flinkSQL 排序 flink 排序算子

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编程之翼 2024-06-14 21:08:26

文章标签 flinkSQL 排序 java 大数据 flink HashSet 文章分类 架构后端开发

008Flink

source
transform

MapPartition
distinct
join
OutJoin
Cross
First-n 和 SortPartition
partition

sink
Flink之广播变量
Flink之Counter（计数器）

DataSet算子操作（有界的、批处理、离线）

Spark：1.2RDD->1.3DataFrame->1.6DataSet
	keyBy和groupBy效果一样，为了区分DataStream和DataSet	
source
基于文件：readTextFile
	基于集合：fromCollection(Collection)
	Transform
		Distinct、first、take、
		groupBy(0)第一列分组、sortGroup(1,Order.ASCENDING)组内升序
		sortPartition()全局排序
join、where、equalTo、with(new JoinFunction<>{join方法…})
		DataSet有分区概念，DataStream没有分区概念
			默认哈希分区partitionByHash，key相同hash一定相同
			按区域分区paritionByRange，会尽量按数据均衡分
	Sink
		writeAsText、writeAsCsv、print
	广播变量、累加器
		.map(new MapFunction<>(){map方法})
		.map(new RichMapFunction<>(){map方法，open方法（初始化时一次，可用来获取广播变量）}).withBroadcastSet(xxx,”xxx”);
		getRuntimeContext()

source

基于文件
readTextFile(path)
基于集合
fromCollection(Collection)

transform

Map：输入一个元素，然后返回一个元素，中间可以做一些清洗转换等操作
FlatMap：输入一个元素，可以返回零个，一个或者多个元素
MapPartition：类似map，一次处理一个分区的数据【如果在进行map处理的时候需要获取第三方资源链接，建议使用MapPartition】
Filter：过滤函数，对传入的数据进行判断，符合条件的数据会被留下
Reduce：对数据进行聚合操作，结合当前元素和上一次reduce返回的值进行聚合操作，然后返回一个新的值
Aggregate：sum、max、min等
Distinct：返回一个数据集中去重之后的元素，data.distinct()
Join：内连接
OuterJoin：外链接
Cross：获取两个数据集的笛卡尔积
Union：返回两个数据集的总和，数据类型需要一致
First-n：获取集合中的前N个元素
Sort Partition：在本地对数据集的所有分区进行排序，通过sortPartition()的链接调用来完成对多个字段的排序

MapPartition

public class MapPartitionDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        //获取运行环境
        ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        ArrayList<String> data = new ArrayList<>();
        data.add("hello you");
        data.add("hello me");
        DataSource<String> text = env.fromCollection(data);
        DataSet<String> mapPartitionData = text.mapPartition(new MapPartitionFunction<String, String>() {
            @Override
            public void mapPartition(Iterable<String> values, Collector<String> out) throws Exception {
                //获取数据库连接--注意，此时是一个分区的数据获取一次连接【优点，每个分区获取一次链接】
                //values中保存了一个分区的数据
                //处理数据
                Iterator<String> it = values.iterator();
                while (it.hasNext()) {
                    String next = it.next();
                    String[] split = next.split("\\W+");
                    for (String word : split) {
                        out.collect(word);
                    }
                }
                //关闭链接
            }
        });
        mapPartitionData.print();
    }
}

distinct

/**
 * 对数据进行去重
 */
public class DistinctDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception{

        //获取运行环境
        ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        ArrayList<String> data = new ArrayList<>();
        data.add("you jump");
        data.add("i jump");
        DataSource<String> text = env.fromCollection(data);
        FlatMapOperator<String, String> flatMapData = text.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
            @Override
            public void flatMap(String value, Collector<String> out) throws Exception {
                String[] split = value.toLowerCase().split("\\W+");
                for (String word : split) {
                    System.out.println("单词："+word);
                    out.collect(word);
                }
            }
        });

        flatMapData.distinct()// 对数据进行整体去重
                .print();
    }
}

join

/**
 * 对数据进行join
 */
public class JoinDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        //获取运行环境
        ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        //tuple2<用户id，用户姓名>
        ArrayList<Tuple2<Integer, String>> data1 = new ArrayList<>();
        data1.add(new Tuple2<>(1,"zs"));
        data1.add(new Tuple2<>(2,"ls"));
        data1.add(new Tuple2<>(3,"ww"));

