本文主要向大家介绍了【云计算】Streaming(DataStreamAPI)概念介绍，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习云计算有所帮助。

Overview Flink DataStream Api 编程指南

在Flink中的DataStream 程序在数据流(data streams)上实现了各种转换(transformation)操作(如,filter,updating,state,window,aggregating 等)。Data Streams 可以从各种数据源(message queue,socket,fiels 等)中被创建。产生的结果可以输出到各种sink(目的地)，比如将它写入到数据文件或一些标准的输出当中。Flink 程序可以在各种环境中运行，如 standlone ,嵌入到其他程序中。Flink能在本地的JVM中执行，也可以在集群中运行(yarn).

flink Api的基本概念请参照 basic concepts

为了创建你自己的Flink DataStream 程序，我们鼓励你一开始使用anatomy of a Flink Program 并逐步的添加stream transformations. 下面的章节将为添加一些operations(翻者注:Flink 中的任何的transformations)和高级特性做一些引用说明

Example 程序案例

Data Source 数据源

DataStream transformation

Data sink 数据输出

Iterations

Execution Parametes 执行参数

Fault Tolerance(故障容错)

Controlling Latency (延迟控制)

Debugging

Local Execution Envionment

Collection Data Sources

Iterator Data Sink

Where to go next (下一站)

Example Program

下面的代码是一段完整的基于窗口的 word count 应用的例子，单词的数量来源于一个5秒窗口的socket . 你可以复制到本地并运行它。

Java 代码片段

public class WindowWordCount {

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

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

DataStream> dataStream = env

.socketTextStream("localhost", 9999)

.flatMap(new Splitter())

.keyBy(0)

.timeWindow(Time.seconds(5))

.sum(1);

dataStream.print();

env.execute("Window WordCount");

}

public static class Splitter implements FlatMapFunction> {

@Override

public void flatMap(String sentence, Collector> out) throws Exception {

for (String word: sentence.split(" ")) {

out.collect(new Tuple2(word, 1));

}

}

}

}

Scala 代码片段

import org.apache.flink.streaming.api.scala._

import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time

/**

* Created by yuanhailong on 2018/9/19.

*/

object WindowWordCount {

def main(args: Array[String]) {

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

val text = env.socketTextStream("localhost", 9999)

val counts = text.flatMap { _.toLowerCase.split("\\W+") filter { _.nonEmpty } }

.map { (_, 1) }

.keyBy(0)

.timeWindow(Time.seconds(5))

.sum(1)

counts.print()

env.execute("Window Stream WordCount")

}

}

为了运行这个例子，首先你需要启动在命令行终端用netcat 启动一个输入流：

nc –lk 9999

只要输入一些词就会返回一些新的单词。这些词将会成为word count 程序的输入。如果你想看到的结果大于1 。你只要重复的输入5秒钟之内相同的词即可。(如果你的输入不够快，你可以增加窗口大小)

Data Sources [数据源]

数据源表示你的程序从哪里读取数据。通过StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction). 你能添加数据源到你的程序中。Flink 实现了几种数据源函数(function) ,但你可以通过实现SourceFunction自定义数据源[翻者注：SourceFunction并行度1]。如果你想要实现多个并行度的数据源函数你可以通过实现ParallelSourceFunction接口或者扩展RichParallelSourceFunction。

有一些预先定义的数据源来源于StreamExecutionEnvironment。

file-based[基于文件的]:

readTextFile(path)：读取文本文件，file 遵循TextInputFormat规范，文本文件中的数据每一行作为一个字符串返回。 readFile(fileinputFormat,path): 通过指定文件的输入格式来读取数据文件 readFile(fileInputFormat, path, watchType, interval, pathFilter)：这个方法的调用实际是通过上面两个方法中的一个来实现的。它使用给定的fileInputFormat读取指定路径下面的文件。根据提供的watchType. 数据源可能周期性(根据interval ms)的监控Path路径下的新数据(FileProcessingMode.PROCESS_CONTINUOUSLY)。或者仅处理一次当前路径下面的数据然后退出(FileProcessingMode.PROCESS_ONCE)。使用pathFilter排除不需要处理的数据。

