简单批处理、流处理【Flink学习笔记一】

目录

Flink 处理数据的流程：

环境准备

目的：

批处理

流处理

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Flink 处理数据的流程：

1、获取执行环境；
2、加载/创建初始数据；
3、指定数据相关的转换；
4、指定计算结果的存储位置；
5、触发程序执行（流处理）。

环境准备

① 添加依赖

        
        
            org.apache.flink
            flink-java
            1.10.1
        
        
        
        
            org.apache.flink
            flink-streaming-java_2.12
            1.10.1
        

② 准备数据源

为了方便测试，在 resources 下创建一个文本作为数据源。

// hello.txt

hello flink
hello java
hello scala
hello world
hello man
i am yuyu

目的：

分别使用 批处理、流处理 API 计算输入数据源中每个单词的数量 。

批处理

public class WordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1、创建执行环境
        ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 2、从文件中读取数据（加载、创建初始数据）
        String inputPath = "src\\main\\resources\\hello.txt";
        DataSource inputDataSet = env.readTextFile(inputPath);

        // 3、对数据集进行处理，按空格分词展开，转换成 (word, 1) 二元组进行统计（指定数据相关转换）
        DataSet> resultSet = inputDataSet.flatMap(new MyflatMapper())
                // 按照上面转换的（二元组）的第一个位置的 word 分组
                .groupBy(0)
                // 将第二个位置上的数据求和
                .sum(1);

        // 4、指定计算结果的存储位置
        resultSet.print();
    }

    // 自定义类，实现 FlatMapFunction 接口
    public static class MyflatMapper implements FlatMapFunction>{

        @Override
        public void flatMap(String value, Collector> out) throws Exception {
            // 按空格分词
            String[] words = value.split(" ");
            // 遍历所有分词 word ，包成二元组，并存进collector里
            for (String word: words){
                out.collect(new Tuple2(word,1));
            }
        }
    }
}

输出结果：

/**
 * 输出：
 *
 * (am,1)
 * (i,1)
 * (java,1)
 * (scala,1)
 * (flink,1)
 * (world,1)
 * (hello,5)
 * (man,1)
 * (yuyu,1)
 */

流处理

public class StreamWordCount {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1、创建流执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 2、从文件中读取数据（加载、创建初始数据）【方便测试都从文件读取数据】
        String inputPath = "src\\main\\resources\\hello.txt";
        DataStreamSource inputDataStream = env.readTextFile(inputPath);

        // 基于流处理进行转换计算
        // 3、对数据进行处理，按空格分词展开，转换成 (word, 1) 二元组进行统计（指定数据相关转换）
        DataStream> resultStream= inputDataStream.flatMap(new MyflatMapper())
                // 批处理里面用 groupby 分组，流处理里面用 keyby 分组
                // 按照上面转换的（二元组）的第一个位置的 word 分组
                .keyBy(0)
                // 将第二个位置上的数据求和
                .sum(1);

        // 4、指定计算结果的存储位置
        resultStream.print();

        // 5、触发程序执行
        env.execute();
    }

    // 自定义类，实现 FlatMapFunction 接口
    public static class MyflatMapper implements FlatMapFunction>{

        @Override
        public void flatMap(String value, Collector> out) throws Exception {
            // 按空格分词
            String[] words = value.split(" ");
            // 遍历所有分词 word ，包成二元组，并存进collector里
            for (String word: words){
                out.collect(new Tuple2(word,1));
            }
        }
    }
}

输出结果：

/**
  * 输出：
  *
  * 2> (hello,1)
  * 2> (man,1)
  * 1> (scala,1)
  * 3> (world,1)
  * 1> (java,1)
  * 1> (i,1)
  * 2> (hello,2)
  * 1> (am,1)
  * 2> (hello,3)
  * 4> (flink,1)
  * 2> (hello,4)
  * 2> (hello,5)
  * 2> (yuyu,1)
  */

输出解释：

（1）因为是流处理，所以每收集一个就计算一个，所以 hello 输出从 1 次到 5 次；

（2）输出部分：

         前面的数字 3> 可以理解为分布式计数的并行度

         在本地机器上相当于可执行的并行度，默认是机器的核数，我的电脑是4核的，所以最大是4

学习来源：尚硅谷Java版Flink（武老师清华硕士，原IBM-CDL负责人）_哔哩哔哩_bilibili