flink数据广播场景总结
作者：互联网
数据集广播，主要分为广播变量，广播维表(数据集)两种，一种为变量，一种为常量(抽象的说法)；
一.数据广播背景
对于小变量，小数据集，需要和大数据集，大流进行联合计算的时候，往往把小数据集广播出去，整体直接和大数据集(流)的分布式最小粒度数据进行计算，最后把计算结果合并，这样效率更高，省去分布式节点之间的数据传输及二次计算。
例如：在Flink使用场景中，外部的配置文件或计算规则及维表等进行预加载，并定期更新，流式计算中广播小变量等场景。
数据集的广播，主要有以下几种方式可以实现
1.预加载
在算子的open()方法中读取MySQL或其他存储介质，获取全量维表信息比如在算子RichMapFunction的open()方法中获取全部数据，然后在算子中进行使用，这种方法的缺点是如果外部数据更新了Flink是没法知道的，这就需要在开启一个定时任务定时从MySQL中获取最新的数据。
2.外部查询
数据不需要存储，仅需要用到外部数据的时候去进行查询，可以保证查询到的数据是最新的，但是对于吞吐量较高的场景，可能与外部（比如MySQL）交互就变成了 Flink任务的瓶颈，虽然可以设置为异步I/O的形式进行交互优化，但优化程度一般有限。
3.本地缓存
需要设置过期时间或者定时更新数据，当数据到达过期时间后从新从外部获取，或者定时从外部捞取数据进行更新，不能在外部数据发生变动时，及时更新到Flink程序中。
预加载和本地缓存难以应对当外部数据发生变化时，数据实时在Flink中保持更新。
二.什么是广播
类似于全局性共享的数据，详见官方文档
https://flink.apache.org/2019/06/26/broadcast-state.html
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/zh/dev/stream/state/broadcast_state.html
广播的优势
广播变量创建后，它可以运行在集群中的任何function上，而不需要多次传递给集群节点，可以直接在内存中拿数据，避免了大量的shuffle，导致集群性能下降。我们可以把一个dataset或者不变的缓存对象（例如maplist集合对象等）数据集广播出去，然后不同的任务在节点上都能够获取到，并在每个节点上只会存在一份，而不是在每个并发线程中存在。
如果不使用broadcast，则在每个节点中的每个任务中都需要拷贝一份dataset数据集，比较浪费内存(也就是一个节点中可能会存在多份dataset数据)。广播变量，可以借助下图辅助理解。
三.广播的使用
根据广播使用场景将广播的类型分为广播变量和广播流(其实广播原理是一样的)。
1.广播变量
将广播的数据作为一个整体或对象广播，比如从MySQL中一次获取全部数据，然后广播出去，因为数据在MySql中，如果MySql中某条记录发生变动，Flink的souce是没法知道，也不会广播。所以只能在souce中定时从MySql中获取全部数据，然后广播更新。
示例数据格式：
kafka源流数据，只有itemid，没有ip和port
{"host":"orcl", "itemid":"7875", "value":1}
{"host":"orcl2", "itemid":"7876", "value":2}
规则数据集在MySql，itemid关联ip和port
itemid ip port
7875 192.168.199.105 1521
7876 192.168.199.106 1526
自定义MySql source, 定时 从Mysql获取全部数据
@Override
public void run(SourceContext<HashMap<String, Tuple2<String, Integer>>> ctx) {
try {
while (isRunning) {
HashMap<String, Tuple2<String, Integer>> output = new HashMap<>();
ResultSet resultSet = preparedStatement.executeQuery();
//每隔60s获取全部外部数据集
while (resultSet.next()) {
String itemid = resultSet.getString("itemid");
String ip = resultSet.getString("ip");
int port = resultSet.getInt("port");
output.put(itemid, new Tuple2<>(ip, port));
}
ctx.collect(output);
Thread.sleep(1000 * 60);
}
} catch (Exception ex) {
log.error("从Mysql获取配置异常...", ex);
}
}
广播代码实现：
public void processElement(Map<String,Object> value, ReadOnlyContext ctx, Collector<Map<String,Object>> out) throws Exception {
//从广播中获取全量数据
ReadOnlyBroadcastState<Void, Map<String, Tuple2<String, Integer>>> broadcastState = ctx.getBroadcastState(ruleStateDescriptor);
//获取全部规则数据进行匹配
