Fink1.13.1（二）

第4章 Flink运行架构

4.1 运行架构

　　官网：https://flink.apache.org

　　查看官网介绍之后得出结论：Flink运行时包含2种进程------1个JobManager和至少1个TaskManager

4.1.1 客户端

　　严格上说, 客户端不是运行和程序执行的一部分, 而是用于准备和发送dataflow（数据流）到JobManager，然后客户端可以断开与JobManager的连接(detached mode), 也可以继续保持与JobManager的连接(attached mode)

　　客户端作为触发执行的java或者scala代码的一部分运行, 也可以在命令行运行：bin/flink run ...

4.1.2 JobManager

　　控制一个应用程序执行的主进程，也就是说，每个应用程序都会被一个的JobManager所控制执行。JobManager会先接收到要执行的应用程序，这个应用程序会包括：作业图（JobGraph）、逻辑数据流图（logical dataflow graph）和打包了所有的类、库和其它资源的JAR包。

　　JobManager会把JobGraph转换成一个物理层面的数据流图，这个图被叫做“执行图”（ExecutionGraph），包含了所有可以并发执行的任务。JobManager会向资源管理器（ResourceManager）请求执行任务必要的资源，也就是任务管理器（TaskManager）上的插槽（slot）。一旦它获取到了足够的资源，就会将执行图分发到真正运行它们的TaskManager上。而在运行过程中，JobManager会负责所有需要中央协调的操作，比如说检查点（checkpoints）的协调。这个进程包含3个不同的组件

4.1.2.1 ResourceManager

　　负责资源的管理，在整个 Flink 集群中只有一个 ResourceManager. 注意这个ResourceManager不是Yarn中的ResourceManager, 是Flink中内置的, 只是赶巧重名了而已.

　　主要负责管理任务管理器（TaskManager）的插槽（slot），TaskManger插槽是Flink中定义的处理资源单元。当JobManager申请插槽资源时，ResourceManager会将有空闲插槽的TaskManager分配给JobManager。如果ResourceManager没有足够的插槽来满足JobManager的请求，它还可以向资源提供平台发起会话，以提供启动TaskManager进程的容器。另外，ResourceManager还负责终止空闲的TaskManager，释放计算资源。

4.1.2.2 Dispatcher

　　负责接收用户提供的作业，并且负责为这个新提交的作业启动一个新的JobMaster 组件. Dispatcher也会启动一个Web UI，用来方便地展示和监控作业执行的信息。Dispatcher在架构中可能并不是必需的，这取决于应用提交运行的方式。

4.1.2.3 JobMaster

　　JobMaster负责管理单个JobGraph的执行.多个Job可以同时运行在一个Flink集群中, 每个Job都有一个自己的JobMaster.

4.1.3 TaskManager

　　Flink中的工作进程。通常在Flink中会有多个TaskManager运行，每一个TaskManager都包含了一定数量的插槽（slots）。插槽的数量限制了TaskManager能够执行的任务数量。

　　程序启动之后，TaskManager会向资源管理器注册它的插槽；收到资源管理器的指令后，TaskManager就会将一个或者多个插槽提供给JobManager调用。JobManager就可以向插槽分配任务（tasks）来执行了。在执行过程中，一个TaskManager可以跟其它运行同一应用程序的TaskManager交换数据。

4.2 核心概念

4.2.1 TaskManager与Slots

　　Flink中每一个worker(TaskManager)都是一个JVM进程，它可能会在独立的线程上执行一个Task。为了控制一个worker能接收多少个task，worker通过Task Slot来进行控制（一个worker至少有一个Task Slot）。

　　这里的Slot如何来理解呢？很多的文章中经常会和Spark框架进行类比，将Slot类比为Core，其实简单这么类比是可以的，可实际上，可以考虑下，当Spark申请资源后，这个Core执行任务时有可能是空闲的，但是这个时候Spark并不能将这个空闲下来的Core共享给其他Job使用，所以这里的Core是Job内部共享使用的。接下来我们再回想一下，之前在Yarn Session-Cluster模式时，其实是可以并行执行多个Job的，那如果申请两个Slot，而执行Job时，只用到了一个，剩下的一个怎么办？那我们自认而然就会想到可以将这个Slot给并行的其他Job，对吗？所以Flink中的Slot和Spark中的Core还是有很大区别的。

　　每个task slot表示TaskManager拥有资源的一个固定大小的子集。假如一个TaskManager有三个slot，那么它会将其管理的内存分成三份给各个slot。资源slot化意味着一个task将不需要跟来自其他job的task竞争被管理的内存，取而代之的是它将拥有一定数量的内存储备。需要注意的是，这里不会涉及到CPU的隔离，slot目前仅仅用来隔离task的受管理的内存。

4.2.2 Parallelism（并行度）

　　一个特定算子的子任务（subtask）的个数被称之为这个算子的并行度（parallelism），一般情况下，一个流程序的并行度，可以认为就是其所有算子中最大的并行度。一个程序中，不同的算子可能具有不同的并行度。

　　Stream在算子之间传输数据的形式可以是one-to-one(forwarding)的模式也可以是redistributing的模式，具体是哪一种形式，取决于算子的种类。

　　1）One-to-one：

　　　　stream(比如在source和map operator之间)维护着分区以及元素的顺序。那意味着flatmap 算子的子任务看到的元素的个数以及顺序跟source 算子的子任务生产的元素的个数、顺序相同，map、fliter、flatMap等算子都是one-to-one的对应关系。类似于spark中的窄依赖

　　2）Redistributing：

　　　　stream(map()跟keyBy/window之间或者keyBy/window跟sink之间)的分区会发生改变。每一个算子的子任务依据所选择的transformation发送数据到不同的目标任务。例如，keyBy()基于hashCode重分区、broadcast和rebalance会随机重新分区，这些算子都会引起redistribute过程，而redistribute过程就类似于Spark中的shuffle过程。类似于spark中的宽依赖

4.2.3 Task与SubTask

　　一个算子就是一个Task. 一个算子的并行度是几, 这个Task就有几个SubTask

4.2.4 Operator Chains（任务链）

　　相同并行度的one to one操作，Flink将这样相连的算子链接在一起形成一个task，原来的算子成为里面的一部分。每个task被一个线程执行，将算子链接成task是非常有效的优化：它能减少线程之间的切换和基于缓存区的数据交换，在减少时延的同时提升吞吐量。链接的行为可以在编程API中进行指定。

4.2.5 ExecutionGraph（执行图）

　　由Flink程序直接映射成的数据流图是StreamGraph，也被称为逻辑流图，因为它们表示的是计算逻辑的高级视图。为了执行一个流处理程序，Flink需要将逻辑流图转换为物理数据流图（也叫执行图），详细说明程序的执行方式。

