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标题: Flink的简朴学习四 [打印本页]

作者: 铁佛 时间: 2024-6-10 15:02
标题: Flink的简朴学习四
一有状态计算

1.1 概念

1.状态;上一次计算的结果
2.必要基于上一个结果来进行计算，被称为有状态计算
1.2 未使用有状态计算

1.下面这个代码将相同的key发送到同一个task任务内里计算。就是由于这个导致了，明明之前没有输入b，但是输入b之后，立马酿成了2个。说明他是将上一条计算结果直接拿来用了，没有考虑key是不是一样
2.process算子可以在kvDS上面直接进行操作，内里必要传入重写了KeyedProcessFunction内里的processElement方法的对象。

package com.shujia.flink.state;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;
public class Demo1State {
public static void main(String[] args)throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<String> linesDS = env.socketTextStream("master", 8888);
KeyedStream<String, String> keyByDS = linesDS.keyBy(word -> word);
//KeyedProcessFunction<KEY, T, R> keyedProcessFunction
SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> process = keyByDS.process(new KeyedProcessFunction<String, String, Tuple2<String, Integer>>() {
int count = 0;
/**
*
* @param word 一行数据
* @param ctx 上下文对象
* @param out 用于将结果发送到下游
*
*/
@Override
public void processElement(String word,
KeyedProcessFunction<String, String, Tuple2<String, Integer>>.Context ctx,
Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {
out.collect(Tuple2.of(word, count));
count++;
}
});
process.print();
env.execute();
}
}

复制代码

1.3 使用有状态计算

1.使用HashMap保存结果。

package com.shujia.flink.state;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;
import java.util.HashMap;
public class Demo2State {
public static void main(String[] args)throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<String> wordsDS = env.socketTextStream("master", 8888);
//分组
KeyedStream<String, String> keyByDS = wordsDS.keyBy(word -> word);
/*
* process算子时flink提供的一个底层算子，可以获取到flink底层的状态，时间和数据
*/
DataStream<Tuple2<String, Integer>> countDS = keyByDS
.process(new KeyedProcessFunction<String, String, Tuple2<String, Integer>>() {
//保存之前统计的结果（状态）
//问题：同一个task中的数据共享同一个count变量
//int count = 0;
//需要为每一个key保存一个结果
//使用单词作为key,数量作为value
//问题：使用hashmap保存计算的中间结果，flink的checkpoint不会将hashmap中的数据持久化到hdfs总
//所以任务失败重启会丢失之前的结果
final HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>();
/**
* processElement方法每一条数据执行一次
* @param word 一行数据
* @param ctx 上下文对象,可以获取到flink的key和时间属性
* @param out 用于将处理结果发送到下游
*/
@Override
public void processElement(String word,
KeyedProcessFunction<String, String, Tuple2<String, Integer>>.Context ctx,
Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {
System.out.println(map);
//1、通过key获取value
//获取之前的结果（状态）
Integer count = map.getOrDefault(word, 0);
//基于之前的结果进行计算
count++;
//将计算结果发送到下游
out.collect(Tuple2.of(word, count));
//更新之前的结果
map.put(word, count);
}
});
countDS.print();
env.execute();
}
}

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运行事后输入f，会提示之前没有数据，输入h，会提示有个f，由于是在同一个task内里，再输入一个f，会显示2个h一个f

2.但是这些结果都不能长期化保存，想要长期化保存请看2.4节
二 checkpointing

2.1 概念

1.可以定时将flink计算的状态长期化到hdfs中，如果任务执行失败，可以基于hdfs中保存到的状态恢复任务，包管之前的结果不丢失。
2.2 设置

2.2.1 代码中设置

1.代码
flink计算的状态会先保存在taskmanager中，当触发checkpoint时会将状态长期化到hdfs中

// 每 1000ms 开始一次 checkpoint
env.enableCheckpointing(5000);
// 高级选项：
// 当手动取消任务时，是否保留HDFS中保留hdfs中的快照
env.getCheckpointConfig().setExternalizedCheckpointCleanup(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);
//flink计算的状态会先保存在taskmanager中，当触发checkpoint时会将状态持久化到hdfs中
//指定状态在算子中保存的位置（状态后端）
//HashMapStateBackend：将状态保存在taskmanager的内存中
env.setStateBackend(new HashMapStateBackend());
//指定checkpoint保存快照的位置
env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage("hdfs://master:9000/flink/checkpoint");

