Flink DataStream Operators（Java）

==官网地址==

https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-stable/dev/stream/operators/

==nc工具==

【Windows】

配置windows的nc端口，在网上下载nc.exe(https://eternallybored.org/misc/netcat/)

使用命令开始nc制定端口为9000（nc -L -p 9001 -v） 启动插件

【Linux】

Linux平台上可以使用

nc -lk 9000

==Git代码==

以下的样例代码都上传到了Git上，供参考。

https://github.com/quchunhui/demo-macket/tree/master/flink

==参考博客==

以下测试部分参考了网友的博客

https://blog.csdn.net/chybin500/article/details/87260869

==算子关系==

==Map==

[DataStream -> DataStream]

map可以理解为映射，对每个元素进行一定的变换后，映射为另一个元素。

调用用户定义的MapFunction对DataStream[T]数据进行处理，形成新的DataStream[T]，其中数据格式可能会发生变化,常用作对数据集内数据的清洗和转换。

package demo;

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

public class MapDemo {
    private static int index = 1;
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1.获取执行环境配置信息
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //2.定义加载或创建数据源（source）,监听9000端口的socket消息
        DataStream<String> textStream = env.socketTextStream("localhost", 9001, "
");
        //3.map操作。
        DataStream<String> result = textStream.map(s -> (index++) + ".您输入的是：" + s);
        //4.打印输出sink
        result.print();
        //5.开始执行
        env.execute();
    }
}

socket输入：

控制台显示：

==FlatMap==

[DataStream -> DataStream]

flatmap可以理解为将元素摊平，每个元素可以变为0个、1个、或者多个元素。

package demo;

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class FlatMapDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1.获取执行环境配置信息
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //2.定义加载或创建数据源（source）,监听9000端口的socket消息
        DataStream<String> textStream = env.socketTextStream("localhost", Constants.PORT, "
");
        //3.flatMap操作，对每一行字符串进行分割
        DataStream<String> result = textStream.flatMap(new Splitter())
        //这个地方要注意，在flatMap这种参数里有泛型算子中。
        //如果用lambda表达式，必须将参数的类型显式地定义出来。
        //并且要有returns，指定返回的类型
        //详情可以参考Flink官方文档：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/dev/java_lambdas.html
        .returns(Types.STRING);

        //4.打印输出sink
        result.print();
        //5.开始执行
        env.execute();
    }

    public static class Splitter implements FlatMapFunction<String, String> {
        @Override
        public void flatMap(String sentence, Collector<String> out) {
            for (String word: sentence.split("")) {
                out.collect(word);
            }
        }
    }
}

socket输入内容：

控制台输出的结果：

==Fliter==

[DataStream -> DataStream]

该算子将按照条件对输入数据集进行筛选操作，将符合条件的数据集输出，将不符合条件的数据过滤掉。

package demo;

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

public class FilterDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1.获取执行环境配置信息
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //2.定义加载或创建数据源（source）,监听9000端口的socket消息
        DataStream<String> textStream =
            env.socketTextStream("localhost", Constants.PORT, "
");
        //3.filter操作，筛选非空行。
        DataStream<String> result = textStream.filter(line->!line.trim().equals(""));
        //4.打印输出sink
        result.print();
        //5.开始执行
        env.execute();
    }
}

socket中输入：

控制台输出的结果：

==keyBy==

[DataStream -> KeyedStream]

该算子根据指定的key将输入的DataStream[T]数据格式转换为KeyedStream[T]，也就是在数据集中执行Partition操作，将相同的key值的数据放置在相同的分区中。简单来说，就是sql里面的group by。

逻辑上将Stream根据指定的Key进行分区，是根据key的散列值进行分区的。

package demo;

import java.util.concurrent.TimeUnit;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;

public class KeyByDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1.获取执行环境配置信息
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        //2.定义加载或创建数据源（source）,监听端口的socket消息
        DataStream<String> textStream =
            env.socketTextStream("localhost", Constants.PORT, "
");

        //3.
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> result = textStream
            //map是将每一行单词变为一个tuple2
            .map(line -> Tuple2.of(line.trim(), 1))
            //如果要用Lambda表示是，Tuple2是泛型，那就得用returns指定类型。
            .returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT))
            //keyBy进行分区，按照第一列，也就是按照单词进行分区
            .keyBy(0)
            //指定窗口，每10秒个计算一次
            .timeWindow(Time.of(10, TimeUnit.SECONDS))
            //计算个数，计算第1列
            .sum(1);

