【大数据面试】Flink 02 基本操作：入门案例、Env、Source、Transform、数据类型、UDF、Sink
作者：互联网
二、基本操作
1、入门案例
（1）批处理wordcount--DataSet
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val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 从文件中读取数据 val inputPath = "D:\\Projects\\BigData\\TestWC1\\src\\main\\resources\\hello.txt" val inputDS: DataSet[String] = env.readTextFile(inputPath) // 分词之后，对单词进行groupby分组，然后用sum进行聚合 val wordCountDS: AggregateDataSet[(String, Int)] = inputDS.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).groupBy(0).sum(1) // 打印输出 wordCountDS.print() |
（2）流处理wordcount--DataStream
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object StreamWordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { // 从外部命令中获取参数 val params: ParameterTool = ParameterTool.fromArgs(args) val host: String = params.get("host") val port: Int = params.getInt("port") // 创建流处理环境 val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 接收socket文本流 val textDstream: DataStream[String] = env.socketTextStream(host, port) // flatMap和Map需要引用的隐式转换 import org.apache.flink.api.scala._ val dataStream: DataStream[(String, Int)] = textDstream.flatMap(_.split("\\s")).filter(_.nonEmpty).map((_, 1)).keyBy(0).sum(1) dataStream.print().setParallelism(1) // 启动executor，执行任务 env.execute("Socket stream word count") } } |
2、Environment创建
getExecutionEnvironment，客户端，当前执行程序的上下文
createLocalEnvironment：返回本地执行环境
createRemoteEnvironment：集群执行环境，需要指定ip、端口及jar包
3、Source读取
（1）从集合读取数据：env.fromCollection(List(SensorReading("sensor_1 ",15477181 99,35.8),SensorReading("sensor_6",1547718201,15.4))
（2）从文件读取数据：valstream2=env.readTextFile("YOUR_FILE_PATH")
（3）以kafka消息队列的数据作为来源：valstream3=env.addSource(newFlinkKafkaConsumer 011[String]("sensor",newSimpleStringSchema(),properties))
（4）自定义Source：valstream4=env.addSource(newMySensorSource()
4、Transform算子
Map：DataStream → DataStream，输入一个参数产生一个参数，map的功能是对输入的参数进行转换操作。
flatMap：flatMap(List(1,2,3))(i⇒List(i,i))变成112233自动加逗号
Filter：过滤掉指定条件的数据。
KeyBy：按照指定的key进行分组，流拆分成不相交的分区。
Reduce：合并当前的元素和上次聚合的结果，用来进行结果汇总合并。
Window：窗口函数，根据某些特性将每个key的数据进行分组（例如：在5s内到达的数据）
滚动聚合算子（RollingAggregation）：sum()、min()、max()、minBy()、maxBy()针对每个支流聚合Split和Select：拆分和获取指定的流
Connect（放在同一个流中）和CoMap（组合成一个流）
Union：产生一个包含所有DataStream元素的新DataStream
Connect只能操作两个流，Union可以操作多个。
5、常见的数据类型
env.fromElements(XXXX)
（1）基础数据类型
（2）Java和Scala元组（Tuples）
（3）Scala样例类（caseclasses）
（4）Java简单对象（POJOs）
（5）其它（Arrays,Lists,Maps,Enums,等等）
6、UDF-更细粒度的控制流
函数类（Function Classes）：实现MapFunction,FilterFunction,ProcessFunction接口
匿名函数（Lambda Functions）
富函数（Rich Functions）：函数类的接口，所有Flink函数类都有其Rich版本，自带一系列生命周期方法（开关、得到上下文），可以实现复杂功能
7、sink操作
（1）使用
没有spark中的forEach方法，需要通过stream.addSink(newMySink(xxxx))完成任务最终输出
（2）举例
kafka：union.addSink(new FlinkKafkaProducer011[String]("localhost:9092", "test", new Simple StringSchema()))
redis：dataStream.addSink(newRedisSink[SensorReading](conf,newMyRedisMapper))
Elasticsearch：dataStream.addSink( esSinkBuilder.build() )
自定义sink：dataStream.addSink(newMyJdbcSink())
标签：02,DataStream,String,val,dataStream,数据类型,flatMap,env,基本操作 来源： https://www.cnblogs.com/liujinhui/p/15869593.html