Flink从入门到放弃(入门篇4) DataStreamAPI

DataStream算子将一个或多个DataStream转换为新DataStream。程序可以将多个转换组合成复杂的数据流拓扑。
DataStreamAPI和DataSetAPI主要的区别在于Transformation部分。

DataStream Transformation

map

• DataStream→DataStream
  用一个数据元生成一个数据元。一个map函数，它将输入流的值加倍：

DataStream<Integer> dataStream = //... dataStream.map(new MapFunction<Integer, Integer>() { @Override public Integer map(Integer value) throws Exception { return 2 * value; } });

FlatMap

• DataStream→DataStream

采用一个数据元并生成零个，一个或多个数据元。将句子分割为单词的flatmap函数：

dataStream.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() { @Override public void flatMap(String value, Collector<String> out) throws Exception { for(String word: value.split(" ")){ out.collect(word); } } });

Filter

• DataStream→DataStream
  计算每个数据元的布尔函数，并保存函数返回true的数据元。过滤掉零值的过滤器：

dataStream.filter(new FilterFunction<Integer>() { @Override public boolean filter(Integer value) throws Exception { return value != 0; } });

KeyBy

• DataStream→KeyedStream

逻辑上将流分区为不相交的分区。具有相同Keys的所有记录都分配给同一分区。在内部，keyBy（）是使用散列分区实现的。指定键有不同的方法。

此转换返回KeyedStream，其中包括使用被Keys化状态所需的KeyedStream。

dataStream.keyBy("someKey") // Key by field "someKey" dataStream.keyBy(0) // Key by the first element of a Tuple

注意：

如果出现以下情况，则类型不能成为key：

• 它是POJO类型但不覆盖hashCode（）方法并依赖于Object.hashCode（）实现
• 任何类型的数组

Reduce

KeyedStream→DataStream

将当前数据元与最后一个Reduce的值组合并发出新值。
例如：reduce函数，用于创建部分和的流：

keyedStream.reduce(new ReduceFunction<Integer>() { @Override public Integer reduce(Integer value1, Integer value2) throws Exception { return value1 + value2; } }); 

Fold

KeyedStream→DataStream

具有初始值的被Keys化数据流上的“滚动”折叠。将当前数据元与最后折叠的值组合并发出新值。

折叠函数，当应用于序列（1,2,3,4,5）时，发出序列“start-1”，“start-1-2”，“start-1-2-3”,. ..

DataStream<String> result = keyedStream.fold("start", new FoldFunction<Integer, String>() { @Override public String fold(String current, Integer value) { return current + "-" + value; } });

聚合

• KeyedStream→DataStream

在被Keys化数据流上滚动聚合。min和minBy之间的差异是min返回最小值，而minBy返回该字段中具有最小值的数据元(max和maxBy相同)。

keyedStream.sum(0); keyedStream.sum("key"); keyedStream.min(0); keyedStream.min("key"); keyedStream.max(0); keyedStream.max("key"); keyedStream.minBy(0); keyedStream.minBy("key"); keyedStream.maxBy(0); keyedStream.maxBy("key");

Window函数

关于Flink的窗口概念，我们会在后面有详细介绍。

• Window
  KeyedStream→WindowedStream

可以在已经分区的KeyedStream上定义Windows。Windows根据某些特征（例如，在最后5秒内到达的数据）对每个Keys中的数据进行分组。

dataStream.keyBy(0) .window(TumblingEventTimeWindows .of(Time.seconds(5))); // Last 5 seconds of data 

• Window Apply
  WindowedStream→DataStream

AllWindowedStream→DataStream

将一般函数应用于整个窗口。下面是一个手动求和窗口数据元的函数。

注意：如果您正在使用windowAll转换，则需要使用AllWindowFunction。

windowedStream.apply (new WindowFunction<Tuple2<String,Integer>, Integer, Tuple, Window>() { public void apply (Tuple tuple, Window window, Iterable<Tuple2<String, Integer>> values, Collector<Integer> out) throws Exception { int sum = 0; for (value t: values) { sum += t.f1; } out.collect (new Integer(sum)); } }); // applying an AllWindowFunction on non-keyed window stream allWindowedStream.apply (new AllWindowFunction<Tuple2<String,Integer>, Integer, Window>() { public void apply (Window window, Iterable<Tuple2<String, Integer>> values, Collector<Integer> out) throws Exception { int sum = 0; for (value t: values) { sum += t.f1; } out.collect (new Integer(sum)); } }); 

• Window Reduce
  WindowedStream→DataStream

将reduce函数应用于窗口并返回reduce后的值。

windowedStream.reduce (new ReduceFunction<Tuple2<String,Integer>>() { public Tuple2<String, Integer> reduce(Tuple2<String, Integer> value1, Tuple2<String, Integer> value2) throws Exception { return new Tuple2<String,Integer>(value1.f0, value1.f1 + value2.f1); } });

• 提取时间戳

关于Time我们在后面有专门的章节进行介绍

DataStream→DataStream

从记录中提取时间戳，以便使用使用事件时间语义的窗口。

stream.assignTimestamps (new TimeStampExtractor() {...});

Partition 分区

• 自定义分区
  DataStream→DataStream

使用用户定义的分区程序为每个数据元选择目标任务。

dataStream.partitionCustom(partitioner, "someKey"); dataStream.partitionCustom(partitioner, 0);

• 随机分区
  DataStream→DataStream

根据均匀分布随机分配数据元。

dataStream.shuffle();

• Rebalance （循环分区）
  DataStream→DataStream

分区数据元循环，每个分区创建相等的负载。在存在数据倾斜时用于性能优化。

dataStream.rebalance();

• rescale
  DataStream→DataStream

如果上游 算子操作具有并行性2并且下游算子操作具有并行性6，则一个上游 算子操作将分配元件到三个下游算子操作，而另一个上游算子操作将分配到其他三个下游 算子操作。另一方面，如果下游算子操作具有并行性2而上游 算子操作具有并行性6，则三个上游 算子操作将分配到一个下游算子操作，而其他三个上游算子操作将分配到另一个下游算子操作。

在不同并行度不是彼此的倍数的情况下，一个或多个下游 算子操作将具有来自上游 算子操作的不同数量的输入。

请参阅此图以获取上例中连接模式的可视化：

dataStream.rescale();

• 广播
  DataStream→DataStream

向每个分区广播数据元。

dataStream.broadcast();