        //4.打印输出sink
        result.print();

        //5.开始执行
        env.execute();
    }
}

socket输入：

控制台输出的结果：

==Reduce==

[KeyedStream -> DataStream]

该算子和MapReduce的Reduce原理基本一致，主要目的是将输入的KeyedStream通过传入的用户自定义的ReduceFunction滚动的进行数据聚合处理，其中定义的ReduceFunction必须满足运算结合律和交换律。

package demo;

import java.util.concurrent.TimeUnit;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;

public class ReduceDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1.获取执行环境配置信息
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        //2.定义加载或创建数据源（source）,监听端口的socket消息
        DataStream<String> textStream =
            env.socketTextStream("localhost", Constants.PORT, "
");

        //3.
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> result = textStream
            //map是将每一行单词变为一个tuple2
            .map(line -> Tuple2.of(line.trim(), 1))
            //如果要用Lambda表示是，Tuple2是泛型，那就得用returns指定类型。
            .returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT))
            //keyBy进行分区，按照第一列，也就是按照单词进行分区
            .keyBy(0)
            //指定窗口，每10秒个计算一次
            .timeWindow(Time.of(10, TimeUnit.SECONDS))
            //对每一组内的元素进行归并操作，即第一个和第二个归并，结果再与第三个归并...
            .reduce((Tuple2<String, Integer> t1, Tuple2<String, Integer> t2) -> new Tuple2(t1.f0, t1.f1 + t2.f1));

        //4.打印输出sink
        result.print();
        //5.开始执行
        env.execute();
    }
}

socket输入：

控制台输出的结果：

==Fold==

给定一个初始值，将各个元素逐个归并计算。它将KeyedStream转变为DataStream。

不过这个API过时了，不建议使用。

package demo;

import java.util.concurrent.TimeUnit;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;

public class FoldDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1.获取执行环境配置信息
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //2.定义加载或创建数据源（source）,监听端口的socket消息
        DataStream<String> textStream =
            env.socketTextStream("localhost", Constants.PORT, "
");
        //3.
        DataStream<String> result = textStream
            //map是将每一行单词变为一个tuple2
            .map(line -> Tuple2.of(line.trim(), 1))
            //如果要用Lambda表示是，Tuple2是泛型，那就得用returns指定类型。
            .returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT))
            //keyBy进行分区，按照第一列，也就是按照单词进行分区
            .keyBy(0)
            //指定窗口，每10秒个计算一次
            .timeWindow(Time.of(10, TimeUnit.SECONDS))
            //指定一个开始的值，对每一组内的元素进行归并操作，即第一个和第二个归并，结果再与第三个归并...
            .fold("结果：",(String current, Tuple2<String, Integer> t2) -> current+t2.f0+",");

        //4.打印输出sink
        result.print();
        //5.开始执行
        env.execute();
    }
}

socket输入：

控制台显示：

==Union==

[DataStream -> DataStream]

将两个或者多个输入的数据集合并成一个数据集，需要保证两个数据集的格式一致，输出的数据集的格式和输入的数据集格式保持一致。

package demo;

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

public class UnionDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1.获取执行环境配置信息
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //2.定义加载或创建数据源（source）,监听9000端口的socket消息
        DataStream<String> textStream9000 = env.socketTextStream("localhost", 9000, "
");
        DataStream<String> textStream9001 = env.socketTextStream("localhost", 9001, "
");
        DataStream<String> textStream9002 = env.socketTextStream("localhost", 9002, "
");

        DataStream<String> mapStream9000 = textStream9000.map(s->"来自9000端口：" + s);
        DataStream<String> mapStream9001 = textStream9001.map(s->"来自9001端口：" + s);
        DataStream<String> mapStream9002 = textStream9002.map(s->"来自9002端口：" + s);

        //3.union用来合并两个或者多个流的数据，统一到一个流中
        DataStream<String> result =  mapStream9000.union(mapStream9001, mapStream9002);

        //4.打印输出sink
        result.print();

