Flink处理函数实战之二：ProcessFunction类

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Flink处理函数实战系列链接

1. 深入了解ProcessFunction的状态操作(Flink-1.10)；
2. ProcessFunction；
3. KeyedProcessFunction类；
4. ProcessAllWindowFunction(窗口处理)；
5. CoProcessFunction(双流处理)；

关于处理函数(Process Function)

如下图，在常规的业务开发中，SQL、Table API、DataStream API比较常用，处于Low-level的Porcession相对用得较少，从本章开始，我们一起通过实战来熟悉处理函数(Process Function)，看看这一系列的低级算子可以带给我们哪些能力？

关于ProcessFunction类

处理函数有很多种，最基础的应该ProcessFunction类，来看看它的类图，可见有RichFunction的特性open、close，然后自己有两个重要的方法processElement和onTimer：

常用特性如下所示：

1. 处理单个元素；
2. 访问时间戳；
3. 旁路输出；

接下来写两个应用体验上述功能；

版本信息

1. 开发环境操作系统：MacBook Pro 13寸， macOS Catalina 10.15.3
2. 开发工具：IDEA ULTIMATE 2018.3
3. JDK：1.8.0_211
4. Maven：3.6.0
5. Flink：1.9.2

源码下载

如果您不想写代码，整个系列的源码可在GitHub下载到，地址和链接信息如下表所示(https://github.com/zq2599/blog_demos)：

名称	链接	备注
项目主页	https://github.com/zq2599/blog_demos	该项目在GitHub上的主页
git仓库地址(https)	https://github.com/zq2599/blog_demos.git	该项目源码的仓库地址，https协议
git仓库地址(ssh)	git@github.com:zq2599/blog_demos.git	该项目源码的仓库地址，ssh协议

这个git项目中有多个文件夹，本章的应用在flinkstudy文件夹下，如下图红框所示：

创建工程

执行以下命令创建一个flink-1.9.2的应用工程：

mvn \
archetype:generate \
-DarchetypeGroupId=org.apache.flink \
-DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java \
-DarchetypeVersion=1.9.2

按提示输入groupId：com.bolingcavalry，architectid：flinkdemo

第一个demo

第一个demo用来体验以下两个特性：

1. 处理单个元素；
2. 访问时间戳；

创建Simple.java，内容如下：

package com.bolingcavalry.processfunction;

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
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.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class Simple {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);

        // 并行度为1
        env.setParallelism(1);

        // 设置数据源，一共三个元素
        DataStream<Tuple2<String,Integer>> dataStream = env.addSource(new SourceFunction<Tuple2<String, Integer>>() {
            @Override
            public void run(SourceContext<Tuple2<String, Integer>> ctx) throws Exception {
                for(int i=1; i<4; i++) {

                    String name = "name" + i;
                    Integer value = i;
                    long timeStamp = System.currentTimeMillis();

                    // 将将数据和时间戳打印出来，用来验证数据
                    System.out.println(String.format("source，%s, %d, %d\n",
                            name,
                            value,
                            timeStamp));

                    // 发射一个元素，并且戴上了时间戳
                    ctx.collectWithTimestamp(new Tuple2<String, Integer>(name, value), timeStamp);

                    // 为了让每个元素的时间戳不一样，每发射一次就延时10毫秒
                    Thread.sleep(10);
                }
            }

            @Override
            public void cancel() {

            }
        });


        // 过滤值为奇数的元素
        SingleOutputStreamOperator<String> mainDataStream = dataStream
                .process(new ProcessFunction<Tuple2<String, Integer>, String>() {
                    @Override
                    public void processElement(Tuple2<String, Integer> value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                        // f1字段为奇数的元素不会进入下一个算子
                        if(0 == value.f1 % 2) {
                            out.collect(String.format("processElement，%s, %d, %d\n",
                                    value.f0,
                                    value.f1,
                                    ctx.timestamp()));
                        }
                    }
                });

