Flink 是目前最流行的流处理引擎，里面有很多优秀的设计思想，计划从编程实现、设计思想和源码解读三个角度来学习 Flink，主要结合第四范式张利兵的《Flink 原理、实战与性能优化》的内容来学习 Flink 的编程。

本文主要主要从了解 Flink 编程整体思想的角度了解一个 Flink 程序的结构，主要从

1. Flink 编程的接口分层与抽象

2. Flink 程序实现的步骤，以 WordCount 为例进行实现

Flink 接口抽象

Flink 根据数据集类型的不同将核心数据处理接口分为两大类：支持批计算的接口 DataSet API 和支持流计算的接口 DataStream API。同时，Flink 将数据处理接口抽象成四层，用户可以根据需要选择任意一层抽象接口来开发 Flink 应用[1]。

• SQL API

提供了统一的 SQL API 完成对批计算和流计算的处理，目前 SQL API 也是社区重点发展的接口层

• Table API

Table API 将内存中的 DataStream 和 DataSet 数据集在原有的基础之上增加 Schema 信息，将数据类型统一抽象成表结构，然后通过 Table API 提供的接口处理对应的数据集。SQL API 则可以直接查询 Table API 中注册表中的数据表。Table API 构建在 DataStream 和 DataSet 之上的同时，提供了大量面向领域语言的编程接口，例如 GroupByKey、Join 等操作符，提供给用户一种更加友好的处理数据集的方式。除此之外，Table API 在转换为 DataStream 和 DataSet 的数据处理过程中，也应用了大量的优化规则对处理逻辑进行了优化。同时 Table API 中的 Table 可以和 DataStream 及 DataSet 之间进行相互转换。

• DataStream /DataSet API

DataStream API 和 DataSet API 主要面向具有开发经验的用户，用户可以使用 DataStream API 处理无界流数据，使用 DataSet API 处理批量数据。DataStream API 和 DataSet API 接口同时提供了各种数据处理接口，例如 map，filter、oins、aggregations、window 等，接口 do 提供了 Java、Scala 和 Python 等多种语言 SDK。

• Stateful Stream Processing API

该层是 Flink 中处理 Stateful Stream 最底层的接口，用户可以使用 Stateful Stream Process 接口操作状态、时间等底层数据。使用 Stream Process API 接口开发应用的灵活性非常强，可以实现非常复杂的流式计算逻辑，但是相对用户使用成本也比较高，一般企业在使用 Flink 进行二次开发或深度封装的时候会用到这层接口。

Flink 程序结构

一个完整的 Flink 程序包括五步：

1. 创建 Flink 执行环境

2. 创建并加载数据集

3. 对数据进行转换操作

4. 指定结算结果的输出位置

5. 调用 execute 触发程序执行

以 WordCount 流处理为例进行了代码实现，相关实现上传到了GitHub。下面来了解一下这几个步骤：

创建执行环境

不同的运行环境决定了应用的类型，StreamExecutionEnvironment是用来做流式数据处理环境，ExecutionEnvironment是批量数据处理环境。

创建流式数据处理环境

// 设定Flink运行环境，如果在本地启动则创建本地环境，如果是在集群上启动，则创建集群环境StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
//指定并行度创建本地执行环境StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment(5)
/*  指定远程JobManager IP和RPC端口以及运行程序所在jar包及其依赖包    本地相当于一个客户端    创建与集群的JobManager建立RPC连接，将指定的Jar包拷贝到JobManager节点，然后运行在远程集群*/StreamExecutionEnvironment.createRemoteEnvironment("JobManagerHost", 6021, 5, "/user/application.jar")

创建批处理环境

开发批量应用需要获取 Execution-Environment 来构建批量应用开发环境，如以下代码实例通过调用ExecutionEnvironment的静态方法来获取批计算环境。