        //tuple2<用户id，用户所在城市>
        ArrayList<Tuple2<Integer, String>> data2 = new ArrayList<>();
        data2.add(new Tuple2<>(1,"beijing"));
        data2.add(new Tuple2<>(2,"shanghai"));
        data2.add(new Tuple2<>(3,"guangzhou"));

        DataSource<Tuple2<Integer, String>> text1 = env.fromCollection(data1);
        DataSource<Tuple2<Integer, String>> text2 = env.fromCollection(data2);

        text1.join(text2).where(0)//指定第一个数据集中需要进行比较的元素角标
                .equalTo(0)//指定第二个数据集中需要进行比较的元素角标
                .with(new JoinFunction<Tuple2<Integer,String>, Tuple2<Integer,String>, Tuple3<Integer,String,String>>() {
                    @Override
                    public Tuple3<Integer, String, String> join(Tuple2<Integer, String> first, Tuple2<Integer, String> second)
                            throws Exception {
                        return new Tuple3<>(first.f0,first.f1,second.f1);
                    }
                }).print();

        System.out.println("==================================");

        //注意，这里用map和上面使用的with最终效果是一致的。
        /*text1.join(text2).where(0)//指定第一个数据集中需要进行比较的元素角标
                .equalTo(0)//指定第二个数据集中需要进行比较的元素角标
                .map(new MapFunction<Tuple2<Tuple2<Integer,String>,Tuple2<Integer,String>>, Tuple3<Integer,String,String>>() {
                    @Override
                    public Tuple3<Integer, String, String> map(Tuple2<Tuple2<Integer, String>, Tuple2<Integer, String>> value) throws Exception {
                        return new Tuple3<>(value.f0.f0,value.f0.f1,value.f1.f1);
                    }
                }).print();*/
    }
}

OutJoin

/**
 * 外连接:
 *      左外连接
 *      右外连接
 *      全外连接
 */
public class OuterJoinDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        //获取运行环境
        ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //tuple2<用户id，用户姓名>
        ArrayList<Tuple2<Integer, String>> data1 = new ArrayList<>();
        data1.add(new Tuple2<>(1,"zs"));
        data1.add(new Tuple2<>(2,"ls"));
        data1.add(new Tuple2<>(3,"ww"));
        //tuple2<用户id，用户所在城市>
        ArrayList<Tuple2<Integer, String>> data2 = new ArrayList<>();
        data2.add(new Tuple2<>(1,"beijing"));
        data2.add(new Tuple2<>(2,"shanghai"));
        data2.add(new Tuple2<>(4,"guangzhou"));
        DataSource<Tuple2<Integer, String>> text1 = env.fromCollection(data1);
        DataSource<Tuple2<Integer, String>> text2 = env.fromCollection(data2);
        /**
         * 左外连接
         *
         * 注意：second这个tuple中的元素可能为null
         *
         */
        text1.leftOuterJoin(text2)
                .where(0)
                .equalTo(0)
                .with(new JoinFunction<Tuple2<Integer,String>, Tuple2<Integer,String>, Tuple3<Integer,String,String>>() {
                    @Override
                    public Tuple3<Integer, String, String> join(Tuple2<Integer, String> first, Tuple2<Integer, String> second) throws Exception {
                        if(second==null){
                            return new Tuple3<>(first.f0,first.f1,"null");
                        }else{
                            return new Tuple3<>(first.f0,first.f1,second.f1);
                        }

