DataStream API 简介 #
该练习的重点是充分全面地了解 DataStream API，以便于编写流式应用入门。
什么能被转化成流？ #
Flink 的 Java DataStream API 可以将任何可序列化的对象转化为流。Flink 自带的序列化器有
- 基本类型，即 String、Long、Integer、Boolean、Array
- 复合类型：Tuples、POJOs 和 Scala case classes
而且 Flink 会交给 Kryo 序列化其他类型。也可以将其他序列化器和 Flink 一起使用。特别是有良好支持的 Avro。
Java tuples 和 POJOs #
Flink 的原生序列化器可以高效地操作 tuples 和 POJOs
Tuples #
对于 Java，Flink 自带有 Tuple0 到 Tuple25 类型。
Tuple2<String, Integer> person = Tuple2.of("Fred", 35);
// zero based index!
String name = person.f0;
Integer age = person.f1;
POJOs #
如果满足以下条件，Flink 将数据类型识别为 POJO 类型（并允许“按名称”字段引用）：
- 该类是公有且独立的（没有非静态内部类）
- 该类有公有的无参构造函数
- 类（及父类）中所有的所有不被 static、transient 修饰的属性要么是公有的（且不被 final 修饰），要么是包含公有的 getter 和 setter 方法，这些方法遵循 Java bean 命名规范。
示例：
public class Person {
public String name;
public Integer age;
public Person() {}
public Person(String name, Integer age) {
. . .
}
}
Person person = new Person("Fred Flintstone", 35);
Flink 的序列化器支持的 POJO 类型数据结构升级。
Scala tuples 和 case classes #
如果你了解 Scala，那一定知道 tuple 和 case class。
All Flink Scala APIs are deprecated and will be removed in a future Flink version. You can still build your application in Scala, but you should move to the Java version of either the DataStream and/or Table API.
一个完整的示例 #
该示例将关于人的记录流作为输入，并且过滤后只包含成年人。
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
public class Example {
public static void main(String[] args) throws Exception {
final StreamExecutionEnvironment env =
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<Person> flintstones = env.fromElements(
new Person("Fred", 35),
new Person("Wilma", 35),
new Person("Pebbles", 2));
DataStream<Person> adults = flintstones.filter(new FilterFunction<Person>() {
@Override
public boolean filter(Person person) throws Exception {
return person.age >= 18;
}
});
adults.print();
env.execute();
}
public static class Person {
public String name;
public Integer age;
public Person() {}
public Person(String name, Integer age) {
this.name = name;
this.age = age;
}
public String toString() {
return this.name.toString() + ": age " + this.age.toString();
}
}
}
Stream 执行环境 #
每个 Flink 应用都需要有执行环境，在该示例中为 env。流式应用需要用到 StreamExecutionEnvironment。
DataStream API 将你的应用构建为一个 job graph，并附加到 StreamExecutionEnvironment 。当调用 env.execute() 时此 graph 就被打包并发送到 JobManager 上，后者对作业并行处理并将其子任务分发给 Task Manager 来执行。每个作业的并行子任务将在 task slot 中执行。
注意，如果没有调用 execute()，应用就不会运行。
此分布式运行时取决于你的应用是否是可序列化的。它还要求所有依赖对集群中的每个节点均可用。
基本的 stream source #
上述示例用 env.fromElements(...) 方法构造 DataStream<Person> 。这样将简单的流放在一起是为了方便用于原型或测试。StreamExecutionEnvironment 上还有一个 fromCollection(Collection) 方法。因此，你可以这样做：
List<Person> people = new ArrayList<Person>();
people.add(new Person("Fred", 35));
people.add(new Person("Wilma", 35));
people.add(new Person("Pebbles", 2));
DataStream<Person> flintstones = env.fromCollection(people);
另一个获取数据到流中的便捷方法是用 socket
DataStream<String> lines = env.socketTextStream("localhost", 9999)
或读取文件
DataStream<String> lines = env.readTextFile("file:///path");
在真实的应用中，最常用的数据源是那些支持低延迟，高吞吐并行读取以及重复（高性能和容错能力为先决条件）的数据源，例如 Apache Kafka，Kinesis 和各种文件系统。REST API 和数据库也经常用于增强流处理的能力（stream enrichment）。
基本的 stream sink #
上述示例用 adults.print() 打印其结果到 task manager 的日志中（如果运行在 IDE 中时，将追加到你的 IDE 控制台）。它会对流中的每个元素都调用 toString() 方法。
输出看起来类似于
1> Fred: age 35
2> Wilma: age 35
1> 和 2> 指出输出来自哪个 sub-task（即 thread）
在生产中，常用的 sink 包括各种数据库和几个 pub-sub 系统。
调试 #
在生产中，应用程序将在远程集群或一组容器中运行。如果集群或容器挂了，这就属于远程失败。JobManager 和 TaskManager 日志对于调试此类故障非常有用，但是更简单的是 Flink 支持在 IDE 内部进行本地调试。你可以设置断点，检查局部变量，并逐行执行代码。如果想了解 Flink 的工作原理和内部细节，查看 Flink 源码也是非常好的方法。
动手实践 #
至此，你已经可以开始编写并运行一个简单的 DataStream 应用了。 克隆 flink-training-repo 并在阅读完 README 中的指示后，开始尝试第一个练习吧： Filtering a Stream (Ride Cleansing) 。