Flink（六）【DataFrame 转换算子（下）】

前言

今天学习剩下的转换算子。

1、物理分区算子

常见的物理分区策略有随机分配（Random）、轮询分配（Round-Robin）、重缩放（Rescale）和广播（Broadcast），下边我们分别来做了解。

此外还有我们之前用过的 keyBy 聚合算子，它也是一个分区算子。

1.1、随机分区（shuffle）

package com.lyh.partition;

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

public class PartitionDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(2);

        DataStreamSource<String> socketDS = env.socketTextStream("localhost", 9999);

        // 随机分区: random.nextInt(numberOfChannels:下游算子并行度)
        socketDS.shuffle().print();

        env.execute();
    }
}

这里的下游算子并行度在这个案例中指的是我们的 Sink（print）算子，因为我们的并行度是 2 ，所以 random.nextInnt(2) 的结果只会是 0 或 1，也就是说我们的数据会被随机分到这两个编号的任务槽中。

运行结果：

1>4
2>5
1>4
1>2
1>1
2>3
1>5

可以看到，随机分区的结果，数据是被随机分到各个区的并没有什么规律。

1.2、轮询分区（reblancce）

轮询分区就是根据并行度把数据对每个下游的算子进行轮流分配。这种处理方式非常适合于当数据源倾斜的情况下，我们读取的时候利用轮询分区的方式均匀的把数据分给下游的算子。

分区逻辑：

// 轮询分区:
        socketDS.rebalance().print();

运行结果：

2> 1
1> 2
2> 3
1> 1
2> 5
1> 2
2> 2
1> 1

1.3、重缩放分区（rescale）

重缩放分区和轮询分区特别相似，对于下游的 n 个子任务，我们假设有 2 个 source 算子（不一定就是 source 而是带有分区方法的算子），那么使用轮询分区每个 source 算子次都要 n 个子任务都轮询发送数据。而重缩放分区的逻辑就是，每个 source 算子只负责 n/2 个任务，

所以当下游任务（数据接收方）的数量是上游任务（数据发送方）数量的整数倍时，rescale的效率明显会更高。比如当上游任务数量是 2，下游任务数量是 6 时，上游任务其中一个分区的数据就将会平均分配到下游任务的 3 个分区中。由于 rebalance 是所有分区数据的“重新平衡”，当 TaskManager 数据量较多时，这种跨节点的网络传输必然影响效率；而如果我们配置的 task slot 数量合适，用 rescale 的方式进行“局部重缩放”，就可以让数据只在当前 TaskManager 的多个 slot 之间重新分配，从而避免了网络传输带来的损耗。
从底层实现上看，rebalance 和 rescale 的根本区别在于任务之间的连接机制不同。rebalance将会针对所有上游任务（发送数据方）和所有下游任务（接收数据方）之间建立通信通道，这是一个笛卡尔积的关系；而 rescale 仅仅针对每一个任务和下游对应的部分任务之间建立通信通道，节省了很多资源。

// 缩放分区:
        socketDS.rescale().print();

这里由于 Socket 这种数据源只支持一个 Source 算子读取，所以不做演示。

1.4、广播（broadcast）

广播类似于一种轮询，只不过它每次轮询都会把每个数据发送给所有下游任务。

// 广播分区（使用两个并行度来模拟）
socketDS.broadcast().print();

运行结果：

1> 1
2> 1
2> 2
1> 2
1> 3
2> 3
1> 4
2> 4
2> 5
1> 5

1.5、全局分区（global）

全局分区会把所有数据都发往下游的第一个任务当中。

// 全局分区:
        socketDS.global().print();

并行度为 2 的情况下，运行结果：

1> 1
1> 2
1> 3
1> 4
1> 5

1.6、自定义分区（custom）

我们可以通过使用 partitionCustom(partitioner，keySelector) 方法来自定义分区策略。在调用时，方法需要传入两个参数，第一个是自定义分区器（Partitioner）对象，第二个是应用分区器的键字段选择器，我们一般都是自己实现一个 KeySelector。

1、自定义分区器

// 自定义分区器
public class MyPartitioner implements Partitioner<String> {
    // 返回分区号,我们传进来的是一个数字类型的字符串
    @Override
    public int partition(String key, int numPartitions) {
        // 这里我们自己实现一个取模 我们的并行度为2 奇数%2=1 偶数%2=0
        return Integer.parseInt(key) % numPartitions;
    }
}

public class CustomPartitionDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(2);