IMPLEMENTATION(实现)：

在内部，Flink 将读数据程序划分为两个子任务(sub-task) ,也就是目录监控和数据读取。每个子任务通过独立的条目实现。监控是通过并行度为1的任务实现的。然而数据读取时通过多个任务并行实现的。并行度等于Job任务的并行度。目录监控任务去监控目录(根据watchType 周期性的监控或仅读取一次)，找到文件，切割文件，并切割文件到下游readers . readers将读取实际的数据。每个切割的文件仅被一个readers 读取。然而一个readers 可以读取多个文件。

IMPORTANT NOTES(特别注意):

如果watchType 被设置为FileProcessingMode.PROCESS_CONTINUOUSLY。当files被修改的时候，它的整个内容将会被重新处理。这就会破坏“exactly-once”的语义，当追加数据到文件的末尾将导致所有的数据都会被重新处理。 如果watchType 被设置为FileProcessingMode.PROCESS_ONCE. 数据源只会被扫描一次然后退出，无需等待readers完成文件内容的读取[这里指的是监控服务]。当然readers 会持续读取文件内容直到文件内容读取完成.关闭source 将会导致此后的信息不会再有检查点。这将导致在节点失败后恢复变慢，因为Job需要从上一个检查点恢复

Socked-Based:

socketTextStream: 从Socket中读取数据。通过指定分隔符切割数据

Collection-Based:

fromCollection(Seq): 从java 的 Java.util.Collection 中创建data stream,集合中所有的元素必须具备相同的数据类型 fromCollection(Iterator)：从Iterator中创建data stream. 该类指定迭代器返回的元素的数据类型。 fromElements(elements: _*): 从一系列的对象中创建data stream. 所有的对象必须具备相同的类型 fromParallelCollection(SplittableIterator):从Iterator中创建data stream. 该类指定迭代器返回的元素的数据类型。 generateSequence(from, to) ：在给定的范围类生成一系列的数字 DataStream transformations

参见operators

Data Sinks

Data sinks 消费 DataStream中的数据并将数据输出到files,socket，其他额外系统或print。 Flink 有多种输出格式它封装了DataStream上的背后的多种operators

writeAsText()/TextOutputFormat: 写元素一行作为一个String . 这个Strings 通过调用每个元素的toString() 方法来获取。 writeAsCsv(...)/CsvOutputFormat: 用逗号分隔value写元组(tuple). Row 和Filed分隔符可配置。Value通过调用toString() 方法来获取。 print()/printToErr()：打印每个元素toString()的value到标准输出。 writeUsingOutputFormat()/FileOutputFormat：方法和自定义文件输出的基础类。支持自定义的对象到字节的转换 writeToSocket：根据SerializationSchema 写元素到Socket addSink: 调用自定义的sink 函数。Flink 自带了多重sink 函数(如Apache kafka)

注意，在DataStrem上的Write()方法主要是为了调试的目的。他们不会参加flink的chekpoint操作。这就意味着它使用的是“at-least-once”语义。数据如何刷写到目标系统依赖于实现的OutputFormat. 这就意味着不是发送到目标系统的数据会立即展现出来。当然，在失败的场景中，这些数据可能会丢失。

为了可靠性，strema exactly-once 传递到文件系统，可以使用flink-connector-filesystem。

Iterations

Iterative streaming(迭代流)程序实现一个step 函数，并将其嵌入到IterativeStream中。由于一个DataStream程序可能永远都不会完成，因此没有最大的迭代次数。相反，你需要指定那些stream需要返回到iteration并且通过split或filter transformation 指定那些需要输出到下游。在这里，我们有一个iteration例子。代码的主体部分是一个简单的map 转换 ，并通过返回的元素区分不同的元素返回给下游。

val iteratedStream = someDataStream.iterate(

iteration => {

val iterationBody = iteration.map(/* this is executed many times */)

(iterationBody.filter(/* one part of the stream */), iterationBody.filter(/* some other part of the stream */))

})

