。这两种不同的方式都有各自的构建器（builder），调用方法也非常简单，可以直接调用StreamingFileSink 的静态方法：

• 行编码：StreamingFileSink.forRowFormat（basePath，rowEncoder）。
• 批量编码：StreamingFileSink.forBulkFormat（basePath，bulkWriterFactory）。

在创建行或批量编码 Sink 时，我们需要传入两个参数，用来指定存储桶的基本路径（basePath）和数据的编码逻辑（rowEncoder 或 bulkWriterFactory）：

public class SinkToFileTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        StreamExecutionEnvironment env = 
            StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(4);
        DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(new Event("Mary", 
                                                                    "./home", 1000L),
                                                          new Event("Bob", "./cart", 2000L),
                                                          new Event("Alice", "./prod?id=100", 3000L),
                                                          new Event("Alice", "./prod?id=200", 3500L),
                                                          new Event("Bob", "./prod?id=2", 2500L),
                                                          new Event("Alice", "./prod?id=300", 3600L),
                                                          new Event("Bob", "./home", 3000L),
                                                          new Event("Bob", "./prod?id=1", 2300L),
                                                          new Event("Bob", "./prod?id=3", 3300L));
        StreamingFileSink<String> fileSink = StreamingFileSink
            .<String>forRowFormat(new Path("./output"),
                                  new SimpleStringEncoder<>("UTF-8"))
            .withRollingPolicy(DefaultRollingPolicy.builder()
            .withRolloverInterval(TimeUnit.MINUTES.toMillis(15))
            .withInactivityInterval(TimeUnit.MINUTES.toMillis(5))
            .withMaxPartSize(1024 * 1024 * 1024)
            .build())
            .build();
        // 将 Event 转换成 String 写入文件
        stream.map(Event::toString).addSink(fileSink);
        env.execute();
    } 
}

这里我们创建了一个简单的文件 Sink，通过.withRollingPolicy()方法指定了一个“滚动策略”。“滚动”的概念在日志文件的写入中经常遇到：因为文件会有内容持续不断地写入，所以我们应该给一个标准，到什么时候就开启新的文件，将之前的内容归档保存。也就是说，上面的代码设置了在以下 3 种情况下，我们就会滚动分区文件：

• 至少包含 15 分钟的数据
• 最近 5 分钟没有收到新的数据
• 文件大小已达到 1 GB

输出到 Kafka

Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅的消息系统，本身处理的也是流式数据，所以跟Flink“天生一对”，经常会作为 Flink 的输入数据源和输出系统。Flink 官方为 Kafka 提供了 Source和 Sink 的连接器，我们可以用它方便地从 Kafka 读写数据。如果仅仅是支持读写，那还说明不了 Kafka 和 Flink 关系的亲密；真正让它们密不可分的是，Flink 与 Kafka 的连接器提供了端到端的精确一次（exactly once）语义保证，这在实际项目中是最高级别的一致性保证。

public class SinkToKafkaTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = 
            StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        Properties properties = new Properties();
        properties.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");
        DataStreamSource<String> stream = env.readTextFile("input/clicks.csv");
        stream
            .addSink(new FlinkKafkaProducer<String>(
                "clicks",
                new SimpleStringSchema(),
                properties
            ));
        env.execute();
    } 
}

这里我们可以看到，addSink 传入的参数是一个 FlinkKafkaProducer。这也很好理解，因为需要向 Kafka 写入数据，自然应该创建一个生产者。FlinkKafkaProducer 继承了抽象类TwoPhaseCommitSinkFunction，这是一个实现了**“两阶段提交”**的 RichSinkFunction。两阶段提交提供了 Flink 向 Kafka 写入数据的事务性保证，能够真正做到精确一次（exactly once）的状态一致性。

输出到 Redis

Redis 是一个开源的内存式的数据存储，提供了像字符串（string）、哈希表（hash）、列表（list）、集合（set）、排序集合（sorted set）、位图（bitmap）、地理索引和流（stream）等一系列常用的数据结构。因为它运行速度快、支持的数据类型丰富，在实际项目中已经成为了架构优化必不可少的一员，一般用作数据库、缓存，也可以作为消息代理。

Flink 没有直接提供官方的 Redis 连接器，不过 Bahir 项目还是担任了合格的辅助角色，为我们提供了 Flink-Redis 的连接工具。但版本升级略显滞后，目前连接器版本为 1.0，支持的Scala 版本最新到 2.11。由于我们的测试不涉及到 Scala 的相关版本变化，所以并不影响使用。在实际项目应用中，应该以匹配的组件版本运行。