　　Flink 中的执行图可以分成四层：StreamGraph -> JobGraph -> ExecutionGraph -> Physical Graph。

　　1）StreamGraph：

　　　　是根据用户通过 Stream API 编写的代码生成的最初的图。用来表示程序的拓扑结构。

　　2）JobGraph：

　　　　StreamGraph经过优化后生成了 JobGraph，是提交给 JobManager 的数据结构。主要的优化为: 将多个符合条件的节点 chain 在一起作为一个节点，这样可以减少数据在节点之间流动所需要的序列化/反序列化/传输消耗。

　　3）ExecutionGraph：

　　　　JobManager 根据 JobGraph 生成ExecutionGraph。ExecutionGraph是JobGraph的并行化版本，是调度层最核心的数据结构。

　　4）Physical Graph：

　　　　JobManager 根据 ExecutionGraph 对 Job 进行调度后，在各个TaskManager 上部署 Task 后形成的“图”，并不是一个具体的数据结构。

　　以下是2个并发度（Source为1个并发度）的 SocketTextStreamWordCount 四层执行图的演变过程：

env.socketTextStream().flatMap(…).keyBy(0).sum(1).print();

4.3 提交流程

4.3.1 高级视角提交流程(通用提交流程)

　　我们来看看当一个应用提交执行时，Flink的各个组件是如何交互协作的：

4.3.2 yarn-cluster提交流程per-job

　　1）Flink任务提交后，Client向HDFS上传Flink的Jar包和配置

　　2）向Yarn ResourceManager提交任务，ResourceManager分配Container资源

　　3）通知对应的NodeManager启动ApplicationMaster，ApplicationMaster启动后加载Flink的Jar包和配置构建环境，然后启动JobManager

　　4）ApplicationMaster向ResourceManager申请资源启动TaskManager

　　5）ResourceManager分配Container资源后，由ApplicationMaster通知资源所在节点的NodeManager启动TaskManager

　　6）NodeManager加载Flink的Jar包和配置构建环境并启动TaskManager

　　7）TaskManager启动后向JobManager发送心跳包，并等待JobManager向其分配任务。

第5章 Flink流处理核心编程

　　和其他所有的计算框架一样，Llink也有一些基础的开发步骤以及基础，核心的API，从开发步骤的角度来讲，主要分为四大部分：

5.1 Environment

　　Flink Job在提交执行计算时，需要首先建立和Flink框架之间的联系，也就指的是当前的flink运行环境，只有获取了环境信息，才能将task调度到不同的taskManager执行。而这个环境对象的获取方式相对比较简单

// 批处理环境
ExecutionEnvironment benv = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 流式数据处理环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

5.2 Source

　　Flink框架可以从不同的来源获取数据，将数据提交给框架进行处理, 我们将获取数据的来源称之为数据源(Source)。

5.2.1 准备工作

　　1）导入注解工具依赖, 方便生产POJO类

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.projectlombok/lombok -->
<dependency>
    <groupId>org.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
    <version>1.18.16</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>

　　2）准备一个WaterSensor类方便演示

package com.yuange.flink.day02;

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/16 18:39
 * 水位传感器：用于接收水位数据
 */
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@Data
public class WaterSensor {
    private String id;      //传感器编号
    private Long ts;        //时间戳
    private Integer vc;     //水位
}

5.2.2 从Java的集合中读取数据

　　一般情况下，可以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。这里的数据结构采用集合类型是比较普遍的。

package com.yuange.flink.day02;

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/16 18:55
 */
public class Flink_Source_Collection {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //创建执行环境
        StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        List<WaterSensor> waterSensors = Arrays.asList(
                new WaterSensor("ws_001", 1577844001L, 45),
                new WaterSensor("ws_002", 1577844015L, 43),
                new WaterSensor("ws_003", 1577844020L, 42));

        environment.fromCollection(waterSensors).print();

        environment.execute();
    }
}

5.2.3 从文件读取数据

package com.yuange.flink.day02;

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/16 19:01
 */
public class Flink_Source_File {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //创建执行环境
        StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

//        environment.readTextFile("input/words.txt").print();
        environment.readTextFile("hdfs://hadoop162:8020/words.txt").print();

        environment.execute();
    }
}

　　说明:

　　　　1）参数可以是目录也可以是文件

　　　　2）路径可以是相对路径也可以是绝对路径

　　　　3）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

　　　　4）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:

<!-- 添加Hadoop客户端 -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-client</artifactId>
    <version>3.1.3</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>

5.2.4 从Socket读取数据

　　1）启动监控hadoop164的8888端口

nc -lk 8888

　　2）启动如下代码的main方法

package com.yuange.flink.day02;

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/16 19:12
 */
public class Flink_Source_Socket {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //创建执行环境
        StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        environment.socketTextStream("hadoop164",8888).print();

        environment.execute();
    }
}

　　3）结果

5.2.5 从Kafka读取数据

　　1）打开官网：https://flink.apache.org

　　2）添加相应的依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-kafka_2.12</artifactId>
    <version>1.13.1</version>
</dependency>

　　3）启动Kafka并开启生产者（使用脚本进入生产者客户端）

producer test_kafka_to_flink

　　4）代码一

package com.yuange.flink.day02;

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.shaded.jackson2.com.fasterxml.jackson.databind.node.ObjectNode;
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;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/16 19:28
 */
public class Flink_Source_Kafka {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //创建执行环境
        StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        Properties process = new Properties();
        process.setProperty("bootstrap.servers","hadoop162:9092,hadoop163:9092,hadoop164:9092");
        process.setProperty("group.id","Flink_Source_Kafka");
        process.setProperty("auto.reset.offset","latest");

        DataStreamSource<String> source = environment.addSource(
                new FlinkKafkaConsumer<String>(
                        "test_kafka_to_flink",
                        new SimpleStringSchema(),
                        process
                )
        );

        source.print();
        environment.execute();
    }
}

　　5）结果一

　　6）代码二

package com.yuange.flink.day02;

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.shaded.jackson2.com.fasterxml.jackson.databind.node.ObjectNode;
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 org.apache.flink.streaming.util.serialization.JSONKeyValueDeserializationSchema;

import java.util.Properties;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/16 19:28
 */
public class Flink_Source_Kafka02 {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //创建执行环境
        StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        Properties process = new Properties();
        process.setProperty("bootstrap.servers","hadoop162:9092,hadoop163:9092,hadoop164:9092");
        process.setProperty("group.id","Flink_Source_Kafka");
        process.setProperty("auto.reset.offset","latest");

        DataStreamSource<ObjectNode> source = environment.addSource(
                new FlinkKafkaConsumer<ObjectNode>(
                        "test_kafka_to_flink",
                        new JSONKeyValueDeserializationSchema(true),　　//解析JSON，为true时可以将元数据也加入其中
                        process
                )
        );

        source.print();
        environment.execute();
    }
}

　　7）结果二

5.2.6 自定义Source

　　大多数情况下，前面的数据源已经能够满足需要，但是难免会存在特殊情况的场合，所以flink也提供了能自定义数据源的方式.

