Flink的简单使用

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Flink的简单使用。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

概要

Flink的适用场景以及如何使用

什么是FLink

一句话总结，Flink就是一个分布式，高可用，高性能的流处理框架。

主要构造

checkpoint:基于chandy-lamport算法实现分布式计算任务的一致性语义；
state:flink中的状态机制，flink天生支持state,state可以认为程序的中间计算结果或者是历史计算结果；
time:flink中支持基于事件时间和处理时间进行计算，spark streaming只能按照process time进行处理；基于事件时间的计算我们可以解决数据迟到和乱序等问题。
window:flink提供了更多丰富的window,基于时间，基于数量，session window,同样支持滚动和滑动窗口的计算。

这个看起来没那么浅显易懂，用个很容易理解的栗子来说，Flink类似于一个多线程环境，每个的处理都是独立的，在每个处理里面他包含有自己的一系列机制，可以存储一些执行状态，定时任务，窗口计算等功能。
理论结合实际来打个比方，你现在有一个水池，连接了很多根水管，当水从水池流向水管的时候，水管里面的水就是相对独立的一个执行环境了，至于是这个水是被使用，还是被浪费，对于其他的水管没有任何影响。每个水管都有自己独立的开关，你可以控制他什么时候开什么时候关。但是需要注意的一点是，每根管子的构造是一模一样的，所以他们的流程是一样的，只是会因为状态的不一样而处理方式不同

何时应用，如何应用

当你的数据量很大，比如有些数据推送，每几秒都会给你推送，然后还分了很多个渠道给你推送，你对这些消息中的某些值比较关心，有些还需要做延迟处理的，使用flink那真是赶上巧了。flink的高性能处理，可以很好的满足你数据量大的问题，其中的state，timer等也会对你的每一条消息负责。

springboot使用flink还算比较简单
引入依赖

<dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-java</artifactId>
            <version>1.13.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId>
            <version>1.13.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-clients_2.12</artifactId>
            <version>1.13.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-runtime-web_2.12</artifactId>
            <version>1.13.2</version>
        </dependency>

添加配置

@Component
public class SignalInit {

    private static String topicNameSource;

    private static String topicGroupSource;

    private static String mqAddressSource;

    @Value("${custom-rocketmq-source.attribute-id-topic-name}")
    public void setHeatTopicSource(String heatTopicName) {
        billetTopicNameSource = heatTopicName;
    }

    @Value("${rocketmq.name-server}")
    public void setMqAddressSource(String mqAddressSourceAndPort) {
        mqAddressSource = mqAddressSourceAndPort;
    }

    @Value("${custom-rocketmq-source.attribute-ids-topic-group}")
    public void setHeatTopicGroupSource(String heatTopicGroup) {
        heatTopicGroupSource = heatTopicGroup;
    }

    public static void init() {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        Properties consumerProps = getConsumerProps();
        //获取配置信息
        SimpleTupleDeserializationSchema schema = new SimpleTupleDeserializationSchema();
        DataStream<Tuple2<String, String>> source =
                env.addSource(new RocketMQSource<>(schema, consumerProps));
        //获取mq发过来的数据转成IotEvent对象
        DataStream<IotEvent> attributeEventStreamSource =
                source.flatMap(new FilterCommonTuple2ToIotEventFlatMap());
        // 分组处理
        attributeEventStreamSource
                .keyBy(IotEvent::getPushId)
                .process(new DealSignalKeyedProcess());
        try {
            env.execute("SignalInit");
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    private static Properties getConsumerProps() {
        Properties consumerProps = new Properties();
        consumerProps.setProperty(
                RocketMQConstant.NAME_SERVER_ADDR,
                mqAddressSource);
        consumerProps.setProperty(RocketMQConstant.CONSUMER_GROUP, heatTopicGroupSource);
        consumerProps.setProperty(RocketMQConstant.CONSUMER_TOPIC, billetTopicNameSource);
        return consumerProps;
    }

上面代码是Flink配合RokectMq对mq发送过来的数据做的一个处理，通过获取mq发送的消息转换成一个Event对象（这个Event对象自己根据mq发送过来的消息实体新建），最后生成一个Flink的流处理（new DealSignalKeyedProcess()）开始执行，在DealSignalKeyedProcess会对你发过来的信号进行具体的处理。
如下是DealSignalKeyedProcess方法中大概需要实现的东西

@Slf4j
public class DealSignalKeyedProcess extends KeyedProcessFunction<String, IotEvent, String> {
	ApplicationContext context;
	//这里就使用到了Flink的状态机制,里面存放是数据可以是基本数据类型，也可以是一个对象，其大致的使用方式为 f赋值：	  timeTsState.update(1.0)，获取值timeTsState。value()
	ValueState<Long> timeTsState;
	ValueState<IotEvent> iotEventStatus;
	public DealSignalKeyedProcess() {
    }

/**
 * open中将会对前面定义的属性进行一个简单的初始化
 */
	@Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        context = SpringUtil.getApplicationContext();
        timeTsState = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<>("times-ts", Long.class));
        iotEventStatus = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<>("iotEvent", IotEvent.clas
    }

/**
 * processElement为业务的主要执行方法，在这个方法中对接收到的Event来进行处理
 * 其中可以声明一个定时器，在多少时间后执行，然后销毁定时器，下方将有一个简单的举例
 */
    @Override
    public void processElement(IotEvent value, Context ctx, Collector<String> out) {
		iotEventStatus.update(value);
		//....
		if (timeTsState.value() == null) {
            Long timestamp = sourceMsgTime + (timesUnitCode == 1 ? durationTime : durationTime * 60) * 1000L;
            //创建持续时长后的定时器
            ctx.timerService().registerProcessingTimeTimer(timestamp);
            timeTsState.update(timestamp);
        }
    }

    @Override
    public void onTimer(long timestamp, KeyedProcessFunction<String, IotEvent, String>.OnTimerContext ctx, Collector<String> out) throws Exception {
        //这里为达到该定时时间时的具体业务实现...
    }
}

小结

很多细节的东西网上都有讲，比如flink的架构体系，流程图等，很多东西其实就在于一个了解，知道在什么时候用什么方法能够提升效率，有一个大概的技术框架感觉就能很轻松的干活了。纯个人想法，不喜勿喷。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-804720.html

到了这里，关于Flink的简单使用的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！