                    }
                }).print();
        System.out.println("=============================================================================");
        /**
         * 右外连接
         *
         * 注意：first这个tuple中的数据可能为null
         *
         */
        text1.rightOuterJoin(text2)
                .where(0)
                .equalTo(0)
                .with(new JoinFunction<Tuple2<Integer,String>, Tuple2<Integer,String>, Tuple3<Integer,String,String>>() {
                    @Override
                    public Tuple3<Integer, String, String> join(Tuple2<Integer, String> first, Tuple2<Integer, String> second) throws Exception {
                        if(first==null){
                            return new Tuple3<>(second.f0,"null",second.f1);
                        }
                        return new Tuple3<>(first.f0,first.f1,second.f1);
                    }
                }).print();        System.out.println("=================================================");

        /**
         * 全外连接
         *
         * 注意：first和second这两个tuple都有可能为null
         *
         */
        text1.fullOuterJoin(text2)
                .where(0)
                .equalTo(0)
                .with(new JoinFunction<Tuple2<Integer,String>, Tuple2<Integer,String>, Tuple3<Integer,String,String>>() {
                    @Override
                    public Tuple3<Integer, String, String> join(Tuple2<Integer, String> first, Tuple2<Integer, String> second) throws Exception {
                        if(first==null){
                            return new Tuple3<>(second.f0,"null",second.f1);
                        }else if(second == null){
                            return new Tuple3<>(first.f0,first.f1,"null");
                        }else{
                            return new Tuple3<>(first.f0,first.f1,second.f1);
                        }
                    }
                }).print();
    }
}

Cross

/**
 * 笛卡尔积
 */
public class CrossDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        //获取运行环境
        ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //tuple2<用户id，用户姓名>
        ArrayList<String> data1 = new ArrayList<>();
        data1.add("zs");
        data1.add("ww");
        //tuple2<用户id，用户所在城市>
        ArrayList<Integer> data2 = new ArrayList<>();
        data2.add(1);
        data2.add(2);
        DataSource<String> text1 = env.fromCollection(data1);
        DataSource<Integer> text2 = env.fromCollection(data2);
        CrossOperator.DefaultCross<String, Integer> cross = text1.cross(text2);
        cross.print();
    }
}

First-n 和 SortPartition

/**
 * TopN
 */
import java.util.ArrayList;

public class FirstNDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        //获取运行环境
        ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        ArrayList<Tuple2<Integer, String>> data = new ArrayList<>();
        data.add(new Tuple2<>(2,"zs"));
        data.add(new Tuple2<>(4,"ls"));
        data.add(new Tuple2<>(3,"ww"));
        data.add(new Tuple2<>(1,"xw"));
        data.add(new Tuple2<>(1,"aw"));
        data.add(new Tuple2<>(1,"mw"));

        DataSource<Tuple2<Integer, String>> text = env.fromCollection(data);

        //获取前3条数据，按照数据插入的顺序
        text.first(3).print();
        System.out.println("==============================");

        //根据数据中的第一列进行分组，获取每组的前2个元素
        text.groupBy(0).first(2).print();
        System.out.println("==============================");

        //根据数据中的第一列分组，再根据第二列进行组内排序[升序]，获取每组的前2个元素
        text.groupBy(0).sortGroup(1, Order.ASCENDING).first(2).print();
        System.out.println("==============================");

        //不分组，全局排序获取集合中的前3个元素，针对第一个元素升序，第二个元素倒序
                text.sortPartition(0,Order.ASCENDING).sortPartition(1,Order.DESCENDING).first(3).print();
    }
}

