Flink 处理函数(1)—— 基本处理函数

在 Flink 的多层 API中,处理函数是最底层的API,是所有转换算子的一个概括性的表达,可以自定义处理逻辑

Flink 处理函数(1)—— 基本处理函数_第1张图片

在处理函数中,我们直面的就是数据流中最基本的元素:数据事件(event)、状态(state)以及时间(time)。这就相当于对流有了完全的控制权

基本处理函数主要是定义数据流的转换操作,其所对应的函数类为ProcessFunction


处理函数的功能和使用

对于常用的转换算子来说:

  • MapFunction只能获取到当前的数据;
  • AggregateFunction 中除数据外,还可以获取到当前的状态(以累加器 Accumulator 形式出现);
  • RichMapFunction提供了获取运行时上下文的方法 getRuntimeContext();

但是无论那种算子,如果我们想要访问事件的时间戳,或者当前的水位线信息,都是完全做不到的

与时间相关的操作只能用时间窗口去处理,但如果要求对时间有更精细的控制,需要能够获取水位线,甚至要“把控时间”、定义什么时候做什么事,这就不是基本的时间窗口能够实现的了

因此需要使用处理函数

  • 处理函数提供了一个“定时服务”(TimerService),我们可以通过它访问流中的事件(event)、时间戳(timestamp)、水位线(watermark),甚至可以注册“定时事件”
  • 处理函数继承了 AbstractRichFunction 抽象类,所以拥有富函数类的所有特性,同样可以访问状态(state)和其他运行时信息
  • 处理函数还可以直接将数据输出到侧输出流(side output)中

处理函数的简单使用:基于 DataStream 调用.process()方法就;方法需要传入一个 ProcessFunction 作为参数,用来定义处理逻辑:

stream.process(new MyProcessFunction())

简单示例:

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

        env
                .addSource(new ClickSource())
                .assignTimestampsAndWatermarks(
                        WatermarkStrategy.forMonotonousTimestamps()
                                .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner() {
                                    @Override
                                    public long extractTimestamp(Event event, long l) {
                                        return event.timestamp;
                                    }
                                })
                )
                .process(new ProcessFunction() {
                    @Override
                    public void processElement(Event value, Context ctx, Collector 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.user);
                        }
                        System.out.println(ctx.timerService().currentWatermark());
                    }
                })
                .print();

        env.execute();
    }
}

ProcessFunction 中重写了.processElement()方法(参数:输入,上下文对象,输出),自定义处理逻辑

ProcessFunction 解析

源码解析

源码如下:

public abstract class ProcessFunction extends AbstractRichFunction {

    private static final long serialVersionUID = 1L;

    /**
     * Process one element from the input stream.
     *
     * 

This function can output zero or more elements using the {@link Collector} parameter and * also update internal state or set timers using the {@link Context} parameter. * * @param value The input value. * @param ctx A {@link Context} that allows querying the timestamp of the element and getting a * {@link TimerService} for registering timers and querying the time. The context is only * valid during the invocation of this method, do not store it. * @param out The collector for returning result values. * @throws Exception This method may throw exceptions. Throwing an exception will cause the * operation to fail and may trigger recovery. */ public abstract void processElement(I value, Context ctx, Collector out) throws Exception; /** * Called when a timer set using {@link TimerService} fires. * * @param timestamp The timestamp of the firing timer. * @param ctx An {@link OnTimerContext} that allows querying the timestamp of the firing timer, * querying the {@link TimeDomain} of the firing timer and getting a {@link TimerService} * for registering timers and querying the time. The context is only valid during the * invocation of this method, do not store it. * @param out The collector for returning result values. * @throws Exception This method may throw exceptions. Throwing an exception will cause the * operation to fail and may trigger recovery. */ public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector out) throws Exception {} /** * Information available in an invocation of {@link #processElement(Object, Context, Collector)} * or {@link #onTimer(long, OnTimerContext, Collector)}. */ public abstract class Context { /** * Timestamp of the element currently being processed or timestamp of a firing timer. * *