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1.ui界面第一次提交

提交jar包跟主类名即可

2.任务取消后，基于hdfs的快照重启任务

必要找到快照的位置，先在任务取消之前，查察任务id

再去hdfs上找到这个id相干的路径

提交的时候加上hdfs://master:9000//然后后面跟上路径

3.下令行第一次提交

flink run -t yarn-session -p 3 -Dyarn.application.id=application_1717552958247_0001 -c com.shujia.flink.state.Demo1CheckPointing flink-1.0.jar
4.任务取消大概失败后重新提交

1.先在hdfs上找到相对应的任务编号，然后点到chk那边

2.输入下令
flink run -t yarn-session -p 3 -Dyarn.application.id=application_1717552958247_0001 -c com.shujia.flink.state.Demo1CheckPointing -s
hdfs://master:9000/flink/checkpoint/9f54421b62240b04fbde1bc413c98934/chk-2105 flink-1.0.jar

2.2.2 配置文件中设置

1.修改flink-conf.yaml,然后重启Hadoop

execution.checkpointing.interval: 5000
execution.checkpointing.externalized-checkpoint-retention: RETAIN_ON_CANCELLATION
execution.checkpointing.max-concurrent-checkpoints: 1
execution.checkpointing.min-pause: 0
execution.checkpointing.mode: EXACTLY_ONCE
execution.checkpointing.timeout: 10min
execution.checkpointing.tolerable-failed-checkpoints: 0
execution.checkpointing.unaligned: false
state.backend: hashmap
state.checkpoints.dir: hdfs://master:9000/flink/checkpoint

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2.提交的方法跟上面一样
2.3 原理

1.JobManager的checkpoint Coordonator(协调器)定期向SourceTask发送Checkpoint Trigger(触发器)。
2.SourceTask在数据流中安排Checkpoint barrier(停滞)
3.SourceTask向下游通报barrier，并自身同步进行快照并将状态写入长期化存储中。
4.整个Task完成后，会汇总终极的快照结果，并将之前的快照删除

2.4 checkpoint所辨认的ValueState

1.由于1.3节使用Java主动HashMap不能被Flink辨认，中间状态不能被长期化保留，所以我们要用flink自带的接口去吸收中间状态
2.中间状态可以吸收的接口

ValueState<T>: 保存一个可以更新和检索的值（如上所述，每个值都对应到当前的输入数据的 key，因此算子吸收到的每个 key 都可能对应一个值）。这个值可以通过 update(T) 进行更新，通过 T value() 进行检索。
ListState<T>: 保存一个元素的列表。可以往这个列表中追加数据，并在当前的列表上进行检索。可以通过 add(T) 大概 addAll(List<T>) 进行添加元素，通过 Iterable<T> get() 获得整个列表。还可以通过 update(List<T>) 覆盖当前的列表。
ReducingState<T>: 保存一个单值，表示添加到状态的所有值的聚合。接口与 ListState 类似，但使用 add(T) 增加元素，会使用提供的 ReduceFunction 进行聚合。
AggregatingState<IN, OUT>: 保留一个单值，表示添加到状态的所有值的聚合。和 ReducingState 相反的是, 聚合类型可能与添加到状态的元素的类型差别。接口与 ListState 类似，但使用 add(IN) 添加的元素会用指定的 AggregateFunction 进行聚合。
MapState<UK, UV>: 维护了一个映射列表。你可以添加键值对到状态中，也可以获得反映当前所有映射的迭代器。使用 put(UK，UV) 大概 putAll(Map<UK，UV>) 添加映射。使用 get(UK) 检索特定 key。使用 entries()，keys() 和 values() 分别检索映射、键和值的可迭代视图。你还可以通过 isEmpty() 来判断是否包罗任何键值对

