Flink多流转换（一）

快来打我* 2023-09-27 10:17 113阅读 0赞

**目录**

8.1 分流

8.1.1 简单实现

8.2 基本合流操作

8.2.1 联合（Union）

8.2.2 连接（Connect）

--------------------

## 8.1 分流 ##

所谓“分流”，就是将一条数据流拆分成完全独立的两条、甚至多条流。也就是基于一个DataStream，得到完全平等的多个子 DataStream，如图 所示。一般来说，我们会**定义一些 筛选条件**，**将符合条件的数据拣选出来放到对应的流里**。

![2e3d33906d434b1eabbc7841791ce8f7.png][]

### 8.1.1 简单实现 ###

其实根据条件筛选数据的需求，本身非常容易实现：只要针对同一条流多次独立调 用.filter()方法进行筛选，就可以得到拆分之后的流了。例如，我们可以将电商网站收集到的用户行为数据进行一个拆分，根据类型（type）的不 同，分为“Mary”的浏览数据、“Bob”的浏览数据等等。

package com.atguigu.chapter08;
    
    import com.atguigu.chapter05.ClickSource;
    import com.atguigu.chapter05.Event;
    import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;
    import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
    import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
    import  org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
    import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
    import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
    import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
    import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction;
    import org.apache.flink.util.Collector;
    import org.apache.flink.util.OutputTag;
    
    
    import java.time.Duration;
    
    public class SplitStreamTest {
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
            env.setParallelism(1);
    
            DataStreamSource<Event> stream = env.addSource(new ClickSource());
            stream.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Event>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ZERO)
                    .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
                        @Override
                        public long extractTimestamp(Event event, long l) {
                            return event.timestamp;
                        }
                    }));
            //定义输出标签
            OutputTag<Tuple3<String, String, Long>> MaryTag = new OutputTag<Tuple3<String, String, Long>>("Mary"){};
            OutputTag<Tuple3<String, String, Long>> BobTag = new OutputTag<Tuple3<String, String, Long>>("Bob"){};
    
            //
            SingleOutputStreamOperator<Event> processedStream = stream.process(new ProcessFunction<Event, Event>() {
                @Override
                public void processElement(Event event, ProcessFunction<Event, Event>.Context context, Collector<Event> collector) throws Exception {
                    if (event.user.equals("Mary")) {//侧输出流1
                        context.output(MaryTag, Tuple3.of(event.user, event.url, event.timestamp));
                    } else if (event.user.equals("Bob")) {//侧输出流2
                        context.output(BobTag, Tuple3.of(event.user, event.url, event.timestamp));
                    } else {//主流
                        collector.collect(event);
                    }
                }
            });
            processedStream.print("else");
            processedStream.getSideOutput(MaryTag).print("Mary");
            processedStream.getSideOutput(BobTag).print("Bob");
    
            env.execute();
        }
    }

## 8.2 基本合流操作 ##

既然一条流可以分开，自然多条流就可以合并。在实际应用中，我们经常会遇到来源不同 的多条流，需要将它们的数据进行联合处理。所以 Flink 中合流的操作会更加普遍，对应的API 也更加丰富。

### 8.2.1 联合（Union） ###

最简单的合流操作，就是直接将多条流合在一起，叫作流的“联合”（union），如图所示。**联合操作要求必须流中的数据类型必须相同，合并之后的新流会包括所有流中的元素， 数据类型不变。**这种合流方式非常简单粗暴，就像公路上多个车道汇在一起一样。

![1d7e4febc3b2488482e0e842002961a4.png][]

在代码中，我们只要基于 DataStream 直接调用.union()方法，传入其他 DataStream 作为参 数，就可以实现流的联合了；得到的依然是一个 DataStream：

stream1.union(stream2, stream3, ...)