        DataStreamSource<String> socketDS = env.socketTextStream("localhost", 9999);

       socketDS.partitionCustom(new MyPartitioner(),key->key).print();

        env.execute();
    }
}

运行结果

2> 1
1> 2
2> 3
1> 4
2> 5
1> 6
1> 8

可以看到，奇数都被分到 2 号线程，偶数被分到了 1 号。

2、分流

分流就是把我们传进来的数据流根据一定的规则进行筛选后，将符合条件的数据放到对应的流里。

2.1、Filter

读取一个整数数据流，将数据划分为奇数数据流和偶数数据流。其实我们上面在自定义分区器已经实现了，但那是并行度为 2 的情况刚好达到的这么一种效果。

package com.lyh.split;

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

public class SplitByFilterDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(2);

        DataStreamSource<String> socketDS = env.socketTextStream("localhost", 9999);

       socketDS.filter(new FilterFunction<String>() {
           @Override
           public boolean filter(String value) throws Exception {
               if (Integer.parseInt(value)%2==0){
                   return true; // 为true则留下来
               }
               return false;
           }
       });

        // lambda 表达式
        // 偶数流
        socketDS.filter(value -> Integer.parseInt(value) % 2 == 0).print("偶数流");
        // 奇数流
        socketDS.filter(value -> Integer.parseInt(value)%2==1).print("奇数流");

        env.execute();
    }
}

运行结果：

偶数流:1> 2
奇数流:2> 1
奇数流:1> 3
偶数流:2> 4
偶数流:1> 6
偶数流:2> 8
奇数流:1> 7
奇数流:2> 9

缺点：明显每次 Source 算子传过来的数据需要把所有数据发送给每个转换算子（Filter），明显性能要差一些。

2.2、侧输出流

侧输出流后面我们再做详细介绍，这里只做简单使用。简单来说，只需要调用上下文 context 的 .output() 方法，就可以输出任意类型的数据了，而侧输出流的标记和提取，都离不开一个“输出标签” （OutputTag），指定了侧输出流的 id 和类型。

案例-我们根据上一节的 POJO 类 WaterSensor 的 id 进行分流（将s1和s2分别分到不同的数据流中去，把非s1、s2的数据保留在主流当中）

package com.lyh.split;

import com.lyh.bean.WaterSensor;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
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;

/**
 * @author 刘xx
 * @version 1.0
 * @date 2023-11-16 19:25
 * 使用侧输出流实现数据分流
 */
public class SideOutputDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        DataStreamSource<WaterSensor> sensorDS = env.fromElements(
                new WaterSensor("s1", 1L, 1),
                new WaterSensor("s2", 2L, 2),
                new WaterSensor("s3", 3L, 3),
                new WaterSensor("s2", 2L, 2)
        );

        //这里的泛型是我们测流中的数据类型, 注意：如果不是基本数据类型需要单独设置数据类型
        OutputTag<WaterSensor> s1 = new OutputTag<WaterSensor>("s1", Types.POJO(WaterSensor.class));
        OutputTag<WaterSensor> s2 = new OutputTag<WaterSensor>("s2", Types.POJO(WaterSensor.class));

        /**
         * Flink一共有4层API：底层API、DataStream、Table API、Flink SQL
         * process(processFunction: 处理逻辑,outputType: 主流的输出类型) 是Flink的底层API
         */
        SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> process = sensorDS.process(new ProcessFunction<WaterSensor, WaterSensor>() {
            @Override
            public void processElement(WaterSensor sensor, Context context, Collector<WaterSensor> out) throws Exception {
                if (sensor.getId().equals("s1")) {   // 放到侧流s1中
                    context.output(s1, sensor);
                } else if (sensor.getId().equals("s2")) { // 放到测流s2中
                    context.output(s2, sensor);
                } else { // 放到主流
                    out.collect(sensor);
                }
            }
        });

        // 这里打印的是主流的数据,测流需要调用getSideOutput()方法
        process.print("主流");
        // 打印测流 s1
        process.getSideOutput(s1).print("测流s1");
        // 打印测流 s2
        process.getSideOutput(s2).print("测流s2");

        env.execute();
    }
}

运行结果：

测流s1> WaterSensor{id='s1', ts=1, vc=1}
测流s2> WaterSensor{id='s2', ts=2, vc=2}
主流> WaterSensor{id='s3', ts=3, vc=3}
测流s2> WaterSensor{id='s2', ts=2, vc=2}

这种方式相较于 Filter 明显要效率更高，因为它对每个数据只处理一次。

3、合流

在实际应用中，我们经常会遇到来源不同的多种数据流，需要将它们进行联合处理。这就需要先进行合流，Flink 为我们提供了相应的 API。

3.1、联合（Union）

联合是最简单的合流操作，就是直接将多条数据流合在一起。但是它要求每个流中的数据类型必须是相同的，合并之后的新流会包括所有流中的元素，数据类型不变。

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

        DataStreamSource<Integer> source1 = env.fromElements(1, 2, 3, 4, 5);
        DataStreamSource<Integer> source2 = env.fromElements(11, 22, 33, 44, 55);
        DataStreamSource<String> source3 = env.fromElements("1", "2", "3", "4", "5");