//设定Flink运行环境，如果在本地启动则创建本地环境，如果是在集群上启动，则创建集群环境ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
//指定并行度创建本地执行环境ExecutionEnvironment.createLocalEnvironment(5)
//指定远程JobManagerIP和RPC端口以及运行程序所在jar包及其依赖包ExecutionEnvironment.createRemoteEnvironment("JobManagerHost", 6021, 5, "/user/application.jar")

初始化数据

创建完可执行环境需要将数据导入 Flink 系统进行数据的初始化，并将外部数据转换为DataStream<T>或DataSet<T>数据集。

• readTextFile()方法读取file:///pathfile路径中的数据并转换成DataStream<String>数据集。

执行转换操作

对数据集进行各种转换操作。Flink 中的 Transformation 操作都是通过不同的 Operator 来实现，每个 Operator 内部通过实现 Function 接口完成数据处理逻辑定义。DataStream API 和 DataSet API 提供大量转换算子。

• map(也可以通过MapFunction函数实现)

• flatMap(可以通过FlatMapFunction函数实现)

• filter算子

• keyBy算子

Function 的实现可以通过多种方式来实现，以 flatMap 为例子来实现。flatMap转换算子可以直接采用 Flink 的转换算子，也可以通过FlatMapFunction来实现，该函数有这个函数有两个泛型T和O，T是输入，O是输出，需要对FlatMap函数进行重写。

public interface FlatMapFunction<T, O> extends Function, Serializable {  void flatMap(T value, Collector<O> out) throws Exception;}

也可以通过更高级的 RichFunction 来实现，

public abstract class RichFlatMapFunction<IN,OUT> extends AbstractRichFunction			implements FlatMapFunction<IN,OUT> {    abstract voidflatMap(IN value, Collector<OUT> out)}

以 WordCount 为例，对 FlatMap 算子进行重写。

1. 通过创建 Class 实现 Funciton 接口

以 WordCount 为例，实现将一行数据转换为小写，按照空格切分。

class MyFlatMapFunction extends FlatMapFunction[String, String] {  override def flatMap(t : String, out : Collector[String]) : Unit = {    t.toLowerCase.split(" ").foreach(out.collect)  }}

之后将原实现修改下面就可以。

    val counts: DataStream[(String, Int)] = text			.flatMap(new MyFlatMapFunction)                  // 实现2：采用创建Class实现Funciton接口                                           // 实现3: 采用创建匿名类实现Funciton接口      .filter(_.nonEmpty)      .map((_, 1))      .keyBy(value => value._1)      .sum(1)

2. 通过创建匿名类实现 Funciton 接口

    val counts: DataStream[(String, Int)] = text        .flatMap(new FlatMapFunction[String, String] {          override def flatMap(t : String, out : Collector[String]) : Unit = {            t.toLowerCase.split(" ").foreach(out.collect)          }        })      .filter(_.nonEmpty)      .map((_, 1))      .keyBy(value => value._1)      .sum(1)

3. 通过实现 RichFunciton 接口

Flink 中提供了 RichFunction 接口，主要用于比较高级的数据处理场景，RichFunction 接口中有 open、close、getRuntimeContext 和 setRuntimeContext 等方法来获取状态，缓存等系统内部数据。和FlatMapFunction相似，RichFunction 子类中也有RichFlatMapFunction。

class MyRichFlatMapFunction extends RichFlatMapFunction[String, String] {  override def flatMap(in: String, out: Collector[String]): Unit = {    in.toLowerCase.split(" ").foreach(out.collect)  }}

和FlatMapFunction类似，也可以采用匿名函数实现。

分区 Key 指定

在 DataStream 数据经过不同的算子转换过程中，某些算子需要根据指定的 key 进行转换，常见的有join、coGroup、groupBy类算子，需要先将 DataStream 或 DataSet 数据集转换成对应的KeyedStream和GroupedDataSet，主要目的是将相同 key 值的数据路由到相同的 Pipeline 中，然后进行下一步的计算操作。需要注意的是，在 Flink 中这种操作并不是真正意义上将数据集转换成 Key-Value 结构，而是一种虚拟的 key，目的仅仅是帮助后面的基于 Key 的算子使用，分区 Key 可以通过两种方式指定：