> 注意：union()的参数可以是多个 DataStream，所以联合操作可以实现多条流的合并。

这里需要考虑一个问题。在事件时间语义下，水位线是时间的进度标志；不同的流中可能 水位线的进展快慢完全不同，如果它们合并在一起，水位线又该以哪个为准呢？

还以要考虑水位线的本质含义，是“之前的所有数据已经到齐了”；所以**对于合流之后的 水位线，也是要以最小的那个为准**，这样才可以保证所有流都不会再传来之前的数据。换句话 说，多流合并时处理的时效性是以最慢的那个流为准的。我们自然可以想到，这与之前介绍的 并行任务水位线传递的规则是完全一致的；多条流的合并，某种意义上也可以看作是多个并行 任务向同一个下游任务汇合的过程。

package com.atguigu.chapter08;
    
    import com.atguigu.chapter05.ClickSource;
    import com.atguigu.chapter05.Event;
    import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;
    import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
    import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
    import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
    import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
    import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction;
    import org.apache.flink.util.Collector;
    
    import java.time.Duration;
    
    public class UnionTest {
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            StreamExecutionEnvironment env =
                    StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
            env.setParallelism(1);
    
            SingleOutputStreamOperator<Event> stream1 = env.socketTextStream("hadoop102", 7777)
                    .map(data -> {
                        String[] field = data.split(",");
                        return new Event(field[0].trim(), field[1].trim(),
                                Long.valueOf(field[2].trim()));
                    })
                    .assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Event>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(2))
                                    .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
                                                                       @Override
                                                                       public long extractTimestamp(Event element, long
                                                                               recordTimestamp) {
                                                                           return element.timestamp;
                                                                       }
                                                                   })
                    );
            stream1.print("stream1");
    
            SingleOutputStreamOperator<Event> stream2 = env.socketTextStream("hadoop103", 7777)
                            .map(data -> {
                                String[] field = data.split(",");
                                return new Event(field[0].trim(), field[1].trim(),
                                        Long.valueOf(field[2].trim()));
                            })
                            .assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Event>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(5))
                                            .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
                                                                               @Override
                                                                               public long extractTimestamp(Event element, long
                                                                                       recordTimestamp) {
                                                                                   return element.timestamp;
                                                                               }
                                                                           })
                            );
    
            stream2.print("stream2");
    
            // 合并两条流
            stream1.union(stream2)
                    .process(new ProcessFunction<Event, String>() {
                        @Override
                        public void processElement(Event value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                            out.collect(" 水 位 线 ： " + ctx.timerService().currentWatermark());
                        }
                    })
                    .print();
            env.execute();
        }
    
    }

这里为了更清晰地看到水位线的进展，我们创建了两条流来读取 socket 文本数据，并从 数据中提取时间戳作为生成水位线的依据。用 union 将两条流合并后，用一个 ProcessFunction来进行处理，获取当前的水位线进行输出。我们会发现两条流中每输入一个数据，合并之后的 流中都会有数据出现；而水位线只有在两条流中水位线最小值增大的时候，才会真正向前推进。

我们可以来分析一下程序的运行：

在合流之后的 ProcessFunction 对应的算子任务中，逻辑时钟的初始状态如图所示。

**（初始状态）**

![1f5c4c18ce9e4e93a1f1e2983140b8ff.png][]

由于 Flink 会在流的开始处，插入一个负无穷大（Long.MIN\_VALUE）的水位线，所以合 流后的 ProcessFunction 对应的处理任务，会为合并的每条流保存一个“分区水位线”，初始值 都是 Long.MIN\_VALUE；而此时算子任务的水位线是所有分区水位线的最小值，因此也是Long.MIN\_VALUE。

我们在第一条 socket 文本流输入数据\[Alice, ./home, 1000\] 时，水位线不会立即改变，只 有到水位线生成周期的时间点（200ms 一次）才会推进到 1000 - 1 = 999 毫秒；这与我们在 7.3.2小节中对事件时间定时器的测试是一致的。不过即使第一条水位线推进到了 999，由于另一条 流没有变化，所以合流之后的 Process 任务水位线仍然是初始值。