　　1）启动hadoop164的8888端口

nc -lk 8888

　　2）启动如下代码的main方法

package com.yuange.flink.day02;

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.Socket;
import java.nio.charset.StandardCharsets;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/16 19:56
 * sensor_1,1607527992000,20
 * sensor_1,1607527993000,40
 * sensor_1,1607527994000,50
 */
public class Flink_Source_Custom {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //创建执行环境
        StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        environment.addSource(new MySource("hadoop164",8888));

        environment.execute();
    }

    public static class MySource implements SourceFunction<WaterSensor>{

        private String host;
        private int port;
        private boolean isRunning = true;
        private Socket socket;

        public MySource(String host, int port) {
            this.host = host;
            this.port = port;
        }

        @Override
        public void run(SourceContext<WaterSensor> ctx) throws Exception {
            //实现一个从socket读取数据的source
            socket = new Socket(host, port);
            InputStreamReader inputStreamReader = new InputStreamReader(socket.getInputStream(), StandardCharsets.UTF_8);
            BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(inputStreamReader);
            String line = null;
            while (isRunning && (line = bufferedReader.readLine()) != null){
                String[] split = line.split(",");
                ctx.collect(new WaterSensor(split[0],Long.valueOf(split[1]),Integer.valueOf(split[2])));
            }
        }

        @Override
        public void cancel() {
            isRunning = false;
            try {
                socket.close();
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

　　3）结果

5.3 Transform

　　转换算子可以把一个或多个DataStream转成一个新的DataStream.程序可以把多个复杂的转换组合成复杂的数据流拓扑

5.3.1 map

　　1）作用：将数据流中的数据进行转换, 形成新的数据流，消费一个元素并产出一个元素

　　2）参数：lambda表达式或MapFunction实现类

　　3）返回：DataStream → DataStream

　　4）示例：得到一个新的数据流: 新的流的元素是原来流的元素的平方

　　　　（1）匿名内部类对象

package com.yuange.flink.day02;

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/16 21:25
 */
public class Flink_TransForm_Map_Anonymous {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        environment.fromElements(1,3,5,7,9)
                .map(new MapFunction<Integer, Integer>() {
                    @Override
                    public Integer map(Integer value) throws Exception {
                        return value * value;
                    }
                }).print();
        environment.execute();
    }
}

　　　　（2）Lambda表达式表达式

package com.yuange.flink.day02;

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/16 21:25
 */
public class Flink_TransForm_Map_Anonymous_Lambda {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        environment.fromElements(1,3,5,7,9)
                .map(value -> value * value)
                .print();
        environment.execute();
    }
}

　　　　（3）静态内部类

package com.yuange.flink.day02;

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/16 21:30
 */
public class Flink_TransForm_Map_StaticClass {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        environment.fromElements(1,3,5,7,9)
                .map(new MyMapFunction())
                .print();

        environment.execute();
    }

    public static class MyMapFunction implements MapFunction<Integer,Integer>{

        @Override
        public Integer map(Integer value) throws Exception {
            return value * value;
        }
    }
}

　　　　（4）Rich...Function类

　　　　　　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。也有意味着提供了更多的，更丰富的功能。例如：RichMapFunction等

package com.yuange.flink.day02;

import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/16 21:33
 */
public class Flink_TransForm_Map_RichMapFunction {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment().setParallelism(5);

        environment.fromElements(1,3,5,7,9)
                .map(new MyRichMapFunction()).setParallelism(2)
                .print();
        environment.execute();
    }

    public static class MyRichMapFunction extends RichMapFunction<Integer,Integer>{

        //CTRL + o 快捷键，实现父类中的方法
        // 默认生命周期方法, 初始化方法, 在每个并行度上只会被调用一次
        @Override
        public void open(Configuration parameters) throws Exception {
            System.out.println("open ... 执行一次");
        }

        // 默认生命周期方法, 最后一个方法, 做一些清理工作, 在每个并行度上只调用一次
        @Override
        public void close() throws Exception {
            System.out.println("close ... 执行一次");
        }

        @Override
        public Integer map(Integer value) throws Exception {
            System.out.println("map ... 一个元素执行一次");
            return value * value;
        }
    }
}

　　1）默认生命周期方法, 初始化方法, 在每个并行度上只会被调用一次, 而且先被调用

　　2）默认生命周期方法, 最后一个方法, 做一些清理工作, 在每个并行度上只调用一次, 而且是最后被调用

　　3）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. 开发人员在需要的时候自行调用获取运行时上下文对象.

5.3.2 flatMap

　　1）作用：消费一个元素并产生零个或多个元素

　　2）参数：FlatMapFunction实现类

　　3）返回：DataStream → DataStream

　　4）示例：

　　　　（1）匿名内部类写法

package com.yuange.flink.day02;

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/16 23:10
 */
public class Flink_TransForm_FlatMap_Anonymous {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        environment.fromElements(1,3,5,7,9)
                .flatMap(new FlatMapFunction<Integer, Integer>() {
                    @Override
                    public void flatMap(Integer value, Collector<Integer> collector) throws Exception {
                        collector.collect(value * value);
                        collector.collect(value * value * value);
                    }
                })
                .print();
        environment.execute();
    }
}

　　　　（2）Lambda表达式写法

package com.yuange.flink.day02;

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/16 23:10
 */
public class Flink_TransForm_FlatMap_Anonymous_Lambda {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        environment.fromElements(1,3,5,7,9)
                //在使用Lambda表达式表达式的时候, 由于泛型擦除的存在, 在运行的时候无法获取泛型的具体类型,
                // 全部当做Object来处理, 及其低效, 所以Flink要求当参数中有泛型的时候, 必须明确指定泛型的类型
                .flatMap((Integer value, Collector<Integer> collector) ->{
                        collector.collect(value * value);
                        collector.collect(value * value * value);
                }).returns(Types.INT)
                .print();
        environment.execute();
    }
}

5.3.3 filter

　　1）作用：根据指定的规则将满足条件（true）的数据保留，不满足条件(false)的数据丢弃

　　2）参数：FlatMapFunction实现类

　　3）返回：DataStream → DataStream

　　4）示例：

　　　　（1）匿名内部类写法

package com.yuange.flink.day02;

import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/16 23:10
 */
public class Flink_TransForm_Filter_Anonymous {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        environment.fromElements(1,2,3,4,5)
                .filter(new FilterFunction<Integer>() {
                    @Override
                    public boolean filter(Integer value) throws Exception {
                        return value % 2 == 0;
                    }
                })
                .print();
        environment.execute();
    }
}

　　　　（2）Lambda表达式写法

package com.yuange.flink.day02;

import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/16 23:10
 */
public class Flink_TransForm_Filter_Anonymous_Lambda {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        environment.fromElements(1,2,3,4,5)
                .filter(value -> value % 2 == 0)
                .print();
        environment.execute();
    }
}

5.3.4 keyBy

　　1）作用：把流中的数据分到不同的分区(并行度)中.具有相同key的元素会分到同一个分区中.一个分区中可以有多重不同的key，在内部是使用的是key的hash分区来实现的