partition

/**
 * HashPartition
 *
 * RangePartition
 */
public class HashRangePartitionDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        //获取运行环境
        ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        ArrayList<Tuple2<Integer, String>> data = new ArrayList<>();
        data.add(new Tuple2<>(1,"hello1"));
        data.add(new Tuple2<>(2,"hello2"));
        data.add(new Tuple2<>(2,"hello3"));
        data.add(new Tuple2<>(3,"hello4"));
        data.add(new Tuple2<>(3,"hello5"));
        data.add(new Tuple2<>(3,"hello6"));
        data.add(new Tuple2<>(4,"hello7"));
        data.add(new Tuple2<>(4,"hello8"));
        data.add(new Tuple2<>(4,"hello9"));
        data.add(new Tuple2<>(4,"hello10"));
        data.add(new Tuple2<>(5,"hello11"));
        data.add(new Tuple2<>(5,"hello12"));
        data.add(new Tuple2<>(5,"hello13"));
        data.add(new Tuple2<>(5,"hello14"));
        data.add(new Tuple2<>(5,"hello15"));
        data.add(new Tuple2<>(6,"hello16"));
        data.add(new Tuple2<>(6,"hello17"));
        data.add(new Tuple2<>(6,"hello18"));
        data.add(new Tuple2<>(6,"hello19"));
        data.add(new Tuple2<>(6,"hello20"));
        data.add(new Tuple2<>(6,"hello21"));

        DataSource<Tuple2<Integer, String>> text = env.fromCollection(data);
        /*text.partitionByHash(0).mapPartition(new MapPartitionFunction<Tuple2<Integer,String>, Tuple2<Integer,String>>() {
            @Override
            public void mapPartition(Iterable<Tuple2<Integer, String>> values, Collector<Tuple2<Integer, String>> out) throws Exception {
                Iterator<Tuple2<Integer, String>> it = values.iterator();
                while (it.hasNext()){
                    Tuple2<Integer, String> next = it.next();
                    System.out.println("当前线程id："+Thread.currentThread().getId()+","+next);
                }
            }
        }).print();*/

        text.partitionByRange(0).mapPartition(new MapPartitionFunction<Tuple2<Integer,String>, Tuple2<Integer,String>>() {
            @Override
            public void mapPartition(Iterable<Tuple2<Integer, String>> values, Collector<Tuple2<Integer, String>> out) throws Exception {
                Iterator<Tuple2<Integer, String>> it = values.iterator();
                while (it.hasNext()){
                    Tuple2<Integer, String> next = it.next();
                    System.out.println("当前线程id："+Thread.currentThread().getId()+","+next);
                }
            }
        }).print();
    }
}

sink

writeAsText()：将元素以字符串形式逐行写入，这些字符串通过调用每个元素的toString()方法来获取
writeAsCsv()：将元组以逗号分隔写入文件中，行及字段之间的分隔是可配置的。每个字段的值来自对象的toString()方法
print()：打印每个元素的toString()方法的值到标准输出或者标准错误输出流中

Flink之广播变量

广播变量允许编程人员在每台机器上保持1个只读的缓存变量，而不是传送变量的副本给tasks
广播变量创建后，它可以运行在集群中的任何function上，而不需要多次传递给集群节点。另外需要记住，不应该修改广播变量，这样才能确保每个节点获取到的值都是一致的
一句话解释，可以理解为是一个公共的共享变量，我们可以把一个dataset 数据集广播出去，然后不同的task在节点上都能够获取到，这个数据在每个节点上只会存在一份。如果不使用broadcast，则在每个节点中的每个task中都需要拷贝一份dataset数据集，比较浪费内存(也就是一个节点中可能会存在多份dataset数据)。
用法
1：初始化数据
DataSet toBroadcast = env.fromElements(1, 2, 3)
2：广播数据
.withBroadcastSet(toBroadcast, “broadcastSetName”);
3：获取数据
Collection broadcastSet = getRuntimeContext().getBroadcastVariable(“broadcastSetName”);
注意：
1：广播出去的变量存在于每个节点的内存中，所以这个数据集不能太大。因为广播出去的数据，会常驻内存，除非程序执行结束
2：广播变量在初始化广播出去以后不支持修改，这样才能保证每个节点的数据都是一致的。