**（第一条流数据到达）**

![ad42aa32c4284f7cbcefa48e380f65ae.png][]

如果这时我们在第二条 socket 文本流输入数据\[Alice, ./home, 2000\]，那么第二条流的水位线会随之推进到 2000 – 1 = 1999 毫秒，Process 任务所保存的第二条流分区水位线更新为 1999； 这样两个分区水位线取最小值，Process 任务的水位线也就可以推进到 999 了。

**（第二条流数据到达）**

![f2dcf98382574a4380560de0d6f04db9.png][]

进而如果我们继续在第一条流中输入数据\[Alice, ./home, 3000\]，Process 任务的第一条流分 区水位线就会更新为 2999，同时将算子任务的时钟推进到 1999。

**（第一条流数据再次到达）**

![07a238b6124f45c589db4bc855e862b7.png][]

### 8.2.2 连接（Connect） ###

流的联合虽然简单，不过**受限于数据类型不能改变**，灵活性大打折扣，所以实际应用较少 出现。除了联合（union），Flink 还提供了另外一种方便的合流操作——连接（connect）。顾名 思义，这种操作就是直接把两条流像接线一样对接起来。

**1. 连接流（ConnectedStreams）**

为了处理更加灵活，连接操作允许流的数据类型不同。但我们知道一个 DataStream 中的 数据只能有唯一的类型，所以连接得到的并不是 DataStream，而是一个“连接流” （ConnectedStreams）。连接流可以看成是两条流形式上的“统一”，被放在了一个同一个流中； 事实上内部仍保持各自的数据形式不变，彼此之间是相互独立的。要想得到新的 DataStream， 还需要进一步定义一个“同处理”（co-process）转换操作，用来说明对于不同来源、不同类型 的数据，怎样分别进行处理转换、得到统一的输出类型。所以整体上来，两条流的连接就像是 “一国两制”，两条流可以保持各自的数据类型、处理方式也可以不同，不过最终还是会统一到 同一个 DataStream 中。

![f56a59069b314a5ab58483f822e86d45.png][]

在代码实现上，需要分为两步：首先基于一条 DataStream 调用**.connect()**方法，传入另外 一条 DataStream 作为参数，将两条流连接起来，得到一个 ConnectedStreams；然后再调用同处 理方法得到 DataStream。这里可以的调用的**同处理方法有.map()/.flatMap()，以及.process()方法**。

package com.atguigu.chapter08;
    
    import com.atguigu.chapter05.Event;
    import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;
    import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
    import org.apache.flink.streaming.api.datastream.ConnectedStreams;
    import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
    import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
    import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
    import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.CoMapFunction;
    
    import java.time.Duration;
    
    public class ConnectTest {
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            StreamExecutionEnvironment env =
                    StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
            env.setParallelism(1);
    
            DataStreamSource<Integer> stream1 = env.fromElements(1, 2, 3);
            DataStreamSource<Long> stream2 = env.fromElements(4L, 5L, 6L,7L);
    
            ConnectedStreams<Long,Integer> connectedStream = stream2.connect(stream1);
    
            connectedStream.map(new CoMapFunction<Long, Integer, String>() {
                @Override
                public String map1(Long aLong) throws Exception {
                    return "Long："+aLong.toString();
                }
    
                @Override
                public String map2(Integer integer) throws Exception {
                    return "Integer："+integer.toString();
                }
            })
                            .print();
    
            env.execute();
    