        DataStream<Integer> union = source1.union(source2,source3.map(Integer::valueOf));// 使用parseInt也可以,因为它默认是10进制
        union.print();
        
        env.execute();
    }
}

总结：

使用 union 时，每条流的数据类型必须一致
可以合并多条流

3.2、连接（Connect）

流的联合虽然简单，不过受限于数据类型不能改变，灵活性大打折扣，所以实际应用较少出现。除了联合（union），Flink 还提供了另外一种方便的合流操作——连接（connect）。顾名思义，这种操作就是直接把两条流像接线一样对接起来。

为了处理更加灵活，连接操作允许流的数据类型不同。但我们知道一个 DataStream 中的数据只能有唯一的类型，所以连接得到的并不是 DataStream，而是一个“连接流”（ConnectedStreams）。连接流可以看成是两条流形式上的“统一”，被放在了一个同一个流中；事实上内部仍保持各自的数据形式不变，彼此之间是相互独立的。要想得到新的 DataStream，还需要进一步定义一个“同处理”（co-process）转换操作，用来说明对于不同来源、不同类型的数据，怎样分别进行处理转换、得到统一的输出类型。所以整体上来，两条流的连接就像是“一国两制”，两条流可以保持各自的数据类型、处理方式也可以不同，不过最终还是会统一到同一个 DataStream 中。

（1）CoMapFunction

package com.lyh.combine;

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.ConnectedStreams;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
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.co.CoMapFunction;

/**
 * @author 刘xx
 * @version 1.0
 * @date 2023-11-16 20:04
 */
public class ConnectDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        DataStreamSource<Integer> source1 = env.fromElements(1, 2, 3, 4, 5);
        DataStreamSource<String> source2 = env.fromElements("a", "b", "c", "d", "e");

        // connect 合并后,两个数据流仍然是独立的
        ConnectedStreams<Integer, String> connectedStreams = source1.connect(source2);

        // map 将两个不同类型的数据转为统一的数据类型
        SingleOutputStreamOperator<String> res = connectedStreams.map(new CoMapFunction<Integer, String, String>() {
            @Override
            public String map1(Integer value) throws Exception {
                return String.valueOf(value);
            }

            @Override
            public String map2(String value) throws Exception {
                return value;
            }
        });

        res.print();

        env.execute();
    }
}

运行结果：

1
a
2
b
3
c
4
d
5
e

总结：

一次只能连接 2 条流
流的数据类型可以不一样
连接后可以调用 map（实现 CoMapFunction 接口）、flatMap（实现 CoFlatMapFunction接口）、process（实现 CoProcessFunction 接口）来处理，但是各处理各的

（2）CoFlatMapFunction

flatMap 和 map 一样，同样对两种数据流实现两种不同的处理方法（flatMap1 和 flatMap2）。

（3）CoProcessFunction

调用 .process()时，传入的则是一个 CoProcessFunction 实现类。抽象类CoProcessFunction 在源码中定义如下：

// IN1: 第一条流的类型 IN2: 第二条流的类型 OUT: 输出类型
public abstract class CoProcessFunction<IN1, IN2, OUT> extends  AbstractRichFunction {
	...
	
	public abstract void processElement1(IN1 value, Context ctx, Collector<OUT> out) throws Exception;

	public abstract void processElement2(IN2 value, Context ctx, Collector<OUT> out) throws Exception;

	public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<OUT> out) throws Exception {}

	public abstract class Context {...}
	
	...
}

它需要实现的也是两个方法（processElement1、processElement2），当数据到来的时候，它会根据其来源调用其中的一个方法进行处理。CoProcessFunction 同样可以通过上下文 ctx 来访问 timestamp、水位线，并通过 TimerService 注册定时器；另外也提供了.onTimer()方法，用于定义定时触发的处理操作。

案例-我们创建两个数据流（一个二元组，一个三元组），要求根据两个不同类型元组的第一个字段匹配，以字符串的形式输出该元组。

package com.lyh.combine;

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.ConnectedStreams;
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.co.CoProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

/**
 * @author 刘xx
 * @version 1.0
 * @date 2023-11-17 10:02
 */
public class ConnectKeyByDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        DataStreamSource<Tuple2<Integer, String>> source1 = env.fromElements(
                Tuple2.of(1, "a1"),
                Tuple2.of(1, "a2"),
                Tuple2.of(3, "b"),
                Tuple2.of(4, "c")
        );