<dependency>
    <groupId>org.apache.bahirgroupId>
    <artifactId>flink-connector-redis_2.11artifactId>
    <version>1.0version>
dependency>

连接器为我们提供了一个 RedisSink，它继承了抽象类 RichSinkFunction，这就是已经实现好的向 Redis 写入数据的 SinkFunction。我们可以直接将 Event 数据输出到 Redis：

public class SinkToRedisTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = 
            StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        // 创建一个到 redis 连接的配置
        FlinkJedisPoolConfig conf = new 
            FlinkJedisPoolConfig.Builder().setHost("hadoop102").build();
        env.addSource(new ClickSource())
            .addSink(new RedisSink<Event>(conf, new MyRedisMapper()));
        env.execute();
    } 
}

public static class MyRedisMapper implements RedisMapper<Event> {
    @Override
    public String getKeyFromData(Event e) {
        return e.user;
    }
    @Override
    public String getValueFromData(Event e) {
        return e.url;
    }
    @Override
    public RedisCommandDescription getCommandDescription() {
        return new RedisCommandDescription(RedisCommand.HSET, "clicks");
    } 
}

这里 RedisSink 的构造方法需要传入两个参数：

• JFlinkJedisConfigBase：Jedis 的连接配置；

• RedisMapper：Redis 映射类接口，说明怎样将数据转换成可以写入 Redis 的类型。

  在这里我们可以看到，保存到 Redis 时调用的命令是 HSET，所以是保存为哈希表（hash），表名为“clicks”；保存的数据以 user 为 key，以 url 为 value，每来一条数据就会做一次转换。

输出到 Elasticsearch

ElasticSearch 是一个分布式的开源搜索和分析引擎，适用于所有类型的数据。ElasticSearch有着简洁的 REST 风格的 API，以良好的分布式特性、速度和可扩展性而闻名，在大数据领域应用非常广泛。

Flink 为 ElasticSearch 专门提供了官方的 Sink 连接器，Flink 1.13 支持当前最新版本的ElasticSearch。

<dependency>
    <groupId>org.apache.flinkgroupId>
    <artifactId>flink-connector-elasticsearch7_${scala.binary.version}artifactId>
    <version>${flink.version}version>
dependency>

public class SinkToEsTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = 
            StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(
            new Event("Mary", "./home", 1000L),
            new Event("Bob", "./cart", 2000L),
            new Event("Alice", "./prod?id=100", 3000L),
            new Event("Alice", "./prod?id=200", 3500L),
            new Event("Bob", "./prod?id=2", 2500L),
            new Event("Alice", "./prod?id=300", 3600L),
            new Event("Bob", "./home", 3000L),
            new Event("Bob", "./prod?id=1", 2300L),
            new Event("Bob", "./prod?id=3", 3300L));
        ArrayList<HttpHost> httpHosts = new ArrayList<>();
        httpHosts.add(new HttpHost("hadoop102", 9200, "http"));
        // 创建一个 ElasticsearchSinkFunction
        ElasticsearchSinkFunction<Event> elasticsearchSinkFunction = new 
            ElasticsearchSinkFunction<Event>() {
            @Override
            public void process(Event element, RuntimeContext ctx, RequestIndexer 
                                indexer) {
                HashMap<String, String> data = new HashMap<>();
                data.put(element.user, element.url);
                IndexRequest request = Requests.indexRequest()
                    .index("clicks")
                    .type("type") // Es 6 必须定义 type
                    .source(data);
                indexer.add(request);
            }
        };
        stream.addSink(new ElasticsearchSink.Builder<Event>(httpHosts, 
                                                            elasticsearchSinkFunction).build());
        stream.addSink(esBuilder.build());
        env.execute();
    } 
}

与 RedisSink 类 似 ， 连 接 器 也 为 我 们 实 现 了 写 入 到 Elasticsearch 的SinkFunction——ElasticsearchSink。区别在于，这个类的构造方法是私有（private）的，我们需要使用 ElasticsearchSink 的 Builder 内部静态类，调用它的 build()方法才能创建出真正的SinkFunction。

而 Builder 的构造方法中又有两个参数：

• httpHosts：连接到的 Elasticsearch 集群主机列表
• elasticsearchSinkFunction：这并不是我们所说的 SinkFunction，而是用来说明具体处理逻辑、准备数据向 Elasticsearch 发送请求的函数

具体的操作需要重写中 elasticsearchSinkFunction 中的 process 方法，我们可以将要发送的数据放在一个 HashMap 中，包装成 IndexRequest 向外部发送 HTTP 请求。