        }
    }

上面的代码中，ConnectedStreams 有两个类型参数，分别表示内部包含的两条流各自的数据类型；由于需要“一国两制”，因此调用.map()方法时传入的不再是一个简单的 MapFunction， 而是一个 **CoMapFunction**，表示分别对两条流中的数据执行 map 操作。这个接口有三个类型 参数，依次表示第一条流、第二条流，以及合并后的流中的数据类型。需要实现的方法也非常 直白：.map1()就是对第一条流中数据的 map 操作，.map2()则是针对第二条流。这里我们将一 条 Integer 流和一条 Long 流合并，转换成 String 输出。所以当遇到第一条流输入的整型值时， 调用.map1()；而遇到第二条流输入的长整型数据时，调用.map2():最终都转换为字符串输出， 合并成了一条字符串流。

值得一提的是，ConnectedStreams 也可以直接调用.keyBy()进行按键分区的操作，得到的 还是一个 ConnectedStreams：

connectedStreams.keyBy(keySelector1, keySelector2);

**2. CoProcessFunction**

对于连接流 **ConnectedStreams 的处理操作**，需要**分别定义对两条流的处理转换**，因此接口 中就会有两个相同的方法需要实现，用数字“1”“2”区分，在两条流中的数据到来时分别调 用。我们把这种接口叫作“协同处理函数”（co-process function）。与 CoMapFunction 类似，如 果是调用.flatMap()就需要传入一个 CoFlatMapFunction，需要实现 flatMap1()、flatMap2()两个 方法；而调用.process()时，传入的则是一个 CoProcessFunction。

抽象类 CoProcessFunction 在源码中定义如下：

public abstract class CoProcessFunction<IN1, IN2, OUT> extends 
    AbstractRichFunction { 
    ... 
    public abstract void processElement1(IN1 value, Context ctx, Collector<OUT> 
    out) throws Exception; 
    public abstract void processElement2(IN2 value, Context ctx, Collector<OUT> 
    out) throws Exception; 
    public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<OUT> out) throws Exception {} 
    public abstract class Context {...} 
    ... 
    }

下面是 CoProcessFunction 的一个具体示例：我们可以实现一个实时对账的需求，也就是

app 的支付操作和第三方的支付操作的一个双流 Join。App 的支付事件和第三方的支付事件将 会互相等待 5 秒钟，如果等不来对应的支付事件，那么就输出报警信息。程序如下：

package com.atguigu.chapter08;
    
    import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;
    import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
    import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;
    import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
    import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
    import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple;
    import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
    import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple4;
    import org.apache.flink.configuration.Configuration;
    import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
    import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
    import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
    import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.CoProcessFunction;
    import org.apache.flink.util.Collector;
    
    import java.time.Duration;
    
    
    public class BillCheckExample {
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
            env.setParallelism(1);
    
            //来自app的支付日志
            SingleOutputStreamOperator<Tuple3<String, String, Long>> appStream = env.fromElements(
                    Tuple3.of("order-1", "app", 1000L),
                    Tuple3.of("order-2", "app", 2000L),
                    Tuple3.of("order-3", "app", 3500L)
            ).assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Tuple3<String, String, Long>>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ZERO)
                    .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Tuple3<String, String, Long>>() {
                        @Override
                        public long extractTimestamp(Tuple3<String, String, Long> stringStringLongTuple3, long l) {
                            return stringStringLongTuple3.f2;
                        }
                    }));
    
    
            //来自第三方支付平台的支付日志
            SingleOutputStreamOperator<Tuple4<String, String, String, Long>> thirdPartStream = env.fromElements(
                    Tuple4.of("order-1", "third-party", "success", 3000L),
                    Tuple4.of("order-3", "third-party", "success", 4000L)
    
            ).assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Tuple4<String, String, String, Long>>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ZERO)
                    .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Tuple4<String, String, String, Long>>() {
                        @Override
                        public long extractTimestamp(Tuple4<String, String, String, Long> stringStringStringLongTuple4, long l) {
                            return stringStringStringLongTuple4.f3;
                        }
                    }));
    
            //检测统一支付单在两条流中是否匹配，不匹配就报警
            /*
            appStream.keyBy(data -> data.f0)
                            .connect(thirdPartStream.keyBy(data -> data.f0));
    