　　2）参数：Key选择器函数：Interface KeySelector<IN, KEY> （什么值不可以作为KeySelector的Key）

　　　　（1）没有覆写hashCode方法的POJO, 而是依赖Object的hashCode. 因为这样分组没有任何的意义: 每个元素都会得到一个独立无二的组. 实际情况是:可以运行, 但是分的组没有意义

　　　　（2）任何类型的数组

　　3）返回：DataStream → KeyedStream

　　4）示例：

　　　　（1）匿名内部类写法

package com.yuange.flink.day02;

import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/16 23:10
 */
public class Flink_TransForm_KeyBy_Anonymous {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        environment.fromElements(1,3,3,6,5)
                .keyBy(new KeySelector<Integer, String>() {
                    @Override
                    public String getKey(Integer value) throws Exception {
                        return value % 2 == 0 ? "偶数" : "奇数";
                    }
                })
                .print();
        environment.execute();
    }
}

　　　　（2）Lambda表达式写法

package com.yuange.flink.day02;

import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/16 23:10
 */
public class Flink_TransForm_KeyBy_Anonymous_Lambda {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        environment.fromElements(1,3,3,6,5)
                .keyBy(value -> value % 2 == 0 ? "偶数" : "奇数")
                .print();
        environment.execute();
    }
}

5.3.5 shuffle

　　1）作用：把流中的元素随机打乱. 对同一个组数据, 每次执行得到的结果都不同.

　　2）参数：无

　　3）返回：DataStream → DataStream

　　4）示例：

package com.yuange.flink.day02;

import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/16 23:10
 */
public class Flink_TransForm_Shuffle_Anonymous {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        environment.fromElements(1,3,3,6,5)
                .shuffle()
                .print();
        environment.execute();
    }
}

5.3.7 connect

　　1）作用：在某些情况下，我们需要将两个不同来源的数据流进行连接，实现数据匹配，比如订单支付和第三方交易信息，这两个信息的数据就来自于不同数据源，连接后，将订单支付和第三方交易信息进行对账，此时，才能算真正的支付完成。

　　Flink中的connect算子可以连接两个保持他们类型的数据流，两个数据流被connect之后，只是被放在了一个同一个流中，内部依然保持各自的数据和形式不发生任何变化，两个流相互独立。

　　2）参数：另外一个流

　　3）返回：DataStream[A], DataStream[B] -> ConnectedStreams[A,B]

　　4）示例：

package com.yuange.flink.day02;

import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.ConnectedStreams;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/16 23:10
 */
public class Flink_TransForm_Connect_Anonymous {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        //两个流中存储的数据类型可以不同
        //只是机械的合并在一起, 内部仍然是分离的2个流
        //只能2个流进行connect, 不能有第3个参与
        DataStreamSource<Integer> integerDataStreamSource = environment.fromElements(1, 3, 5, 6, 7, 8);
        DataStreamSource<String> stringDataStreamSource = environment.fromElements("a", "b", "f");
        // 把两个流连接在一起: 貌合神离
        ConnectedStreams<Integer, String> connect = integerDataStreamSource.connect(stringDataStreamSource);
        connect.getFirstInput().print("first");
        connect.getSecondInput().print("second");

        environment.execute();
    }
}

5.3.8 union

　　1）作用：对两个或者两个以上的DataStream进行union操作，产生一个包含所有DataStream元素的新DataStream

　　2）示例

package com.yuange.flink.day03;

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/17 21:21
 */
public class Flink_TransForm_Union_Anonymous {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        DataStreamSource<Integer> dataStreamSource = environment.fromElements(1, 3, 45,6, 7, 8);
        DataStreamSource<Integer> dataStreamSource2 = environment.fromElements(10, 30, 450,60, 70, 80);
        DataStreamSource<Integer> dataStreamSource3 = environment.fromElements(100, 30, 4500,600, 700, 800);

        //把多个流union在一起成为一个流, 这些流中存储的数据类型必须一样: 水乳交融
        dataStreamSource.union(dataStreamSource2)
                .union(dataStreamSource3)
                .print();

        environment.execute();
    }
}

　　connect与 union 区别：

　　　　（1）union之前两个或多个流的类型必须是一样，connect可以不一样

　　　　（2）connect只能操作两个流，union可以操作多个

5.3.9 简单滚动聚合算子

　　1）常见的滚动聚合算子：sum、min、max、minBy、maxBy

　　2）作用：KeyedStream的每一个支流做聚合。执行完成后，会将聚合的结果合成一个流返回，所以结果都是DataStream

　　3）参数：如果流中存储的是POJO或者scala的样例类, 参数使用字段名. 如果流中存储的是元组, 参数就是位置(基于0...)

　　4）返回：KeyedStream -> SingleOutputStreamOperator

　　5）示例：

　　　　（1）示例1：

package com.yuange.flink.day03;

import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/17 21:21
 */
public class Flink_TransForm_roll_Anonymous {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        DataStreamSource<Integer> dataStreamSource = environment.fromElements(1, 3, 45,6, 7, 8);
        KeyedStream<Integer, String> integerStringKeyedStream = dataStreamSource.keyBy(value -> value % 2 == 0 ? "奇数" : "偶数");

        integerStringKeyedStream.sum(0).print("sum");
        integerStringKeyedStream.max(0).print("max");
        integerStringKeyedStream.min(0).print("min");

        environment.execute();
    }
}

　　　　（2）示例2：分组聚合后, 理论上只能取分组字段和聚合结果, 但是Flink允许其他的字段也可以取出来, 其他字段默认情况是取的是这个组内第一个元素的字段值

package com.yuange.flink.day03;

import com.yuange.flink.day02.WaterSensor;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

import java.util.ArrayList;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/17 21:21
 */
public class Flink_TransForm_roll2_Anonymous {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        ArrayList<WaterSensor> waterSensors = new ArrayList<>();
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527992000L, 20));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527994000L, 50));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527996000L, 30));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527993000L, 10));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527995000L, 30));

        KeyedStream<WaterSensor, String> waterSensorStringKeyedStream = environment.fromCollection(waterSensors)
                .keyBy(WaterSensor::getId);

        waterSensorStringKeyedStream
                .sum("vc")
                .print("MaxBy");

        environment.execute();
    }
}

　　　　（3）示例3:

package com.yuange.flink.day03;

import com.yuange.flink.day02.WaterSensor;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

import java.util.ArrayList;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/17 21:21
 */
public class Flink_TransForm_roll3_Anonymous {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        ArrayList<WaterSensor> waterSensors = new ArrayList<>();
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527992000L, 20));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527994000L, 50));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527996000L, 30));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527993000L, 10));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527995000L, 30));

        KeyedStream<WaterSensor, String> waterSensorStringKeyedStream = environment.fromCollection(waterSensors)
                .keyBy(WaterSensor::getId);

        //maxBy和minBy可以指定当出现相同值的时候,其他字段是否取第一个
        //true表示取第一个, false表示取与最大值(最小值)同一行的
        waterSensorStringKeyedStream
                .maxBy("vc",false)
                .print("max");

        environment.execute();
    }
}

5.3.10 reduce

　　1）作用：一个分组数据流的聚合操作，合并当前的元素和上次聚合的结果，产生一个新的值，返回的流中包含每一次聚合的结果，而不是只返回最后一次聚合的最终结果。

　　2）疑问：为什么还要把中间值也保存下来? 考虑流式数据的特点: 没有终点, 也就没有最终的概念了，任何一个中间的聚合结果都是值!