        //5.开始执行
        env.execute();
    }
}

socket1（9000）输入：a

socket2（9001）输入：b

socket2（9002）输入：c 

控制台输出的结果：

==Join==

根据指定的Key将两个流进行关联。

package demo;

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingProcessingTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;

public class JoinDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1.获取执行环境配置信息
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        //2.定义加载或创建数据源（source）,监听9000端口的socket消息
        DataStream<String> textStream9000 = env.socketTextStream("localhost", 9000, "
");
        DataStream<String> textStream9001 = env.socketTextStream("localhost", 9001, "
");
        //将输入处理一下，变为tuple2
        DataStream<Tuple2<String,String>> mapStream9000 = textStream9000
            .map(new MapFunction<String, Tuple2<String,String>>() {
                @Override
                public Tuple2<String, String> map(String s) throws Exception {
                    return Tuple2.of(s, "来自9000端口：" + s);
                }
            });

        DataStream<Tuple2<String,String>> mapStream9001 = textStream9001
            .map(new MapFunction<String, Tuple2<String,String>>() {
                @Override
                public Tuple2<String, String> map(String s) throws Exception {
                    return Tuple2.of(s, "来自9001端口：" + s);
                }
            });

        //3.两个流进行join操作，是inner join，关联上的才能保留下来
        DataStream<String> result =  mapStream9000.join(mapStream9001)
            //关联条件，以第0列关联（两个source输入的字符串）
            .where(t1->t1.getField(0)).equalTo(t2->t2.getField(0))
            //以处理时间，每10秒一个滚动窗口
            .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
            //关联后输出
            .apply((t1,t2)->t1.getField(1)+"|"+t2.getField(1));

        //4.打印输出sink
        result.print();

        //5.开始执行
        env.execute();
    }
}

socket9000输入：a

socket9001输入：a

控制台输出的结果：

如果两个socket输入内容不一样，则控制台没有输出。

==CoGroup==

关联两个流，关联不上的也保留下来。

package demo;

import org.apache.flink.api.common.functions.CoGroupFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingProcessingTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class CoGroupDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1.获取执行环境配置信息
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        //2.定义加载或创建数据源（source）,监听9000端口的socket消息
        DataStream<String> textStream9000 = env.socketTextStream("localhost", 9000, "
");
        DataStream<String> textStream9001 = env.socketTextStream("localhost", 9001, "
");
        //将输入处理一下，变为tuple2
        DataStream<Tuple2<String, String>> mapStream9000 = textStream9000
            .map(new MapFunction<String, Tuple2<String, String>>() {
                @Override
                public Tuple2<String, String> map(String s) throws Exception {
                    return Tuple2.of(s, "来自9000端口：" + s);
                }
            });

        DataStream<Tuple2<String, String>> mapStream9001 = textStream9001
            .map(new MapFunction<String, Tuple2<String, String>>() {
                @Override
                public Tuple2<String, String> map(String s) throws Exception {
                    return Tuple2.of(s, "来自9001端口：" + s);
                }
            });

        //3.两个流进行coGroup操作,没有关联上的也保留下来，功能更强大
        DataStream<String> result = mapStream9000.coGroup(mapStream9001)
            //关联条件，以第0列关联（两个source输入的字符串）
            .where(t1 -> t1.getField(0)).equalTo(t2 -> t2.getField(0))
            //以处理时间，每10秒一个滚动窗口
            .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
            //关联后输出
            .apply(new CoGroupFunction<Tuple2<String, String>, Tuple2<String, String>, String>() {
                @Override
                public void coGroup(Iterable<Tuple2<String, String>> iterable, Iterable<Tuple2<String, String>> iterable1, Collector<String> collector) throws Exception {
                    StringBuffer stringBuffer = new StringBuffer();
                    stringBuffer.append("来自9000的stream:");
                    for (Tuple2<String, String> item : iterable) {
                        stringBuffer.append(item.f1 + ",");
                    }
                    stringBuffer.append("来自9001的stream:");
                    for (Tuple2<String, String> item : iterable1) {
                        stringBuffer.append(item.f1 + ",");
                    }
                    collector.collect(stringBuffer.toString());
                }
            });

