不焦躁的程序员

前几篇介绍了Flink的入门、架构原理、安装等，相信你对Flink已经了解入门。接下来开始介绍Flink DataStream API内容，先介绍DataStream API基本概念和使用，然后介绍核心概念，最后再介绍经典案例和代码实现。本篇内容：Flink DataStream API的概念、模式、作业流程和程序。

1、基本概念

用于处理数据流的API称之为DataStream API，而DataStream类用于表示Flink程序中的数据集合。你可以将它视为包含重复项的不可变数据集合。这些数据可以是有限的，也可以是无限的，用于处理这些数据的API是相同的。

DataStream数据集都是分布式数据集，分布式数据集是指：一个数据集存储在不同的服务器节点上，每个节点存储数据集的一部分，例如下图：

在编程时，可以把DataStream看作一个数据操作的基本单位，而不必关心数据的分布式特性，Flink会自动将其中的数据分发到集群的各个节点。

2、执行模式

Flink的执行模式分为3种：

1. STREAMING：典型的DataStream执行模式（默认）
2. BATCH：在DataStream API上以批处理方式执行
3. AUTOMATIC：让系统根据数据源的有界性来决定

3、作业流程和程序结构

3.1、Flink作业流程

前面我们介绍过Flink JobManager是Flink集群的主节点，它包含3个不同的组件：Flink Resource Manager、Dispatcher、运行每个Flink Job的JobMaster。JobManager和TaskManager被启动后，TaskManager会将自己注册给JobManager中的ResourceManager（资源注册）。

Flink作业流程如下：

1. 用户编写应用程序代码，并通过Flink客户端提交作业。，调用Flink API构建逻辑数据流图，然后转为作业图JobGraph，并附加到StreamExecutionEnvironment中。代码和相关配置文件被编译打包，被提交到JobManager的Dispatcher，形成一个应用作业。
2. Dispatcher（JobManager的一个组件）接收到这个作业，启动JobManager，JobManager负责本次作业的各项协调工作。
3. 接下来JobManager向ResourceManager申请本次作业所需的资源。
4. JobManager将用户作业中的作业图JobGraph转化为并行化的物理执行图，对作业并行处理并将其子任务分发部署到多个TaskManager上执行。每个作业的并行子任务将在Task Slot中执行。至此Flink作业就开始执行了
5. TaskManager在执行计算任务的过程中可能会与其他TaskManager交换数据，会使用相应的数据交换策略。同时，TaskManager也会将一些任务状态信息反馈给JobManager，这些信息包括任务启动、运行或终止的状态、快照的元数据等。

Flink作业流程图见下图：

3.2、Flink程序结构

前面我们介绍过，Flink的程序是有固定模板的，具体如下：

1. 获取执行环境
2. 加载／创建初始数据
3. 对初始数据进行转换
4. 指定计算结果的输出位置
5. 触发程序执行

所有Flink程序都是**延迟（惰性）**执行的：执行程序的main()方法时，不会直接进行数据加载和转换，而是将每个操作添加到数据流图，当在执行环境中调用execute()显式触发执行时才会执行这些操作。程序是在本地执行还是在群集上执行取决于执行环境的类型。惰性计算允许构建复杂的程序，Flink将其作为一个整体规划的单元执行。

Flink的程序模板见下面的示例。示例采用流计算，读取socket数据源，对输入的数据进行统计，最后输出到控制台。执行main方法前，现在本地开启netcat，nc -lk 9999，然后输入任意字符，即可看到统计结果。

public static void main(String[] args) throws Exception {
    // 1. 创建执行环境
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    // 2. 读取数据源
    DataStream<String> textStream = env.socketTextStream("localhost", 9999, "\n");
    // 3. 数据转换
    DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordCountStream = textStream
            // 对数据源的单词进行拆分，每个单词记为1，然后通过out.collect将数据发射到下游算子
            .flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
                         @Override
                         public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {
                             for (String word : value.split("\\s")) {
                                 out.collect(new Tuple2<>(word, 1));
                             }
                         }
                     }
            )
            // 对单词进行分组
            .keyBy(value -> value.f0)
            // 对某个组里的单词的数量进行滚动相加统计
            .reduce((a, b) -> new Tuple2<>(a.f0, a.f1 + b.f1));
    // 4. 数据输出。字节输出到控制台
    wordCountStream.print("WordCountStream=======").setParallelism(1);
    // 5. 启动任务
    env.execute(WordCountStream.class.getSimpleName());
}

原文链接： http://www.mangod.top/articles/2023/07/31/1690758123965.html、https://mp.weixin.qq.com/s/XICBfneJWFe4quwf3kRQXQ

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