             */
    
            appStream.connect(thirdPartStream)
                            .keyBy(data -> data.f0,data -> data.f0)
                                    .process(new OrderMatchResult())
                                            .print();
    
    
            env.execute();
        }
    
        //自定义实现CoProcessFunction
        public static class OrderMatchResult extends CoProcessFunction<Tuple3<String,String,Long>,Tuple4<String,String,String,Long>,String>{
    
            //定义状态变量，用来保存已经到达的事件
            private ValueState<Tuple3<String, String, Long>> appEventState;
            private ValueState<Tuple4<String, String, String, Long>> thirdPartEventState;
    
            @Override
            public void open(Configuration parameters) throws Exception {
                appEventState =getRuntimeContext().getState(
                        new ValueStateDescriptor<Tuple3<String, String, Long>>("app-event", Types.TUPLE(Types.STRING, Types.STRING, Types.LONG))
                );
    
                thirdPartEventState=getRuntimeContext().getState(
                        new ValueStateDescriptor<Tuple4<String, String, String, Long>>("thirdparty-event", Types.TUPLE(Types.STRING, Types.STRING, Types.STRING,Types.LONG))
                );
            }
    
            @Override
            public void processElement1(Tuple3<String, String, Long> stringStringLongTuple3, CoProcessFunction<Tuple3<String, String, Long>, Tuple4<String, String, String, Long>, String>.Context context, Collector<String> collector) throws Exception {
                //来的是app event，看另一条流中事件是否来过
                if(thirdPartEventState.value() !=null){  //来过
                    collector.collect("对账成功"+stringStringLongTuple3+" "+thirdPartEventState.value());
                    //清空状态
                    thirdPartEventState.clear();
                }else {
                    //更新状态
                    appEventState.update(stringStringLongTuple3);
                    //注册一个定时器，开始等待另一条流的事件
                    context.timerService().registerEventTimeTimer(stringStringLongTuple3.f2+5000L);
                }
            }
    
            @Override
            public void processElement2(Tuple4<String, String, String, Long> value, CoProcessFunction<Tuple3<String, String, Long>, Tuple4<String, String, String, Long>, String>.Context context, Collector<String> out) throws Exception {
                if (appEventState.value() != null){
                    out.collect("对账成功：" + appEventState.value() + " " + value);
                    // 清空状态
                    appEventState.clear();
                } else {
                    // 更新状态
                    thirdPartEventState.update(value);
                    // 注册一个 5 秒后的定时器，开始等待另一条流的事件
                    context.timerService().registerEventTimeTimer(value.f3 + 5000L);
                }
    
            }
    
            @Override
            public void onTimer(long timestamp, CoProcessFunction<Tuple3<String, String, Long>, Tuple4<String, String, String, Long>, String>.OnTimerContext ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                //定时器触发，判断状态，如果某个状态不为空，说明另一条流中事件没来
                if(appEventState.value()!=null){
                    out.collect("对账失败"+appEventState.value()+" "+"第三方支付平台信息未到");
                }
                if(thirdPartEventState.value()!=null){
                    out.collect("对账失败"+thirdPartEventState.value()+" "+"app信息未到");
                }
                appEventState.clear();
                thirdPartEventState.clear();
            }
        }
    }

在程序中，我们**声明了两个状态变量**分别用来**保存 App 的支付信息和第三方的支付信息**。

App 的支付信息到达以后，会检查对应的第三方支付信息是否已经先到达（先到达会保存在对 应的状态变量中），如果已经到达了，那么对账成功，直接输出对账成功的信息，并将保存第 三方支付消息的状态变量清空。如果 App 对应的第三方支付信息没有到来，那么我们会注册 一个 5 秒钟之后的定时器，也就是说等待第三方支付事件 5 秒钟。当定时器触发时，检查保存app 支付信息的状态变量是否还在，如果还在，说明对应的第三方支付信息没有到来，所以输 出报警信息。

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