This might be {@code null}, for example if the time characteristic of your program is * set to {@link org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic#ProcessingTime}. */ public abstract Long timestamp(); /** A {@link TimerService} for querying time and registering timers. */ public abstract TimerService timerService(); /** * Emits a record to the side output identified by the {@link OutputTag}. * * @param outputTag the {@code OutputTag} that identifies the side output to emit to. * @param value The record to emit. */ public abstract void output(OutputTag outputTag, X value); } /** * Information available in an invocation of {@link #onTimer(long, OnTimerContext, Collector)}. */ public abstract class OnTimerContext extends Context { /** The {@link TimeDomain} of the firing timer. */ public abstract TimeDomain timeDomain(); } }

可以看到抽象类 ProcessFunction 继承了 AbstractRichFunction,有两个泛型类型参数:

I 表示 Input,也就是输入的数据类型;O 表示 Output,也就是处理完成之后输出的数据类型

其内部单独定义了两个方法:一个是必须要实现的抽象方法.processElement();另一个是非抽象方法.onTimer()

  • .processElement():用于“处理元素”,定义了处理的核心逻辑。这个方法对于流中的每个元素都会调用一次,参数包括三个:输入数据值 value,上下文 ctx,以及“收集器”(Collector)out。方法没有返回值,处理之后的输出数据是通过收集器 out 来定义
    • value:当前流中的输入元素,也就是正在处理的数据,类型与流中数据类型一致
    • ctx:类型是 ProcessFunction 中定义的内部抽象类 Context,表示当前运行的上下文,可以获取到当前的时间戳,并提供了用于查询时间和注册定时器的“定时服务”(TimerService),以及可以将数据发送到“侧输出流”(side output)的方法.output()
    • out:“收集器”(类型为 Collector),用于返回输出数据。使用方式与 flatMap算子中的收集器完全一样,直接调用 out.collect()方法就可以向下游发出一个数据。这个方法可以多次调用,也可以不调用
  • .onTimer():用于定义定时触发的操作;这个方法只有在注册好的定时器触发的时候才会调用(在 Flink 中,只有“按键分区流”KeyedStream才支持设置定时器的操作),而定时器是通过“定时服务”TimerService 来注册的
    • 参数:时间戳(timestamp),上下文(ctx),收集器(out)【这里的时间戳是指设置好的触发时间,在事件时间语义下就是水位线

利用onTimer,可以自定义数据按照时间分组、定时触发计算输出结果,这样就实现了窗口的功能

处理函数分类

  1. ProcessFunction:最基本的处理函数,基于 DataStream 直接调用.process()时作为参数传入
  2. KeyedProcessFunction:对流按键分区后的处理函数,基于 KeyedStream 调用.process()时作为参数传入(要想使用定时器必须基于 KeyedStream )
  3. ProcessWindowFunction:开窗之后的处理函数,也是全窗口函数的代表。基于 WindowedStream 调用.process()时作为参数传入
  4. ProcessAllWindowFunction:开窗之后的处理函数,基于 AllWindowedStream 调用.process()时作为参数传入
  5. CoProcessFunction:合并(connect)两条流之后的处理函数,基于 ConnectedStreams 调用.process()时作为参数传入
  6. ProcessJoinFunction:间隔连接(interval join)两条流之后的处理函数,基于 IntervalJoined 调用.process()时作为参数传入
  7. BroadcastProcessFunction:广播连接流处理函数,基于 BroadcastConnectedStream 调用.process()时作为参数传入(这里的“广播连接流”BroadcastConnectedStream,是一个未 keyBy 的普通 DataStream 与一个广播流(BroadcastStream)做连接(conncet)之后的产物)
  8. KeyedBroadcastProcessFunction:按键分区的广播连接流处理函数,同样是基于BroadcastConnectedStream 调用.process()时作为参数传入(这时的广播连接流,是一个 KeyedStream与广播流(BroadcastStream)做连接之后的产物)

学习课程链接:【尚硅谷】Flink1.13实战教程(涵盖所有flink-Java知识点)_哔哩哔哩_bilibili

你可能感兴趣的:(Flink,大数据,flink,大数据,笔记)