　　3）参数：interface ReduceFunction<T>

　　4）返回：KeyedStream -> SingleOutputStreamOperator

　　5）示例：

　　　　（1）匿名内部类写法

package com.yuange.flink.day03;

import com.yuange.flink.day02.WaterSensor;
import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

import java.util.ArrayList;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/17 21:21
 */
public class Flink_TransForm_reduce_Anonymous {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        ArrayList<WaterSensor> waterSensors = new ArrayList<>();
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527992000L, 20));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527994000L, 50));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527996000L, 50));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527993000L, 10));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527995000L, 30));

        KeyedStream<WaterSensor, String> kbStream = environment.fromCollection(waterSensors)
                .keyBy(WaterSensor::getId);

        kbStream.reduce(new ReduceFunction<WaterSensor>() {
            @Override
            public WaterSensor reduce(WaterSensor value1, WaterSensor value2) throws Exception {
                System.out.println("ReduceFunction-------");
                return new WaterSensor(value1.getId(),value1.getTs(),value1.getVc() + value2.getVc());
            }
        }).print();

        environment.execute();
    }
}

　　　　（2）Lambda表达式写法

package com.yuange.flink.day03;

import com.yuange.flink.day02.WaterSensor;
import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

import java.util.ArrayList;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/17 21:21
 */
public class Flink_TransForm_reduce_Anonymous_Lambda {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        ArrayList<WaterSensor> waterSensors = new ArrayList<>();
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527992000L, 20));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527994000L, 50));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527996000L, 50));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527993000L, 10));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527995000L, 30));

        KeyedStream<WaterSensor, String> kbStream = environment.fromCollection(waterSensors)
                .keyBy(WaterSensor::getId);

        //聚合后结果的类型, 必须和原来流中元素的类型保持一致
        kbStream.reduce( (value1, value2) -> {
            System.out.println("ReduceFunction-------");
            return new WaterSensor(value1.getId(),value1.getTs(),value1.getVc() + value2.getVc());
        }).print();

        environment.execute();
    }
}

5.3.11 process

　　1）作用：process算子在Flink算是一个比较底层的算子, 很多类型的流上都可以调用, 可以从流中获取更多的信息(不仅仅数据本身)

　　2）示例1: 在keyBy之前的流上使用

package com.yuange.flink.day03;

import com.yuange.flink.day02.WaterSensor;
import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;

import java.util.ArrayList;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/17 21:21
 */
public class Flink_TransForm_process_Anonymous {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        ArrayList<WaterSensor> waterSensors = new ArrayList<>();
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527992000L, 20));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527994000L, 50));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527996000L, 50));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527993000L, 10));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527995000L, 30));

        environment.fromCollection(waterSensors)
                .process(new ProcessFunction<WaterSensor, Tuple2<String,Integer>>() {
                    @Override
                    public void processElement(WaterSensor value, Context ctx, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {
                        out.collect(new Tuple2<>(value.getId(),value.getVc()));
                    }
                })
                .print();

        environment.execute();
    }
}

　　3）示例2: 在keyBy之后的流上使用

package com.yuange.flink.day03;

import com.yuange.flink.day02.WaterSensor;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;

import java.util.ArrayList;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/17 21:21
 */
public class Flink_TransForm_process_Anonymous_after {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        ArrayList<WaterSensor> waterSensors = new ArrayList<>();
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527992000L, 20));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527994000L, 50));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527996000L, 50));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527993000L, 10));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527995000L, 30));

        environment.fromCollection(waterSensors)
                .keyBy(WaterSensor::getId)
                .process(new KeyedProcessFunction<String, WaterSensor, Tuple2<String,Integer>>() {
                    @Override
                    public void processElement(WaterSensor value, Context ctx, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {
                        out.collect(new Tuple2<>("key=" + ctx.getCurrentKey(),value.getVc()));
                    }
                })
                .print();

        environment.execute();
    }
}

5.3.12 对流重新分区的几个算子

　　1）KeyBy：先按照key分组, 按照key的双重hash来选择后面的分区

package com.yuange.flink.day02;

import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/16 23:10
 */
public class Flink_TransForm_KeyBy_Anonymous {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        environment.fromElements(1,3,3,6,5)
                .keyBy(new KeySelector<Integer, String>() {
                    @Override
                    public String getKey(Integer value) throws Exception {
                        return value % 2 == 0 ? "偶数" : "奇数";
                    }
                })
                .print();
        environment.execute();
    }
}

　　2）shuffle：对流中的元素随机分区

package com.yuange.flink.day02;

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/17 22:42
 */
public class Flink_Shuffle {

    public static void main(String[] args) {
        StreamExecutionEnvironment executionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        executionEnvironment.setParallelism(1);

        DataStreamSource<Integer> s1 = executionEnvironment.fromElements(1, 13, 11, 2, 3, 6);
        s1.shuffle().print().setParallelism(2);

        try {
            executionEnvironment.execute();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

　　3）rebalance：对流中的元素平均分布到每个区.当处理倾斜数据的时候, 进行性能优化

package com.yuange.flink.day02;

import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/17 22:40
 */
public class Flink_Rebalance {

    public static void main(String[] args) {
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.setInteger("rest.port", 20000);
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(conf);
        env.setParallelism(2);

        DataStreamSource<WaterSensor> s1 = env.fromElements(
                new WaterSensor("sensor_1", 1L, 10),
                new WaterSensor("sensor_1", 4L, 40),
                new WaterSensor("sensor_2", 3L, 30),
                new WaterSensor("sensor_1", 2L, 40),
                new WaterSensor("sensor_3", 2L, 40),
                new WaterSensor("sensor_1", 5L, 50)
        );

        s1
                .rebalance()
                .print().setParallelism(3);

        try {
            env.execute();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

　　4）rescale：同 rebalance一样, 也是平均循环的分布数据. 但是要比rebalance更高效, 因为rescale不需要通过网络, 完全走的"管道"

5.4 Sink

　　Sink有下沉的意思，在Flink中所谓的Sink其实可以表示为将数据存储起来的意思，也可以将范围扩大，表示将处理完的数据发送到指定的存储系统的输出操作，之前我们一直在使用的print方法其实就是一种Sink

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

　　Flink内置了一些Sink, 除此之外的Sink需要用户自定义

5.4.1 KafkaSink

　　1）添加Kafka Connector依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-kafka_2.12</artifactId>
    <version>1.13.1</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>fastjson</artifactId>
    <version>1.2.75</version>
</dependency>