        DataStreamSource<Tuple3<Integer, String,Integer>> source2 = env.fromElements(
                Tuple3.of(1, "a1",1),
                Tuple3.of(1, "a2",2),
                Tuple3.of(3, "b",1),
                Tuple3.of(4, "c",1)
        );

        // 连接两条流 输出能根据 id 匹配上的数据（类似 inner join）
        ConnectedStreams<Tuple2<Integer, String>, Tuple3<Integer, String, Integer>> connect = source1.connect(source2);

        /**
         * 每条流实现相互匹配:
         *  1、每条流的数据来了之后，因为是各处理各的，所以要关联在一起必须存到一个变量中去
         *      HashMap<key:String,value:List<Tuple>>
         *  2、除了存变量外，还需要去另一条流存的变量中去查找是否有匹配的
         */
        SingleOutputStreamOperator<String> process = connect.process(new CoProcessFunction<Tuple2<Integer, String>, Tuple3<Integer, String, Integer>, String>() {

            Map<Integer, List<Tuple2<Integer, String>>> s1Cache = new HashMap<>();
            Map<Integer, List<Tuple3<Integer, String, Integer>>> s2Cache = new HashMap<>();

            @Override
            public void processElement1(Tuple2<Integer, String> value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                Integer id = value.f0;
                // source1 的数据来了就存到变量中去
                if (!s1Cache.containsKey(id)) {
                    List<Tuple2<Integer, String>> list = new ArrayList<>();
                    list.add(value);
                    s1Cache.put(id, list);
                } else {
                    s1Cache.get(id).add(value);
                }

                // 去 s2Cache 中去查找是否有匹配的
                if (s2Cache.containsKey(id)) {
                    for (Tuple3<Integer, String, Integer> s2Element : s2Cache.get(id)) {
                        out.collect("s1:" + value + "<-------->" + "s2:" + s2Element);
                    }
                }
            }

            @Override
            public void processElement2(Tuple3<Integer, String, Integer> value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                Integer id = value.f0;
                // source2 的数据来了就存到变量中去
                if (!s2Cache.containsKey(id)) {
                    List<Tuple3<Integer, String, Integer>> list = new ArrayList<>();
                    list.add(value);
                    s2Cache.put(id, list);
                } else {
                    s2Cache.get(id).add(value);
                }

                // 去 s1Cache 中去查找是否有匹配的
                if (s1Cache.containsKey(id)) {
                    for (Tuple2<Integer, String> s1Element : s1Cache.get(id)) {
                        out.collect("s2:" + value + "<-------->" + "s1:" + s1Element);
                    }
                }
            }
        });

        process.print();

        env.execute();
    }
}

运行结果：

s2:(1,a1,1)<-------->s1:(1,a1)
s1:(1,a2)<-------->s2:(1,a1,1)
s2:(1,a2,2)<-------->s1:(1,a1)
s2:(1,a2,2)<-------->s1:(1,a2)
s2:(3,b,1)<-------->s1:(3,b)
s2:(4,c,1)<-------->s1:(4,c)

我们设置并行度为 2 再运行：

env.setParallelism(2);

运行结果：

第一次：

2> s1:(1,a2)<-------->s2:(1,a1,1)
1> s1:(1,a1)<-------->s2:(1,a2,2)

第二次：

2> s2:(1,a2,2)<-------->s1:(1,a2)
1> s2:(1,a1,1)<-------->s1:(1,a1)
2> s2:(4,c,1)<-------->s1:(4,c)
1> s2:(3,b,1)<-------->s1:(3,b)

我们发现，当并行度为多个的时候，如果不指定分区器的话，每次的运行结果都不一样。

在CoProcessFunction中，可以通过RuntimeContext对象来获取自己的任务编号。所以我们通过在 processElement1 和 processElement2 方法中调用getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask() 方法获得当前数据所在的任务编号可以发现，几乎每次数据的分区结果都不一样，但元组对象的 hash值却是一样的。具体分区细节还得去看源码。

指定按照元组的第一个字段进行 keyBy 分区：

// 多并行度条件下需要根据关联条件进行 keyBy 才能保证相同的 key 分到同一任务中去
        ConnectedStreams<Tuple2<Integer, String>, Tuple3<Integer, String, Integer>> connect = source1.connect(source2).keyBy(s1 -> s1.f0,s2->s2.f0);

运行结果：

1> s1:(4,c)<-------->s2:(4,c,1)
2> s1:(1,a1)<-------->s2:(1,a1,1)
2> s2:(1,a2,2)<-------->s1:(1,a1)
2> s1:(1,a2)<-------->s2:(1,a1,1)
2> s1:(1,a2)<-------->s2:(1,a2,2)
2> s1:(3,b)<-------->s2:(3,b,1)