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CoProcessFunction实战三部曲之二:状态处理

作者:互联网

欢迎访问我的GitHub

https://github.com/zq2599/blog_demos

内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等;

本篇概览

参考文章

理解状态:《深入了解ProcessFunction的状态操作(Flink-1.10)》

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:
在这里插入图片描述

编码

  1. 字符串转Tuple2的Map函数,以及抽象类AbstractCoProcessFunctionExecutor都和上一篇《CoProcessFunction实战三部曲之一:基本功能》一模一样;
  2. 新增AbstractCoProcessFunctionExecutor的子类AddTwoSourceValue.java,源码如下,稍后会说明几个关键点:
package com.bolingcavalry.coprocessfunction;

import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.CoProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

/**
 * @author will
 * @email zq2599@gmail.com
 * @date 2020-11-11 09:48
 * @description 功能介绍
 */
public class AddTwoSourceValue extends AbstractCoProcessFunctionExecutor {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AddTwoSourceValue.class);

    @Override
    protected CoProcessFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>> getCoProcessFunctionInstance() {
        return new CoProcessFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>>() {

            // 某个key在processElement1中存入的状态
            private ValueState<Integer> state1;

            // 某个key在processElement2中存入的状态
            private ValueState<Integer> state2;

            @Override
            public void open(Configuration parameters) throws Exception {
                // 初始化状态
                state1 = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<>("myState1", Integer.class));
                state2 = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<>("myState2", Integer.class));
            }

            @Override
            public void processElement1(Tuple2<String, Integer> value, Context ctx, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {
                logger.info("处理元素1:{}", value);

                String key = value.f0;

                Integer value2 = state2.value();

                // value2为空,就表示processElement2还没有处理或这个key,
                // 这时候就把value1保存起来
                if(null==value2) {
                    logger.info("2号流还未收到过[{}],把1号流收到的值[{}]保存起来", key, value.f1);
                    state1.update(value.f1);
                } else {
                    logger.info("2号流收到过[{}],值是[{}],现在把两个值相加后输出", key, value2);

                    // 输出一个新的元素到下游节点
                    out.collect(new Tuple2<>(key, value.f1 + value2));

                    // 把2号流的状态清理掉
                    state2.clear();
                }
            }

            @Override
            public void processElement2(Tuple2<String, Integer> value, Context ctx, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {
                logger.info("处理元素2:{}", value);

                String key = value.f0;

                Integer value1 = state1.value();

                // value1为空,就表示processElement1还没有处理或这个key,
                // 这时候就把value2保存起来
                if(null==value1) {
                    logger.info("1号流还未收到过[{}],把2号流收到的值[{}]保存起来", key, value.f1);
                    state2.update(value.f1);
                } else {
                    logger.info("1号流收到过[{}],值是[{}],现在把两个值相加后输出", key, value1);

                    // 输出一个新的元素到下游节点
                    out.collect(new Tuple2<>(key, value.f1 + value1));

                    // 把1号流的状态清理掉
                    state1.clear();
                }
            }
        };
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        new AddTwoSourceValue().execute();
    }
}
  1. 关键点之一:对于aaa这个key,无法确定会先出现在一号源还是二号源,如果先出现在一号源,就应该在processElement1中将value保存在state1中,这样等到aaa再次出现在二号源时,processElement2就可以从state1中取出一号源的value,相加后输出到下游;
  2. 关键点之二:如果输出到下游,就表示数据已经处理完毕,此时要把保存的状态清理掉;
  3. 如果您想了解低阶函数中的状态存取的更多细节,请参考《深入了解ProcessFunction的状态操作(Flink-1.10)》

验证

  1. 分别开启本机的99989999端口,我这里是MacBook,执行nc -l 9998nc -l 9999
  2. 启动Flink应用,如果您和我一样是Mac电脑,直接运行AddTwoSourceValue.main方法即可(如果是windows电脑,我这没试过,不过做成jar在线部署也是可以的);
  3. 在监听9998端口的控制台输入aaa,111,此时flink控制台输出如下,可见processElement1方法中,读取state2为空,表示aaa在二号流还未出现过,此时的aaa是首次出现,应该放入state中保存:
22:35:12,135 INFO  AddTwoSourceValue - 处理元素1:(aaa,111)
22:35:12,136 INFO  AddTwoSourceValue - 2号流还未收到过[aaa],把1号流收到的值[111]保存起来
  1. 在监听9999端口的控制台输入bbb,123,flink日志如下所示,表示bbb也是首次出现,把值保存在state中:
22:35:34,473 INFO  AddTwoSourceValue - 处理元素2:(bbb,123)
22:35:34,473 INFO  AddTwoSourceValue - 1号流还未收到过[bbb],把2号流收到的值[123]保存起来
  1. 在监听9999端口的控制台输入aaa,222,flink日志如下,很明显,之前保存在state中的值被取出来了,因此processElement2方法中,aaa在两个数据源的值111和222会被相加后输出到下游,下游是print,直接打印出来了:
22:35:38,072 INFO  AddTwoSourceValue - 处理元素2:(aaa,222)
22:35:38,072 INFO  AddTwoSourceValue - 1号流收到过[aaa],值是[111],现在把两个值相加后输出
(aaa,333)

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标签:aaa,号流,三部曲,value,之二,Tuple2,AddTwoSourceValue,key,CoProcessFunction
来源: https://www.cnblogs.com/bolingcavalry/p/14083884.html