/**
 * broadcast广播变量
 * 需求：
 *  flink会从数据源中获取到用户的姓名
 *  最终需要把用户的姓名和年龄信息打印出来
 *  分析：
 *  所以就需要在中间的map处理的时候获取用户的年龄信息
 *  建议吧用户的关系数据集使用广播变量进行处理
 *
 */
public class BroadCastDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        //获取运行环境
        ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //1：准备需要广播的数据
        ArrayList<Tuple2<String, Integer>> broadData = new ArrayList<>();
        broadData.add(new Tuple2<>("zs",18));
        broadData.add(new Tuple2<>("ls",20));
        broadData.add(new Tuple2<>("ww",17));
        DataSet<Tuple2<String, Integer>> tupleData = env.fromCollection(broadData);

        //1.1:处理需要广播的数据,把数据集转换成map类型，map中的key就是用户姓名，value就是用户年龄
        DataSet<HashMap<String, Integer>> toBroadcast = tupleData.map(new MapFunction<Tuple2<String, Integer>, HashMap<String, Integer>>() {
            @Override
            public HashMap<String, Integer> map(Tuple2<String, Integer> value) throws Exception {
                HashMap<String, Integer> res = new HashMap<>();
                res.put(value.f0, value.f1);
                return res;
            }
        });
        //源数据
        DataSource<String> data = env.fromElements("zs", "ls", "ww");
        //注意：在这里需要使用到RichMapFunction获取广播变量
        DataSet<String> result = data.map(new RichMapFunction<String, String>() {
            List<HashMap<String, Integer>> broadCastMap = new ArrayList<HashMap<String, Integer>>();
            HashMap<String, Integer> allMap = new HashMap<String, Integer>();

            /**
             * 这个方法只会执行一次
             * 可以在这里实现一些初始化的功能
             * 所以，就可以在open方法中获取广播变量数据
             */
            @Override
            public void open(Configuration parameters) throws Exception {
                super.open(parameters);
                //3:获取广播数据
                this.broadCastMap = getRuntimeContext().getBroadcastVariable("broadCastMapName");
                for (HashMap map : broadCastMap) {
                    allMap.putAll(map);
                }
            }
            @Override
            public String map(String value) throws Exception {
                Integer age = allMap.get(value);
                return value + "," + age;
            }
        }).withBroadcastSet(toBroadcast, "broadCastMapName");//2：执行广播数据的操作
        result.print();
    }
}

Flink之Counter（计数器）

Accumulator即累加器，与Mapreduce counter的应用场景差不多，都能很好地观察task在运行期间的数据变化
可以在Flink job任务中的算子函数中操作累加器，但是只能在任务执行结束之后才能获得累加器的最终结果。
Counter是一个具体的累加器(Accumulator)实现
IntCounter, LongCounter 和 DoubleCounter
用法
1：创建累加器
private IntCounter numLines = new IntCounter();
2：注册累加器
getRuntimeContext().addAccumulator(“num-lines”, this.numLines);
3：使用累加器
this.numLines.add(1);
4：获取累加器的结果
myJobExecutionResult.getAccumulatorResult(“num-lines”)

/**
 * 计数器
 */
public class CounterDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        //获取运行环境
        ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        DataSource<String> data = env.fromElements("a", "b", "c", "d");
        DataSet<String> result = data.map(new RichMapFunction<String, String>() {
            //1:创建累加器
            private IntCounter numLines = new IntCounter();
            @Override
            public void open(Configuration parameters) throws Exception {
                super.open(parameters);
                //2:注册累加器
                getRuntimeContext().addAccumulator("num-lines",this.numLines);
            }
            //int sum = 0;
            @Override
            public String map(String value) throws Exception {
                //如果并行度为1，使用普通的累加求和即可，但是设置多个并行度，则普通的累加求和结果就不准了
                //sum++;
                //System.out.println("sum："+sum);
                this.numLines.add(1);
                return value;
            }
        }).setParallelism(8);
        //如果要获取counter的值，只能是任务
        //result.print();
        result.writeAsText("d:\\data\\mycounter");
        JobExecutionResult jobResult = env.execute("counter");
        //3：获取累加器
        int num = jobResult.getAccumulatorResult("num-lines");
        System.out.println("num:"+num);
    }
}

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