3.我们使用ValueState，必要在底层算子process中，先重写open方法，用来创建状态吸收对象。

ValueState<Integer> valueState;
//open方法每一个task启动的时候执行一次，一般用于初始化
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
//获取flink环境对象
RuntimeContext runtimeContext = getRuntimeContext();
//创建状态的描述对象。指定状态的类型和名称
ValueStateDescriptor<Integer> valueStateDescriptor = new ValueStateDescriptor<>("count", Types.INT);
//初始化状态
//ValueState：单值状态，为每一个key在状态中保存一个值
valueState=runtimeContext.getState(valueStateDescriptor);
}

复制代码

ValueState中的value方法是获取上一阶段的状态值，update是更新数据的。完整代码如下

package com.shujia.flink.state;import org.apache.flink.api.common.functions.RuntimeContext;import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;import org.apache.flink.configuration.Configuration;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction;import org.apache.flink.util.Collector;import java.util.HashMap;public class Demo4ValueState { public static void main(String[] args)throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataStream<String> wordsDS = env.socketTextStream("master", 8888); //分组 KeyedStream<String, String> keyByDS = wordsDS.keyBy(word -> word); /* * process算子时flink提供的一个底层算子，可以获取到flink底层的状态，时间和数据 */ DataStream<Tuple2<String, Integer>> countDS = keyByDS .process(new KeyedProcessFunction<String, String, Tuple2<String, Integer>>() { ValueState<Integer> valueState;
//open方法每一个task启动的时候执行一次，一般用于初始化
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
//获取flink环境对象
RuntimeContext runtimeContext = getRuntimeContext();
//创建状态的描述对象。指定状态的类型和名称
ValueStateDescriptor<Integer> valueStateDescriptor = new ValueStateDescriptor<>("count", Types.INT);
//初始化状态
//ValueState：单值状态，为每一个key在状态中保存一个值
valueState=runtimeContext.getState(valueStateDescriptor);
} /** * processElement方法每一条数据执行一次 * @param word 一行数据 * @param ctx 上下文对象,可以获取到flink的key和时间属性 * @param out 用于将处理结果发送到下游 */ @Override public void processElement(String word, KeyedProcessFunction<String, String, Tuple2<String, Integer>>.Context ctx, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception { //获取状态中保存和值 Integer count = valueState.value(); //判断count是否为null if (count==null){ count=0; } //累加计算 count++; //将结果发送到下游 out.collect(Tuple2.of(word,count)); //更新数据 valueState.update(count); } }); countDS.print(); env.execute(); }}

复制代码

这个是我第一次执行任务输入的

取消任务，看看能不能保存这个状态，然后提交重新提交任务，
发现还在

三 Exactly Once

3.1 生产端

1.kafka 0.11之后，Producer的send操作现在是幂等的，在任何导致producer重试的情况下，相同的消息，如果被producer发送多次，也只会被写入Kafka一次 ACKS机制+副本，包管数据不丢失

kafka保存数据处理的唯一一次：
幂等性：保持数据不重复
事务：保存数据不重复
ACKS+副本：包管数据不丢失
3.1.1 kafka事务

1.开启事务

package com.shujia.flink.state;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import java.util.Properties;
public class Demo6KafkaAffairs {
public static void main(String[] args)throws Exception {
Properties properties = new Properties();
//指定broker列表
properties.setProperty("bootstrap.servers", "master:9092,node2:9092,node2:9092");
//指定key和value的数据格式
properties.setProperty("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
properties.setProperty("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
//给事务取一个名字
properties.setProperty("transactional.id", "hhh");
Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(properties);
//开启事务
producer.initTransactions();
producer.beginTransaction();
//ProducerRecord<K, V> record
producer.send(new ProducerRecord<>("train","java"));
Thread.sleep(10000);
producer.send(new ProducerRecord<>("train","flink"));
//提交事务
producer.commitTransaction();
producer.flush();
producer.close();
}
}