        //4.打印输出sink
        result.print();
        //5.开始执行
        env.execute();
    }
}

socket9000上输入：abc

socket9001上输入：def

控制台输出的结果：

socket9000上输入：111

socket9001上输入：111

控制台输出的结果：

==Connect, CoMap, CoFlatMap==

[DataStream -> DataStream]

参考：https://www.jianshu.com/p/5b0574d466f8

将两个流纵向地连接起来。

Connect算子主要是为了合并两种后者多种不同数据类型的数据集，合并后会保留原来的数据集的数据类型。连接操作允许共享状态数据，也就是说在多个数据集之间可以操作和查看对方数据集的状态。

package demo;

import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
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;

public class ConnectDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1.获取执行环境配置信息
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //2.定义加载或创建数据源（source）,监听9000端口的socket消息
        DataStream<String> textStream9000 = env.socketTextStream("localhost", 9000, "
");
        DataStream<String> textStream9001 = env.socketTextStream("localhost", 9001, "
");
        //转为Integer类型流
        DataStream<Integer> intStream = textStream9000.filter(s -> isNumeric(s)).map(s -> Integer.valueOf(s));
        //连接起来，分别处理，返回同样的一种类型。
        SingleOutputStreamOperator result = intStream.connect(textStream9001)
            .map(new CoMapFunction<Integer, String, Tuple2<Integer, String>>() {
                @Override
                public Tuple2<Integer, String> map1(Integer value) throws Exception {
                    return Tuple2.of(value, "");
                }

                @Override
                public Tuple2<Integer, String> map2(String value) throws Exception {
                    return Tuple2.of(null, value);
                }
            });
        //4.打印输出sink
        result.print();
        //5.开始执行
        env.execute();
    }

    private static boolean isNumeric(String str) {
        Pattern pattern = Pattern.compile("[0-9]*");
        Matcher isNum = pattern.matcher(str);
        return isNum.matches();
    }
}

在socket9000和9001上随便进行了一些输入

控制台上输出如下：

==Split-Select（已过时）==

==Side-Output（现推荐）==

参考：https://blog.csdn.net/wangpei1949/article/details/99698868

注意：
Side-Output是从Flink 1.3.0开始提供的功能，支持了更灵活的多路输出。
Side-Output可以以侧流的形式，以不同于主流的数据类型，向下游输出指定条件的数据、异常数据、迟到数据等等。
Side-Output通过ProcessFunction将数据发送到侧路OutputTag。

package demo;

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;

/**
 * 注意：
 * Side-Output是从Flink 1.3.0开始提供的功能，支持了更灵活的多路输出。
 * Side-Output可以以侧流的形式，以不同于主流的数据类型，向下游输出指定条件的数据、异常数据、迟到数据等等。
 * Side-Output通过ProcessFunction将数据发送到侧路OutputTag。
 */
public class SplitStreamBySideOutput {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        //运行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        //输入数据源
        DataStreamSource<Tuple3<String, String, String>> source = env.fromElements(
            new Tuple3<>("productID1", "click", "user_1"),
            new Tuple3<>("productID1", "click", "user_2"),
            new Tuple3<>("productID1", "browse", "user_1"),
            new Tuple3<>("productID2", "browse", "user_1"),
            new Tuple3<>("productID2", "click", "user_2"),
            new Tuple3<>("productID2", "click", "user_1")
        );

        //1、定义OutputTag
        OutputTag<Tuple3<String, String, String>>
            sideOutputTag = new OutputTag<Tuple3<String, String, String>>("side-output-tag"){};

        //2、在ProcessFunction中处理主流和分流
        SingleOutputStreamOperator<Tuple3<String, String, String>> processedStream =
            source.process(new ProcessFunction<Tuple3<String, String, String>, Tuple3<String, String, String>>() {
            @Override
            public void processElement(Tuple3<String, String, String> value, Context ctx,
                Collector<Tuple3<String, String, String>> out) throws Exception {
                //侧流-只输出特定数据
                if (value.f0.equals("productID1")) {
                    System.out.println("1");
                    ctx.output(sideOutputTag, value);
                //主流
                }else {
                    System.out.println("2");
                    out.collect(value);
                }
            }
        });

        //获取主流
        processedStream.print();
        //获取侧流
        processedStream.getSideOutput(sideOutputTag).print();
        //开始执行
        env.execute();
    }
}

--END--