例如： 这里有一个程序冲一个整数中持续减1，直到它等于0

val someIntegers: DataStream[Long] = env.generateSequence(0, 1000)

val iteratedStream = someIntegers.iterate(

iteration => {

val minusOne = iteration.map( v => v - 1)

val stillGreaterThanZero = minusOne.filter (_ > 0)

val lessThanZero = minusOne.filter(_ <= 0)

(stillGreaterThanZero, lessThanZero)

}

)

Execution Parameters

StreamExecutionEnvironment 包含ExecutionConfig ，ExecutionConfig允许为Flink运行时设置一些配置参数。

更多的参数参见execution configuration。这些参数属于DataStream API:

setAutoWatermarkInterval(long millseconds):设置watermark发射的频率。通过getAutoWatermarkInterval可以得到当前的watermark的value. Fault Tolerance(故障容错)

State & Checkpointing 描述了如何启用Flink的checkpoint 机制。

Controlling Latency

默认情况下，数据元素在网络上不是一对一的传输(如果这样将会导致不必要的网络延迟)而是先缓存起来。缓存(在两台机器上实际传输的对象)的大小在flink的配置文件中能被配置。为了更好的吞吐量这往往是一个好方法，但是当数据不足够快的时候会导致一定的数据延迟。为了控制吞吐量和延迟。在execution 环境上你可以通过env.setBufferTimeout(timeoutMillis)设置缓存等待被填满的最大等待时间。这样即使缓存区没有被填满也会被自动发送。这个timeout的默认值时100 ms

Usage:

val env: LocalStreamEnvironment = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment

env.setBufferTimeout(timeoutMillis)

env.generateSequence(1,10).map(myMap).setBufferTimeout(timeoutMillis)

为了最大的吞吐量。setsetBufferTimeout(-1)，这样会移除timeout并且只有当缓存区填满的时候才能被发送。为了最小的延迟，设置timeout = 0 来关闭缓存。Timeout=0 应该要去避免，因为这会引起服务性能下降。

Debugging

在分布式集群中运行分布式程序之前，一个很好的办法是确定实现的算法按照期待的方式运行。因此，实现数据分析的程序通常是一个结果检查，调试，改善提高的过程。

Flink 在IDE内通过本地调试的方式提供了数据分析程序开发处理的特性，注入测试，收集数据。本小节将给一些提示如何开发Flink程序。

Local Execution Enviroment

LocalStreamEnvironment 在同一的JVM内启动内创建Flink System.如果你是在IDE里面启动LocalEnvironment。你可以在你的代码中打断点这样就很容易去调试了。

val env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment()

val lines = env.addSource(/* some source */)

// build your program

env.execute()

Collection Data Sources

Flink 为方便调试通过java collections 提供了一些特殊的数据源,一旦程序通过测试，source 和 sink 很容易被替换。

val env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment()

// Create a DataStream from a list of elements

val myInts = env.fromElements(1, 2, 3, 4, 5)

// Create a DataStream from any Collection

val data: Seq[(String, Int)] = ...

val myTuples = env.fromCollection(data)

// Create a DataStream from an Iterator

val longIt: Iterator[Long] = ...

val myLongs = env.fromCollection(longIt)

Iterator Data Sink

Flink 为调试和测试的目的提供了收集DataStream 结果的sink .可以像下面这样使用：

import org.apache.flink.streaming.experimental.DataStreamUtils

import scala.collection.JavaConverters.asScalaIteratorConverter

val myResult: DataStream[(String, Int)] = ...

val myOutput: Iterator[(String, Int)] = DataStreamUtils.collect(myResult.javaStream).asScala

注：在flink 1.5.0 中flink-streaming-contrib 被移除了。使用flink-streaming-java和flink-streaming-scala 来替代

Where to go next(下一步) Operators:stream operators 规范说明 Event Time：介绍flink的时间概念 State & Fault Tolerance:解释如何开发有状态的应用 Connectors：描述有效的输入输出Connectors

本文由职坐标整理并发布，希望对同学们有所帮助。了解更多详情请关注职坐标大数据云计算大数据安全频道！