函数类（Function Classes）和 富函数类（Rich Function Classes）

   

目录

函数类（Function Classes）

富函数类（Rich Function Classes）

---

函数类（Function Classes）

      Flink暴露了所有UDF函数的接口，具体实现方式为接口或者抽象类，例如MapFunction、FilterFunction、ReduceFunction等。所以用户可以自定义一个函数类，实现对应的接口。

java：

public class MapFunctionExample {  
    public static void main(String[] args) throws Exception {  
        // 创建流执行环境  
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();  
  
        // 创建一个数据源，例如从本地生成整数序列  
        DataStream numbers = env.fromElements(1, 2, 3, 4, 5);  
  
        // 使用 MapFunction 将整数翻倍  
        DataStream doubledNumbers = numbers.map(new MapFunction() {  
            @Override  
            public Integer map(Integer value) throws Exception {  
                return value * 2;  
            }  
        });  
  
        // 打印结果到控制台  
        doubledNumbers.print();  
  
        // 执行流处理  
        env.execute("MapFunction Example");  
    }  
}

scala：

object MapFunctionExample {  
  def main(args: Array[String]): Unit = {  
    // 创建流处理环境  
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment  
  
    // 创建输入数据源  
    val input = env.fromElements(1, 2, 3, 4, 5)  
  
    // 使用 MapFunction 将每个元素乘以 2  
    val output = input.map(new MapFunction[Int, Int] {  
      def map(value: Int): Int = {  
        value * 2  
      }  
    })  
  
    // 打印结果到控制台  
    output.print()  
  
    // 执行流处理作业  
    env.execute("MapFunction Example")  
  }  
}

富函数类（Rich Function Classes）

        “富函数”是 DataStream API 提供的一个函数类的接口，所有 Flink 函数类都有其 Rich 版本。它与常规函数的不同在于，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。

•  RichMapFunction
•  RichFlatMapFunction
•  RichFilterFunction
•  .................

Rich Function 有一个生命周期的概念。典型的生命周期方法有：

• open()方法是 rich function 的初始化方法，当一个算子例如 map 或者 filter被调用之前 open()会被调用。
• close()方法是生命周期中的最后一个调用的方法，做一些清理工作。
• getRuntimeContext()方法提供了函数的 RuntimeContext 的一些信息，例如函数执行的并行度，任务的名字，以及 state 状态

// 富函数，可以获取到运行时上下文，还有一些生命周期
  class MyRichMap extends RichMapFunction[SensorReading, String]{

    override def open(parameters: Configuration): Unit = {
      //做一些初始化操作。比如map方法需要交互数据库，数据库连接可以在open里边做
      //getRuntimeContext()
    }

    override def map(value: SensorReading): String = {
      value.id + " temperature"
    }

    override def close(): Unit = {
      //map调用完之后。一般做收尾工作，比如关闭连接，或者清空状态
    }
  }

java:

public class RichMapExample {  
    public static void main(String[] args) throws Exception {  
        // 设置执行环境  
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();  
  
        // 创建数据源  
        env.fromElements("Hello", "World", "Flink")  
                .map(new RichMapFunction>() {  
                    private int count = 0;  
  
                    @Override  
                    public Tuple2 map(String value) throws Exception {  
                        count++;  
                        System.out.println("Mapped value: " + value);  
                        return new Tuple2<>(value, count);  
                    }  
  
                    @Override  
                    public void open(Configuration parameters) throws Exception {  
                        super.open(parameters);  
                        // 在这里可以添加一些初始化代码，比如日志记录、度量等。  
                    }  
                })  
                // 添加简单的打印操作作为例子  
                .print();  
  
        // 执行任务  
        env.execute("Rich Map Function Example");  
    }  
}

scala：

object RichMapFunctionExample {  
  def main(args: Array[String]): Unit = {  
    // 创建流处理环境  
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment  
  
    // 创建一个简单的数据源  
    val stream = env.fromElements(1, 2, 3, 4, 5)  
  
    // 使用 RichMapFunction 转换数据流  
    val transformedStream = stream.map(new RichMapFunction[Int, Int]() {  
      var stateValue: Option[Int] = None  
  
      override def open(config: Configuration): Unit = {  
        // 初始化状态描述器  
        val descriptor = new ValueStateDescriptor[Int]("state", classOf[Int])  
        stateValue = getRuntimeContext.getState(descriptor)  
      }  
  
      override def map(value: Int): Int = {  
        // 使用状态值进行转换  
        val transformedValue = stateValue match {  
          case Some(prevValue) => value + prevValue  
          case None => value  
        }  
        // 更新状态值  
        stateValue = Some(transformedValue)  
        transformedValue  
      }  
    })  
  
    // 打印结果到控制台  
    transformedStream.print()  
  
    // 执行作业  
    env.execute("RichMapFunction Example")  
  }  
}