        // 打印结果，证明每个元素的timestamp确实可以在ProcessFunction中取得
        mainDataStream.print();

        env.execute("processfunction demo : simple");
    }
}

这里对上述代码做个介绍：

1. 创建一个数据源，每个10毫秒发出一个元素，一共三个，类型是Tuple2，f0是个字符串，f1是整形，每个元素都带时间戳；
2. 数据源发出元素时，提前把元素的f0、f1、时间戳打印出来，和后面的数据核对是否一致；
3. 在后面的处理中，创建了ProcessFunction的匿名子类，里面可以处理上游发来的每个元素，并且还能取得每个元素的时间戳(这个能力很重要)，然后将f1字段为奇数的元素过滤掉；
4. 最后将ProcessFunction处理过的数据打印出来，验证处理结果是否符合预期；

直接执行Simple类，结果如下，可见过滤和提取时间戳都成功了：

第二个demo

第二个demo是实现旁路输出(Side Outputs)，对于一个DataStream来说，可以通过旁路输出将数据输出到其他算子中去，而不影响原有的算子的处理，下面来演示旁路输出：

创建SideOutput类：

package com.bolingcavalry.processfunction;

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
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;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

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

        // 并行度为1
        env.setParallelism(1);

        // 定义OutputTag
        final OutputTag<String> outputTag = new OutputTag<String>("side-output"){};

        // 创建一个List，里面有两个Tuple2元素
        List<Tuple2<String, Integer>> list = new ArrayList<>();
        list.add(new Tuple2("aaa", 1));
        list.add(new Tuple2("bbb", 2));
        list.add(new Tuple2("ccc", 3));

        //通过List创建DataStream
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> fromCollectionDataStream = env.fromCollection(list);

        //所有元素都进入mainDataStream，f1字段为奇数的元素进入SideOutput
        SingleOutputStreamOperator<String> mainDataStream = fromCollectionDataStream
                .process(new ProcessFunction<Tuple2<String, Integer>, String>() {
                    @Override
                    public void processElement(Tuple2<String, Integer> value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {

                        //进入主流程的下一个算子
                        out.collect("main, name : " + value.f0 + ", value : " + value.f1);

                        //f1字段为奇数的元素进入SideOutput
                        if(1 == value.f1 % 2) {
                            ctx.output(outputTag, "side, name : " + value.f0 + ", value : " + value.f1);
                        }
                    }
                });

        // 禁止chanin，这样可以在页面上看清楚原始的DAG
        mainDataStream.disableChaining();

        // 取得旁路数据
        DataStream<String> sideDataStream = mainDataStream.getSideOutput(outputTag);

        mainDataStream.print();
        sideDataStream.print();

        env.execute("processfunction demo : sideoutput");
    }
}

这里对上述代码做个介绍：

1. 数据源是个集合，类型是Tuple2，f0字段是字符串，f1字段是整形；
2. ProcessFunction的匿名子类中，将每个元素的f0和f1拼接成字符串，发给主流程算子，再将f1字段为奇数的元素发到旁路输出；
3. 数据源发出元素时，提前把元素的f0、f1、时间戳打印出来，和后面的数据核对是否一致；
4. 将主流程和旁路输出的元素都打印出来，验证处理结果是否符合预期；

执行SideOutput看结果，如下图，main前缀的都是主流程算子，一共三条记录，side前缀的是旁路输出，只有f1字段为奇数的两条记录，符合预期：

上面的操作都是在IDEA上执行的，还可以将flink单独部署，再将上述工程构建成jar，提交到flink的jobmanager，可见DAG如下：

至此，处理函数中最简单的ProcessFunction类的学习和实战就完成了，接下来的文章我们会尝试更多了类型的处理函数；

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标签：f1,Flink,ProcessFunction,flink,org,apache,import,处理函数
来源： https://www.cnblogs.com/bolingcavalry/p/14009223.html