1. 根据字段位置指定

在 DataStream API 中通过 keyBy()方法将 DataStream 数据集根据指定的 key 转换成重新分区的 KeyedStream，如以下代码所示，对数据集按照相同 key 进行 sum()聚合操作。

val dataStream : DataStream[(String, Int)] = env.fromElements(("a", 1), ("c", 2))// 根据第一个字段重新分区，然后对第二个字段进行求和运算val result = dataStream.keyBy(0).sum(1)

在 DataSet API 中，如果对数据根据某一条件聚合数据，对数据进行聚合时候，也需要对数据进行重新分区。如以下代码所示，使用 DataSet API 对数据集根据第一个字段作为 GroupBy 的 key，然后对第二个字段进行求最大值运算。

val dataSet = env.fromElements(("hello", 1), ("flink", 3))// 根据第一个字段进行数据重分区,求取相同key值下第二个字段的最大值val groupedDataSet:GroupedDataSet[(String,Int)] = dataSet.groupBy(0)groupedDataSet.max(1)

2. 根据字段名称指定

KeyBy 和 GroupBy 的 Key 也可以根据字段的名称来指定。使用字段名称需要 DataStream 中的数据结构类型必须是 Tuple 类或者 POJOs 类的。

val personDataSet = env.fromElements(new Persion("Alex", 18), new Persion("Peter", 43))//指定name字段名称来确定groupby字段personDataSet.groupBy("name").max(1)

如果程序中使用 Tuple 数据类型，通常情况下字段名称从 1 开始计算，字段位置索引从 0 开始计算，下面实现等价：

val personDataStream = env.fromElements(("Alex", 18),("Peter", 43))//通过名称指定第一个字段名称personDataStream.keyBy("_1")
//通过位置指定第一个字段personDataStream.keyBy(0)

如果程序中使用 Tuple 数据类型，通常情况下字段名称从 1 开始计算，字段位置索引从 0 开始

3. 通过 Key 选择器指定

通过定义 Key Selector 来选择数据集中的 Key，如下代码所示，定义 KeySelector，然后复写 getKey 方法，从 Person 对象中获取 name 为指定的 Key。

以 WordCount 的 keyBy 为例：

val counts: DataStream[(String, Int)] = text    .flatMap(_.toLowerCase.split(" "))    .filter(_.nonEmpty)    .map((_, 1))    .keyBy(new KeySelector[(String, Int), String]() {               // 方式3: 通过Key选择器指定        override def getKey(value: (String, Int) ): String = value._1      })    .sum(1)

输出结果

Flink DataStream和DataSet接口中定义了基本的数据输出方法，例如

• 基于文件输出writeAsText()，

• 基于控制台输出print()
  

• Flink 在系统中定义了大量的 Connector，方便用户和外部系统交互，用户可以直接通过调用 addSink()添加输出系统定义的 DataSink 类算子，这样就能将数据输出到外部系统。

程序触发

所有的计算逻辑全部操作定义好之后，需要调用 ExecutionEnvironment 的 execute()方法来触发应用程序的执行，其中 execute()方法返回的结果类型为 JobExecutionResult，里面包含了程序执行的时间和累加器等指标。需要注意的是，execute 方法调用会因为应用的类型有所不同，DataStream 流式应用需要显性地指定 execute()方法运行程序，如果不调用则 Flink 流式程序不会执行，但对于 DataSet API 输出算子中已经包含对 execute()方法的调用，则不需要显性调用 execute()方法，否则会出现程序异常。

//调用StreamExecutionEnvironment的execute方法执行流式应用程序env.execute("App Name");

参考资料

1. 张利兵的《Flink 原理、实战与性能优化》