复制代码

2.消费的下令记得使用读并提交。发现两条数据是一起过来的，如果中间有一条数据是失败的，那么整个数据都过不来，这样包管了数据不重复。
3.1.2 ACKS+副本

1.topic创建是必要多个副本
2.将acks设置成-1大概all。
acks机制：当acks=1时(默认)，当主分区写入成功，就会返回成功。如果这个时候主分区所在的节点挂了，刚刚写入的数据就会丢失。当acks=0时，生产者只负责生产数据，不负责验证数据是否写入成功，会丢失数据，但是写入的性能好。当acks=-1大概all时，生产者生产数据后必须比及所有副本都同步成功才会返回成功，这样不会丢失数据，但是写入的性能差。
3.1.3 幂等性

Producer的send操作现在是幂等的，在任何导致producer重试的情况下，相同的消息，如果被producer发送多次，也只会被写入Kafka一次
3.2 消费端

1.Flink 分布式快照保存数据计算的状态和消费的偏移量，包管程序重启之后不丢失状态和消费偏移量
2.flink的数据源如果来自于socket，那么在发生checkpoint之前，有数据进去了并又取消了任务，那么这个数据没有写进hdfs。所以我们换数据源，换成Kafka的生产者产生的数据。这样checkpoint会定时将flink的计算状态和Kafka消费偏移量同时保存到hdfs中，这样不会丢失数据

package com.shujia.flink.state;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.connector.kafka.source.KafkaSource;
import org.apache.flink.connector.kafka.source.enumerator.initializer.OffsetsInitializer;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
public class Demo7ExactlyOnce {
public static void main(String[] args) throws Exception{
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
//创建kafka source
KafkaSource<String> source = KafkaSource.<String>builder()
.setBootstrapServers("master:9092,node1:9092,node2:9092")//kafka集群列表
.setTopics("kafka_flink")//指定消费的topic
.setGroupId("my-group")//指定消费者组
.setStartingOffsets(OffsetsInitializer.earliest())
.setValueOnlyDeserializer(new SimpleStringSchema())//指定读取数据的格式
.build();
//使用kafka source
DataStream<String> wordsDS = env
.fromSource(source, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "Kafka Source");
//3、统计单词的数量
DataStream<Tuple2<String, Integer>> kvDS = wordsDS
.map(word -> Tuple2.of(word, 1), Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT));
//分组统计单词的数量
KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, String> keyByDS = kvDS.keyBy(kv -> kv.f0);
//对下标为1的列求和
DataStream<Tuple2<String, Integer>> countDS = keyByDS.sum(1);
//打印数据
countDS.print();
//启动flink
env.execute();
}
}

复制代码

3.3 sink端

1.flink在聚合计算后将结果写进hdfs大概kafka中，如果在中间某一个时间有数据进去但是任务又取消大概失败了，但是这样结果不会重复。然而，在非聚合计算中，如果在中间某一个时间有数据进去但是任务又取消大概失败了，这样kafka大概hdfs中数据会重复

