1
从两个案例看 Apache Flink 如何提升企业实时数据处理效率
作者：xfgg
- 2023-06-20 福建
本文字数：2902 字
阅读完需：约 10 分钟
引言
Apache Flin 是一个开源的大数据处理框架，用于实时分析并处理大量数据。它提供了强大的功能，如状态计算，事件驱动处理和恢复数据的能力。以下是两个示例，说明了如何使用 Apache Flink 提升企业实时数据处理效率。
实时计算用户登录次数
假设我们有一个系统，需要实时分析用户登录次数。我们可以使用 Apache Flink 的 KeyedProcessFunction 来实现这个功能。以下代码定义了一个计算登录次数的 Flink 任务。
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;import org.apache.flink.configuration.Configuration;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction;import org.apache.flink.util.Collector;
public class LoginCounter { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 读取用户登录日志，将日志转换为 (用户ID, 登录次数) 格式 DataStream<String> loginStream = env.readTextFile("path/to/your/login/log.txt"); DataStream<Tuple2<String, Integer>> loginCountStream = loginStream .map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() { @Override public Tuple2<String, Integer> map(String loginEvent) throws Exception { // 解析登录日志，得到用户ID，并将计数设为 1 String userId = parseUserId(loginEvent); return new Tuple2<>(userId, 1); } });
// 使用 KeyedProcessFunction 实时计算用户登录次数 DataStream<Tuple2<String, Integer>> resultStream = loginCountStream .keyBy(event -> event.f0) .process(new LoginCountFunction());
// 打印结果 resultStream.print();
env.execute("Real Time Login Counter"); }}
class LoginCountFunction extends KeyedProcessFunction<String, Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>> { private ValueState<Integer> loginCount;
@Override public void open(Configuration parameters) { ValueStateDescriptor<Integer> descriptor = new ValueStateDescriptor<>("loginCount", Integer.class); loginCount = getRuntimeContext().getState(descriptor); }
@Override public void processElement(Tuple2<String, Integer> value, Context ctx, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception { int currentCount = loginCount.value(); int newCount = currentCount + value.f1; loginCount.update(newCount); out.collect(new Tuple2<>(value.f0, newCount)); }}复制代码
实时统计窗口内的商品销售额
假设我们有一个系统，需要实时分析各个商品在一个时间窗口内的销售额。我们可以使用 Apache Flink 的 WindowFunction 来实现这个功能。以下代码定义了一个实时计算商品销售额的 Flink 任务。
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingProcessingTimeWindows;import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.WindowFunction;import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.AllWindowFunction;import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.SlidingProcessingTimeWindows;import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;import org.apache.flink.util.Collector;
public class SalesWindowAggregate { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 读取商品销售数据，将数据转换为 (商品ID, 销售额) 格式 DataStream<String> salesStream = env.readTextFile("path/to/your/sales/data.txt");
DataStream<Tuple2<String, Double>> salesTupleStream = salesStream .map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Double>>() { @Override public Tuple2<String, Double> map(String saleEvent) throws Exception { // 解析销售数据，得到商品ID和销售额 String productId = parseProductId(saleEvent); double salesAmount = parseSalesAmount(saleEvent); return new Tuple2<>(productId, salesAmount); } });
// 使用滚动时间窗口 TumblingProcessingTimeWindows DataStream<Tuple2<String, Double>> resultStream = salesTupleStream .keyBy(event -> event.f0) .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.minutes(1))) .apply(new SalesWindowFunction());
// 打印结果 resultStream.print();
env.execute("Real Time Sales Window Aggregate"); }}
class SalesWindowFunction implements WindowFunction<Tuple2<String, Double>, Tuple2<String, Double>, String, TimeWindow> { @Override public void apply(String productId, TimeWindow window, Iterable<Tuple2<String, Double>> input, Collector<Tuple2<String, Double>> out) { double totalSales = 0; for (Tuple2<String, Double> sale : input) { totalSales += sale.f1; } out.collect(new Tuple2<>(productId, totalSales)); }}复制代码
在这两个例子中，我们使用 Apache Flink 构建了实时数据处理任务，以提高企业的数据处理效率。这些任务可灵活地处理大量数据，满足各种企业场景的需求。如需部署和运行这些任务，可以参考 Apache Flink 的官方文档。
划线
评论
复制
发布于: 刚刚阅读数: 4
版权声明: 本文为 InfoQ 作者【xfgg】的原创文章。
原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/430dd317e6105d205111e43f7】。未经作者许可，禁止转载。
xfgg
关注
THINK TWICE！ CODE ONCE！ 2022-11-03 加入
目前：全栈工程师（前端+后端+大数据） 目标：架构师
评论