Map<String, Tuple2<String, Integer>> itemrules= broadcastState.get(null);
//规则数据集为空跳过
if(itemrules==null) {
return;
}
//事件流中的itemid
Object itemidObj = value.get("itemid"); // value kafka流中数据获取itemid
if (itemidObj == null) {
return;
}
Tuple2<String, Integer> itemruld = itemrules.get(itemidObj.toString());
if(itemruld!=null){
//匹配成功增加ip,port字段
value.put("ip", itemruld.f0);
value.put("port", itemruld.f1);
out.collect(value);
}
}
@Override
public void processBroadcastElement(HashMap<String, Tuple2<String, Integer>> value, Context ctx, Collector<Map<String,Object>> out) throws Exception {
//数据全部更新
BroadcastState<Void, Map<String, Tuple2<String, Integer>>> broadcastState = ctx
.getBroadcastState(ruleStateDescriptor);
//每次更新全部规则数据
broadcastState.put(null, value);
System.out.println("规则全部更新成功，更新item规则：" + value);
}
执行结果：
//itemid=7875关联ip=192.168.199.104
{host=orcl, itemid=7875, value=1, ip=192.168.199.104, port=1521}
//手动将mysql中的ip=192.168.199.104改为ip=192.168.199.105，在source 休眠结束后将会更新数据
规则更新成功，更新item规则：{7875=(192.168.199.105,1521), 7876=(192.168.199.106,1526)}
//itemid=7875关联ip=192.168.199.105
{host=orcl, itemid=7875, value=1, ip=192.168.199.105, port=1521}
这种方式和预加载很像，都是通过定时任务加载全部数据，只不过是方法的位置不同，一个是在自定义source中设置休眠时间，另外一个是在算子的open方法中设置定时任务，广播变量的方式同样无法做到数据修改后实时更新。
2.广播流
当数据来源于kafka时，Flink消费kafka获取流，将流数据存储在广播状态中，称之为广播流，不同于广播变量一次获取全部数据，广播流是kafka新增一条记录就将这条记录存储到广播中，那广播流如何实现外部数据的新增和更新？
kafka源流数据，只有itemid，没有ip和port
{"host":"orcl", "itemid":"7875", "value":1}
{"host":"orcl2", "itemid":"7876", "value":2}
规则数据集在kafka，itemid关联ip和port
{"itemid":"7875","ip":"192.168.199.104","port":1521}
{"itemid":"7876","ip":"192.168.199.106","port":1526}
2.1 外部数据新增和修改记录
// 广播状态底层结构是Map结构
//kafka中的数据,flink消费后存储到广播状态,在广播状态中以itemid为key进行存储
{"itemid":"7875","ip":"192.168.199.104","port":1521}
{"itemid":"7876","ip":"192.168.199.106","port":1526}
//新增 往kafka写入新记录(key不相同),flink会持续消费kafka并将数据通过Map的put()方法存入广播状态
//修改 往kafka写入新记录(key相同)，put()方法覆盖之前的这条记录以达到更新的目的
//比如需要更新itemid的ip和port值,要求往kafka中写入一条新数据,比如更新itemid 7875的ip和port
{"itemid":"7875","ip":"192.168.199.105","port":1525}
2.2 删除记录
//kafka中的数据,flink消费后存储到广播状态,以itemid为key进行存储
{"itemid":"7875","ip":"192.168.199.104","port":1521}
{"itemid":"7876","ip":"192.168.199.106","port":1526}
//如果需要删除某条记录，往kafka中写入带有key的数据和删除标记即可
//比如删除itemid为7875的记录,要求往kafka中写入一条新数据,程序删除广播中itemid7875的记录
{"itemid":"7875","isRemove":true}
由于消费kafka流是实时的，kafka的新记录会实时进行消费，根据新记录的内容对广播数据实时的进行新增，修改或删除