　　2）启动Zookeeper集群

zk start

　　3）启动Kafka集群

kafka.sh start

　　4）Sink到Kafka的示例代码一：

package com.yuange.flink.day03;

import com.yuange.flink.day02.WaterSensor;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;

import java.util.ArrayList;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/17 23:17
 */
public class Flink_Sink_Kafka {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ArrayList<WaterSensor> waterSensors = new ArrayList<>();
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527992000L, 20));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527994000L, 50));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527996000L, 50));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527993000L, 10));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527995000L, 30));

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment().setParallelism(1);

        env.fromCollection(waterSensors)
                .map(WaterSensor::toString)
                .addSink(new FlinkKafkaProducer<String>(
                    "hadoop162:9092,hadoop163:9092,hadoop164:9092",
                    "kafka_sink_yuange",
                    new SimpleStringSchema()
                ));
        env.execute();
    }
}

　　5）在linux启动一个消费者, 查看是否收到数据

/opt/module/kafka-2.4.1/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop162:9092,hadoop163:9092,hadoop164:9092 --topic kafka_sink_yuange

　　6）Sink到Kafka的示例代码二：

package com.yuange.flink.day03;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.yuange.flink.day02.WaterSensor;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaSerializationSchema;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

import javax.annotation.Nullable;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Properties;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/17 23:17
 */
public class Flink_Sink_Kafka_Two {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ArrayList<WaterSensor> waterSensors = new ArrayList<>();
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527992000L, 20));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527994000L, 50));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527996000L, 50));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527993000L, 10));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527995000L, 30));

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment().setParallelism(1);

        Properties props = new Properties();
        props.setProperty("bootstrap.servers","hadoop162:9092,hadoop163:9092,hadoop164:9092");

        env.fromCollection(waterSensors)
                .addSink(new FlinkKafkaProducer<WaterSensor>(
                        "default",
                        new KafkaSerializationSchema<WaterSensor>() {
                            @Override
                            public ProducerRecord<byte[], byte[]> serialize(WaterSensor waterSensor, @Nullable Long aLong) {
                                String s = JSON.toJSONString(waterSensor);
                                return new ProducerRecord<>("kafka_sink_yuange",s.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
                            }
                        },
                        props,
                        FlinkKafkaProducer.Semantic.NONE
                ));
        env.execute();
    }
}

　　7）在linux启动一个消费者, 查看是否收到数据

/opt/module/kafka-2.4.1/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop162:9092,hadoop163:9092,hadoop164:9092 --topic kafka_sink_yuange

5.4.2 RedisSink

　　1）添加Redis Connector依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-redis_2.11</artifactId>
    <version>1.1.5</version>
</dependency>

　　2）启动Redis服务器

redis-server /etc/redis.conf

　　3）Sink到Redis的示例代码

package com.yuange.flink.day03;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.yuange.flink.day02.WaterSensor;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.RedisSink;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.config.FlinkJedisConfigBase;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.config.FlinkJedisPoolConfig;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.mapper.RedisCommand;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.mapper.RedisCommandDescription;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.mapper.RedisMapper;

import java.util.ArrayList;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/18 0:33
 */
public class Flink_Sink_Redis {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ArrayList<WaterSensor> waterSensors = new ArrayList<>();
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527992000L, 20));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527994000L, 50));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527996000L, 50));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527993000L, 10));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527995000L, 30));
        waterSensors.add(new WaterSensor("传感器", 1607527995000L, 30));

        StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment().setParallelism(1);

        FlinkJedisConfigBase conf = new FlinkJedisPoolConfig.Builder()
                .setHost("hadoop162")
                .setPort(6379)
                .setDatabase(0)
                .setMaxTotal(100)
                .setMinIdle(10)
                .setTimeout(10 * 1000)
                .setMinIdle(1)
                .build();

        environment.fromCollection(waterSensors)
                .keyBy(WaterSensor::getId)
                .max("vc")
                .addSink(new RedisSink<>(conf, new RedisMapper<WaterSensor>() {
                    @Override
                    public RedisCommandDescription getCommandDescription() {
                        // 参数1: 根据要写的数据类型, 选择对应的命令
                        // 参数2: 只针对hash和zset有效, 其他的数据结构忽略
                        return new RedisCommandDescription(RedisCommand.SET,null);
                    }

                    // 返回要写的这条数据的key
                    @Override
                    public String getKeyFromData(WaterSensor waterSensor) {
                        return waterSensor.getId();
                    }

                    @Override
                    public String getValueFromData(WaterSensor waterSensor) {
                        return JSON.toJSONString(waterSensor);
                    }
                }));
        environment.execute();
    }
}

　　4）Redis查看是否收到数据（发送了5条数据, redis中只有2条数据. 原因是hash的field的重复了, 后面的会把前面的覆盖掉）

redis-cli --raw

　　5）Sink到Redis的示例代码（Hash）

package com.yuange.flink.day03;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.yuange.flink.day02.WaterSensor;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.RedisSink;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.config.FlinkJedisConfigBase;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.config.FlinkJedisPoolConfig;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.mapper.RedisCommand;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.mapper.RedisCommandDescription;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.mapper.RedisMapper;

import java.util.ArrayList;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/18 0:33
 */
public class Flink_Sink_Redis_Hash {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ArrayList<WaterSensor> waterSensors = new ArrayList<>();
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527992000L, 20));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527994000L, 50));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527996000L, 50));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527993000L, 10));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527995000L, 30));
        waterSensors.add(new WaterSensor("传感器", 1607527995000L, 30));

        StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment().setParallelism(1);

        FlinkJedisConfigBase conf = new FlinkJedisPoolConfig.Builder()
                .setHost("hadoop162")
                .setPort(6379)
                .setDatabase(0)
                .setMaxTotal(100)
                .setMinIdle(10)
                .setTimeout(10 * 1000)
                .setMinIdle(1)
                .build();

        environment.fromCollection(waterSensors)
                .keyBy(WaterSensor::getId)
                .max("vc")
                .addSink(new RedisSink<>(conf, new RedisMapper<WaterSensor>() {
                    @Override
                    public RedisCommandDescription getCommandDescription() {
                        // 参数1: 根据要写的数据类型, 选择对应的命令
                        // 参数2: 只针对hash和zset有效, 其他的数据结构忽略
                        return new RedisCommandDescription(RedisCommand.HSET,"yuange");
                    }

                    // 返回要写的这条数据的key
                    @Override
                    public String getKeyFromData(WaterSensor waterSensor) {
                        return waterSensor.getId();
                    }

                    @Override
                    public String getValueFromData(WaterSensor waterSensor) {
                        return JSON.toJSONString(waterSensor);
                    }
                }));
        environment.execute();
    }
}

　　6）Redis查看是否收到数据（Hash）

redis-cli --raw

　　7）清空数据库

flushall

　　8）Sink到Redis的示例代码（List）

package com.yuange.flink.day03;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.yuange.flink.day02.WaterSensor;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.RedisSink;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.config.FlinkJedisConfigBase;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.config.FlinkJedisPoolConfig;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.mapper.RedisCommand;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.mapper.RedisCommandDescription;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.mapper.RedisMapper;

import java.util.ArrayList;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/18 0:33
 */
public class Flink_Sink_Redis_List {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ArrayList<WaterSensor> waterSensors = new ArrayList<>();
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527992000L, 20));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527994000L, 50));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527996000L, 50));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527993000L, 10));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527995000L, 30));
        waterSensors.add(new WaterSensor("传感器", 1607527995000L, 30));

        StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment().setParallelism(1);

        FlinkJedisConfigBase conf = new FlinkJedisPoolConfig.Builder()
                .setHost("hadoop162")
                .setPort(6379)
                .setDatabase(0)
                .setMaxTotal(100)
                .setMinIdle(10)
                .setTimeout(10 * 1000)
                .setMinIdle(1)
                .build();

        environment.fromCollection(waterSensors)
                .keyBy(WaterSensor::getId)
                .max("vc")
                .addSink(new RedisSink<>(conf, new RedisMapper<WaterSensor>() {
                    @Override
                    public RedisCommandDescription getCommandDescription() {
                        // 参数1: 根据要写的数据类型, 选择对应的命令
                        // 参数2: 只针对hash和zset有效, 其他的数据结构忽略
                        return new RedisCommandDescription(RedisCommand.RPUSH,null);
                    }

                    // 返回要写的这条数据的key
                    @Override
                    public String getKeyFromData(WaterSensor waterSensor) {
                        return waterSensor.getId();
                    }

                    @Override
                    public String getValueFromData(WaterSensor waterSensor) {
                        return JSON.toJSONString(waterSensor);
                    }
                }));
        environment.execute();
    }
}

　　9）Redis查看是否收到数据（List）

redis-cli --raw

　　10）清空数据库

flushall

　　11）Sink到Redis的示例代码（Set）

package com.yuange.flink.day03;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.yuange.flink.day02.WaterSensor;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.RedisSink;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.config.FlinkJedisConfigBase;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.config.FlinkJedisPoolConfig;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.mapper.RedisCommand;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.mapper.RedisCommandDescription;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.mapper.RedisMapper;

import java.util.ArrayList;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/18 0:33
 */
public class Flink_Sink_Redis_Set {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ArrayList<WaterSensor> waterSensors = new ArrayList<>();
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527992000L, 20));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527994000L, 50));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527996000L, 50));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527993000L, 10));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527995000L, 30));
        waterSensors.add(new WaterSensor("传感器", 1607527995000L, 30));

        StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment().setParallelism(1);

        FlinkJedisConfigBase conf = new FlinkJedisPoolConfig.Builder()
                .setHost("hadoop162")
                .setPort(6379)
                .setDatabase(0)
                .setMaxTotal(100)
                .setMinIdle(10)
                .setTimeout(10 * 1000)
                .setMinIdle(1)
                .build();

        environment.fromCollection(waterSensors)
                .keyBy(WaterSensor::getId)
                .max("vc")
                .addSink(new RedisSink<>(conf, new RedisMapper<WaterSensor>() {
                    @Override
                    public RedisCommandDescription getCommandDescription() {
                        // 参数1: 根据要写的数据类型, 选择对应的命令
                        // 参数2: 只针对hash和zset有效, 其他的数据结构忽略
                        return new RedisCommandDescription(RedisCommand.SADD,null);
                    }

                    // 返回要写的这条数据的key
                    @Override
                    public String getKeyFromData(WaterSensor waterSensor) {
                        return waterSensor.getId();
                    }

                    @Override
                    public String getValueFromData(WaterSensor waterSensor) {
                        return JSON.toJSONString(waterSensor);
                    }
                }));
        environment.execute();
    }
}

　　12）Redis查看是否收到数据（Set）

redis-cli --raw

5.4.3 ElasticsearchSink

　　1）添加Elasticsearch Connector依赖

<dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-connector-elasticsearch6_2.12</artifactId>
            <version>1.13.1</version>
        </dependency>

　　2）启动Elasticsearch集群

es.sh start

　　3）Sink到Elasticsearch的示例代码

package com.yuange.flink.day03;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.yuange.flink.day02.WaterSensor;
import org.apache.flink.api.common.functions.RuntimeContext;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.elasticsearch.ElasticsearchSinkFunction;
import org.apache.flink.streaming.connectors.elasticsearch.RequestIndexer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.elasticsearch6.ElasticsearchSink;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.client.Request;
import org.elasticsearch.client.Requests;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/19 18:00
 */
public class Flink_Sink_ES {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ArrayList<WaterSensor> waterSensors = new ArrayList<>();
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527992000L, 20));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527994000L, 50));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527996000L, 50));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527993000L, 10));
        waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527995000L, 30));
        waterSensors.add(new WaterSensor("传感器", 1607527995000L, 30));

        StreamExecutionEnvironment executionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment().setParallelism(1);

        List<HttpHost> hosts = Arrays.asList(
                new HttpHost("hadoop162",9200),
                new HttpHost("hadoop163",9200),
                new HttpHost("hadoop164",9200));
        executionEnvironment.fromCollection(waterSensors)
                .keyBy(WaterSensor::getId)
                .max("vc")
                .addSink(
                        new ElasticsearchSink.Builder<WaterSensor>(
                            hosts,
                            new ElasticsearchSinkFunction<WaterSensor>() {
                                @Override
                                public void process(WaterSensor waterSensor,
                                                    RuntimeContext runtimeContext,
                                                    RequestIndexer requestIndexer) {
                                    IndexRequest source = Requests.indexRequest()
                                            .index("yuange")
                                            .type("_doc")
                                            .id(waterSensor.getId())
                                            .source(JSON.toJSONString(waterSensor), XContentType.JSON);
                                    requestIndexer.add(source);
                                }
                            }
                        ).build()
                );
        executionEnvironment.execute();
    }
}

　　4）Elasticsearch查看是否收到数据

　　5）如果出现如下错误:

<!-- 添加log4j2的依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
    <artifactId>log4j-to-slf4j</artifactId>
    <version>2.14.0</version>
</dependency>

　　6）如果是无界流, 需要配置bulk的缓存，代码如下：

package com.yuange.flink.day03;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.yuange.flink.day02.WaterSensor;
import org.apache.flink.api.common.functions.RuntimeContext;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.elasticsearch.ElasticsearchSinkFunction;
import org.apache.flink.streaming.connectors.elasticsearch.RequestIndexer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.elasticsearch6.ElasticsearchSink;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.client.Requests;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/19 18:00
 */
public class Flink_Sink_ES_Unbouded {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        StreamExecutionEnvironment executionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment().setParallelism(1);

        List<HttpHost> hosts = Arrays.asList(
                new HttpHost("hadoop162",9200),
                new HttpHost("hadoop163",9200),
                new HttpHost("hadoop164",9200));