输出到 MySQL（JDBC）

关系型数据库有着非常好的结构化数据设计、方便的 SQL 查询，是很多企业中业务数据存储的主要形式。MySQL 就是其中的典型代表。尽管在大数据处理中直接与 MySQL 交互的场景不多，但最终处理的计算结果是要给外部应用消费使用的，而外部应用读取的数据存储往往就是 MySQL。所以我们也需要知道如何将数据输出到 MySQL 这样的传统数据库。

<dependency>
    <groupId>org.apache.flinkgroupId>
    <artifactId>flink-connector-jdbc_${scala.binary.version}artifactId>
    <version>${flink.version}version>
dependency>
<dependency>
    <groupId>mysqlgroupId>
    <artifactId>mysql-connector-javaartifactId>
    <version>5.1.47version>
dependency>

public class SinkToMySQL {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(
            new Event("Mary", "./home", 1000L),
            new Event("Bob", "./cart", 2000L),
            new Event("Alice", "./prod?id=100", 3000L),
            new Event("Alice", "./prod?id=200", 3500L),
            new Event("Bob", "./prod?id=2", 2500L),
            new Event("Alice", "./prod?id=300", 3600L),
            new Event("Bob", "./home", 3000L),
            new Event("Bob", "./prod?id=1", 2300L),
            new Event("Bob", "./prod?id=3", 3300L));
        stream.addSink(
            JdbcSink.sink(
                "INSERT INTO clicks (user, url) VALUES (?, ?)",
                (statement, r) -> {
                    statement.setString(1, r.user);
                    statement.setString(2, r.url);
                },
                JdbcExecutionOptions.builder()
                .withBatchSize(1000)
                .withBatchIntervalMs(200)
                .withMaxRetries(5)
                .build(),
                new 
                JdbcConnectionOptions.JdbcConnectionOptionsBuilder()
                .withUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/userbehavior")
                // 对于 MySQL 5.7，用"com.mysql.jdbc.Driver"
                .withDriverName("com.mysql.cj.jdbc.Driver")
                .withUsername("username")
                .withPassword("password")
                .build()
            )
        );
        env.execute();
    }
}

自定义 Sink 输出

与 Source 类似，Flink 为我们提供了通用的 SinkFunction 接口和对应的 RichSinkDunction抽象类，只要实现它，通过简单地调用 DataStream 的.addSink()方法就可以自定义写入任何外部存储。之前与外部系统的连接，其实都是连接器帮我们实现了 SinkFunction，现在既然没有现成的，我们就只好自力更生了。例如，Flink 并没有提供 HBase 的连接器，所以需要我们自己写。

在实现 SinkFunction 的时候，需要重写的一个关键方法 invoke()，在这个方法中我们就可以实现将流里的数据发送出去的逻辑。

我们这里使用了 SinkFunction 的富函数版本，因为这里我们又使用到了生命周期的概念，创建 HBase 的连接以及关闭 HBase 的连接需要分别放在 open()方法和 close()方法中。

导入依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.hbasegroupId>
    <artifactId>hbase-clientartifactId>
    <version>${hbase.version}version>
dependency>

public class SinkCustomtoHBase {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = 
            StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        env
            .fromElements("hello", "world")
            .addSink(
            new RichSinkFunction<String>() {
                public org.apache.hadoop.conf.Configuration configuration; // 管理 Hbase 的配置信息,这里因为 Configuration 的重名问题，将类以完整路径导入
                public Connection connection; // 管理 Hbase 连接
                @Override
                public void open(Configuration parameters) throws Exception {
                    super.open(parameters);
                    configuration = HBaseConfiguration.create();
                    configuration.set("hbase.zookeeper.quorum", 
                                      "hadoop102:2181");
                    connection = 
                        ConnectionFactory.createConnection(configuration);
                }
                @Override
                public void invoke(String value, Context context) throws Exception {
                    Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("test")); // 表名为 test
                    Put put = new Put("rowkey".getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); // 指定 rowkey
                    put.addColumn("info".getBytes(StandardCharsets.UTF_8) // 指定列名
                                  , value.getBytes(StandardCharsets.UTF_8) // 写入的数据
                                  , "1".getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); // 写入的数据
                    table.put(put); // 执行 put 操作
                    table.close(); // 将表关闭
                }
                @Override
                public void close() throws Exception {
                    super.close();
                    connection.close(); // 关闭连接
                }
            }
        );
        env.execute();
    } 
}