package com.shujia.flink.state;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.connector.base.DeliveryGuarantee;
import org.apache.flink.connector.kafka.sink.KafkaRecordSerializationSchema;
import org.apache.flink.connector.kafka.sink.KafkaSink;
import org.apache.flink.connector.kafka.source.KafkaSource;
import org.apache.flink.connector.kafka.source.enumerator.initializer.OffsetsInitializer;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import java.util.Properties;
public class Demo8ExactlyOnceKafkaSink {
public static void main(String[] args)throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
//创建kafka source
KafkaSource<String> source = KafkaSource.<String>builder()
.setBootstrapServers("master:9092,node1:9092,node2:9092")//kafka集群列表
.setTopics("kafka_flink")//指定消费的topic
.setGroupId("my-group")//指定消费者组
.setStartingOffsets(OffsetsInitializer.earliest())
.setValueOnlyDeserializer(new SimpleStringSchema())//指定读取数据的格式
.build();
//使用kafka source
DataStream<String> wordsDS = env
.fromSource(source, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "Kafka Source");
DataStream<String> filterDS = wordsDS.filter(word -> !"".equals(word));
// Properties properties = new Properties();
//指定事务超时时间，不能大于15分钟
// properties.setProperty("transaction.timeout.ms", 1000 * 60 * 10 + "");
//创建kafka sink
KafkaSink<String> sink = KafkaSink.<String>builder()
.setBootstrapServers("master:9092,node1:9092,node2:9092")//kafka集群列表
// .setKafkaProducerConfig(properties)
.setRecordSerializer(KafkaRecordSerializationSchema.builder()
.setTopic("filter")//指定topic
.setValueSerializationSchema(new SimpleStringSchema())//指定数据格式
.build()
)
//指定数据处理的语义
.setDeliverGuarantee(DeliveryGuarantee.AT_LEAST_ONCE)
.build();
//使用kafka sink
filterDS.sinkTo(sink);
//启动flink
env.execute();
}
}

复制代码

提交这个任务代码，执行一次后，再他执行checkpoint之前再次输入shujiashujia，取消任务，然后再通过上一次的checkpoint重启任务，发现：消费端居然消费了两次shujiashujia
生产端：

消费端：

2.为了避免在非聚合计算中，状态大概消费的偏移量存储到kafka大概hdfs中，数据不重复，我们必要开启 Kafka事务。代码如下

package com.shujia.flink.state;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.connector.base.DeliveryGuarantee;
import org.apache.flink.connector.kafka.sink.KafkaRecordSerializationSchema;
import org.apache.flink.connector.kafka.sink.KafkaSink;
import org.apache.flink.connector.kafka.source.KafkaSource;
import org.apache.flink.connector.kafka.source.enumerator.initializer.OffsetsInitializer;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import java.util.Properties;
public class Demo8ExactlyOnceKafkaSink {
public static void main(String[] args)throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
//创建kafka source
KafkaSource<String> source = KafkaSource.<String>builder()
.setBootstrapServers("master:9092,node1:9092,node2:9092")//kafka集群列表
.setTopics("kafka_flink")//指定消费的topic
.setGroupId("my-group")//指定消费者组
.setStartingOffsets(OffsetsInitializer.earliest())
.setValueOnlyDeserializer(new SimpleStringSchema())//指定读取数据的格式
.build();
//使用kafka source
DataStream<String> wordsDS = env
.fromSource(source, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "Kafka Source");
DataStream<String> filterDS = wordsDS.filter(word -> !"".equals(word));
Properties properties = new Properties();
//指定事务超时时间，不能大于15分钟
properties.setProperty("transaction.timeout.ms", 1000 * 60 * 10 + "");
//创建kafka sink
KafkaSink<String> sink = KafkaSink.<String>builder()
.setBootstrapServers("master:9092,node1:9092,node2:9092")//kafka集群列表
.setKafkaProducerConfig(properties)
.setRecordSerializer(KafkaRecordSerializationSchema.builder()
.setTopic("filter")//指定topic
.setValueSerializationSchema(new SimpleStringSchema())//指定数据格式
.build()
)
//指定数据处理的语义
.setDeliverGuarantee(DeliveryGuarantee.EXACTLY_ONCE)
.build();
//使用kafka sink
filterDS.sinkTo(sink);
//启动flink
env.execute();
}
}

复制代码

这样我们在生产端产生数据，只有产生checkpoint，才会消费数据(消费端使用读并提交的方式)
但是这样会增加数据延迟

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