        ElasticsearchSink.Builder<WaterSensor> esBuilder = new ElasticsearchSink.Builder<>(
                hosts,
                new ElasticsearchSinkFunction<WaterSensor>() {
                    @Override
                    public void process(WaterSensor waterSensor,
                                        RuntimeContext runtimeContext,
                                        RequestIndexer requestIndexer) {
                        IndexRequest source = Requests.indexRequest()
                                .index("yuange")
                                .type("_doc")
                                .id(waterSensor.getId())
                                .source(JSON.toJSONString(waterSensor), XContentType.JSON);
                        requestIndexer.add(source);
                    }
                }
        );
        //设置批量刷新间隔，以毫秒为单位。你可以通过 -1 来禁用它
        esBuilder.setBulkFlushInterval(1000);
        //为每个批量请求设置要缓冲的最大操作数。您可以将 -1 传递给 * 禁用它
        esBuilder.setBulkFlushMaxActions(1);

        //sensor_1,1607527992000,20
        //sensor_1,1607527994000,100
        //sensor_2,1607527993000,200
        executionEnvironment.socketTextStream("hadoop164",8888)
                .map(line -> {
                    String[] split = line.split(",");
                    return new WaterSensor(split[0],Long.valueOf(split[1]),Integer.valueOf(split[2]));
                })
                .keyBy(WaterSensor::getId)
                .max("vc")
                .addSink(esBuilder.build());

        executionEnvironment.execute();
    }
}

　　7）启动hadoop164的8888端口

nc -lk 8888

　　8）查看结果

5.4.4 自定义Sink

　　如果Flink没有提供给我们可以直接使用的连接器，那我们如果想将数据存储到我们自己的存储设备中，怎么办？我们自定义一个到Mysql的Sink

　　1）在mysql中创建数据库和表

create database test;
use test;
CREATE TABLE `sensor` (
  `id` varchar(20) NOT NULL,
  `ts` bigint(20) NOT NULL,
  `vc` int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`,`ts`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

　　2）导入Mysql驱动

<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <version>5.1.49</version>
</dependency>

　　3）写到Mysql的自定义Sink示例代码

package com.yuange.flink.day03;

import com.yuange.flink.day02.WaterSensor;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction;

import java.sql.Connection;
import java.sql.Driver;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/19 18:44
 */
public class Flink_Sink_Custom_Mysql {

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

        environment.socketTextStream("hadoop164",8888)
                .map(line -> {
                    String[] split = line.split(",");
                    return new WaterSensor(split[0],Long.valueOf(split[1]),Integer.valueOf(split[2]));
                })
                .keyBy(WaterSensor::getId)
                .max("vc")
                .addSink(new MysqlSink());
        environment.execute();
    }

    public static class MysqlSink extends RichSinkFunction<WaterSensor> {

        Connection connection;
        PreparedStatement preparedStatement;

        @Override
        public void open(Configuration parameters) throws Exception {
            // 建立到Mysql的连接
            //加载驱动
            Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
            //获取连接对象
            connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://hadoop162:3306/test", "root", "aaaaaa");
            //预处理
            String sql = "replace into sensor values(?,?,?)";
            preparedStatement = connection.prepareStatement(sql);
        }

        @Override
        public void close() throws Exception {
            // 关闭到Mysql的连接
            if (preparedStatement != null) {
                preparedStatement.close();
            }
            if (connection != null) {
                connection.close();
            }
        }

        @Override
        public void invoke(WaterSensor value, Context context) throws Exception {
            preparedStatement.setString(1,value.getId());
            preparedStatement.setLong(2,value.getTs());
            preparedStatement.setInt(3,value.getVc());

            preparedStatement.execute();
        }
    }
}

　　4）启动hadoop164的8888端口

nc -lk 8888

　　5）查看结果

　　6）JDBC模式代码

<dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-connector-jdbc_2.12</artifactId>
            <version>1.13.1</version>
        </dependency>

package com.yuange.flink.day03;

import com.yuange.flink.day02.WaterSensor;
import org.apache.flink.connector.jdbc.JdbcConnectionOptions;
import org.apache.flink.connector.jdbc.JdbcExecutionOptions;
import org.apache.flink.connector.jdbc.JdbcSink;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

/**
 * @作者：袁哥
 * @时间：2021/7/19 19:00
 */
public class Flink_Sink_JDBC {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        environment.socketTextStream("hadoop164",8888)
                .map(line -> {
                    String[] split = line.split(",");
                    return new WaterSensor(split[0],Long.valueOf(split[1]),Integer.valueOf(split[2]));
                })
                .keyBy(WaterSensor::getId)
                .max("vc")
                .addSink(JdbcSink.sink(
                        "replace into sensor values(?,?,?)",
                        (ps,ws) ->{
                            ps.setString(1, ws.getId());
                            ps.setLong(2, ws.getTs());
                            ps.setInt(3, ws.getVc());
                        },
                        JdbcExecutionOptions.builder()
                                .withBatchSize(1000)
                                .withBatchIntervalMs(200)
                                .withMaxRetries(5)
                                .build(),
                        new JdbcConnectionOptions.JdbcConnectionOptionsBuilder()
                                .withUrl("jdbc:mysql://hadoop162:3306/test")
                                .withDriverName("com.mysql.jdbc.Driver")
                                .withUsername("root")
                                .withPassword("aaaaaa")
                                .build()
                ));
        environment.execute();
    }
}

　　7）结果

5.5 执行模式(Execution Mode)

　　Flink从1.12.0上对流式API新增一项特性:可以根据你的使用情况和Job的特点, 可以选择不同的运行时执行模式(runtime execution modes).

　　流式API的传统执行模式我们称之为STREAMING 执行模式, 这种模式一般用于无界流, 需要持续的在线处理

　　1.12.0新增了一个BATCH执行模式, 这种执行模式在执行方式上类似于MapReduce框架. 这种执行模式一般用于有界数据.

　　默认是使用的STREAMING 执行模式

5.5.1 选择执行模式

　　BATCH执行模式仅仅用于有界数据, 而STREAMING 执行模式可以用在有界数据和无界数据.

　　一个公用的规则就是: 当你处理的数据是有界的就应该使用BATCH执行模式, 因为它更加高效. 当你的数据是无界的, 则必须使用STREAMING 执行模式, 因为只有这种模式才能处理持续的数据流.

5.5.2 配置BATH执行模式

　　执行模式有3个选择可配:

　　1）STREAMING(默认)

　　2）BATCH

　　3）AUTOMATIC

　　　　（1）通过命令行配置

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

　　　　（2）通过代码配置

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.BATCH);

　　建议: 不要在运行时配置(代码中配置), 而是使用命令行配置, 引用这样会灵活: 同一个应用即可以用于无界数据也可以用于有界数据

5.5.3 有界数据用STREAMING和BATCH的区别

　　STREAMING模式下, 数据是来一条输出一次结果.

　　BATCH模式下, 数据处理完之后, 一次性输出结果.

　　下面展示WordCount的程序读取文件内容的不同执行模式下:

　　1）流式模式

// 默认流式模式, 可以不用配置
env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.STREAMING);

　　2）批处理模式

env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.BATCH);

　　3）自动模式

env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.AUTOMATIC);

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