同时由于kafka中的数据是不可变的，当程序需要重启时，只需从头消费kafka即可，由于具有幂等性，最终的广播数据是不会变的。
示例代码
//Flink消费外部kafka规则数据作为流
FlinkKafkaConsumer<ItemRuleEntiy> ruleKafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<ItemRuleEntiy>("topic",new ItemRuleEntiyPojoSchema(),properties);
DataStream<ItemRuleEntiy> ruleStream = env.addSource(ruleKafkaConsumer);
//广播方法
@Override
public void processBroadcastElement(ItemRuleEntiy value,
BroadcastProcessFunction<Map<String, Object>, ItemRuleEntiy, Map<String, Object>>.Context ctx,
Collector<Map<String, Object>> out) throws Exception {
BroadcastState<String, ItemRuleEntiy> broadcastState = ctx.getBroadcastState(ruleStateDescriptor);
if (StringUtils.isNoneBlank(value.getItemid())) {
System.out.println("获取到新的广播规则:" + value);
//相比广播变量，这里每次只存一条规则，相同key则覆盖修改
broadcastState.put(value.getItemid(), value); // 存放数据到广播
}
}
@Override
public void processElement(Map<String, Object> value,
BroadcastProcessFunction<Map<String, Object>, ItemRuleEntiy, Map<String, Object>>.ReadOnlyContext ctx,
Collector<Map<String, Object>> out) throws Exception {
ReadOnlyBroadcastState<String, ItemRuleEntiy> broadcastState = ctx.getBroadcastState(ruleStateDescriptor);
Object itemidObj = value.get("itemid"); // 源kafka流中数据获取itemid
if (itemidObj == null) {
return;
}
// 根据item从广播数据中查找规则,能查到,则增加ip,port字段
ItemRuleEntiy itemRule = broadcastState.get(itemidObj.toString());
if (itemRule != null) { // 从广播中捞取到数据时
value.put("ip", itemRule.getIp());
value.put("port", itemRule.getPort());
out.collect(value);
}
}
执行结果
// 所有广播规则数据:
7875={itemid=7875, ip=192.168.199.104, port=1521}
7876={itemid=7876, ip=192.168.199.106, port=1526}
//itemid=7875关联ip=192.168.199.104
({host=orcl, itemid=7875,value=1, ip=192.168.199.104, port=1521},7875)
//kafka写入{itemid=7875, ip=192.168.199.105, port=1521}
获取到新的广播规则:{itemid=7875, ip=192.168.199.105, port=1521}
//itemid=7875关联ip=192.168.199.105
{host=orcl,itemid=7875, value=1, ip=192.168.199.105, port=1521},7875)
四.总结
通过kafka广播流的方式最终实现了Flink与外部数据交互的实时更新，不仅是kafka，还有MQ，甚至文件格式都可以作为广播流，广播流要求数据不能从内部更改（无法作为流消息被实时消费),只能通过新增的方式进行修改和删除(新增记录中key相同的表示覆盖修改，带key和删除标记的表示删除)
相比表(mysql,oracle)只是结果的呈现，日志(kafka或其它队列)是一种带有时间维度（或先后顺序）信息的存储，可以说表是二维的，日志是三维的，通过日志可以复原每个时间点的表，但是表不能还原日志。
广播作为一种流（流明显带有时间特性)，所以当不带时间维度的表作为流时，是没法形成真正意义上的流，只能通过定时获取表的全部数据作为伪流，流中每个时间点的数据也只能是全量表数据，同时定时也就没法做到实时获取。只有带时间维度的日志作为流时，才能做到实时获取，而且每次只获取最新的一条记录即可，不用每次获取全部数据。
标签：itemid,场景,ip,flink,value,广播,数据,port 来源： https://www.cnblogs.com/xyniu/p/15004481.html