flink lambda架构

原创

mob649e815e258d 2025-01-13 06:34:30 ©著作权

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理解 Flink Lambda 架构

Lambda 架构是一种数据处理架构，它结合了批处理和流处理的优点。在这个架构中，Apache Flink 是一个极好的选择，因为它可以有效地处理实时数据流，以及支持大规模离线数据处理。本篇文章将指导你如何实现基于 Flink 的 Lambda 架构。

流程

首先，我们先了解一下整个 Flink Lambda 架构实现的步骤。下面的表格简洁明了地展示了整个流程：

步骤	描述
1. 数据源	从数据源（如 Kafka）获取实时数据流
2. 流处理	通过 Flink 进行实时数据处理与变化
3. 批处理	定期从数据库或数据湖中提取批量数据进行处理
4. 合并结果	将实时处理结果与批处理结果合并
5. 结果存储	将最终结果存储到数据库或数据湖中

每一步的实现

接下来，让我们逐步实现上述每个阶段。

1. 数据源

假设我们从 Kafka 读取数据流，首先需要设置 Kafka 的连接。

Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
properties.setProperty("group.id", "test-group");

// 创建流执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 创建 Kafka 数据源
FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>("topic-name", new SimpleStringSchema(), properties);
DataStream<String> stream = env.addSource(consumer);

上面代码中，我们配置 Kafka 连接并创建了 Flink 的流执行环境以及数据源。

2. 流处理

在获取数据后，可以使用 Flink 进行实时处理。

DataStream<String> processedStream = stream
    .map(value -> value.toUpperCase())
    .filter(value -> !value.isEmpty());

这里，我们将流中的每一个字符串转换为大写并过滤掉空值。

3. 批处理

批处理部分我们可以使用 Flink 的 BatchTableEnvironment来实现。

// 创建批处理环境
ExecutionEnvironment batchEnv = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
TableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(batchEnv);

// 从外部数据源加载批量数据
DataSet<Row> batchData = batchEnv.readCsvFile("path/to/csv").pojoType(Row.class, "field1, field2, ...");

在这段代码中，我们创建了一个批处理环境并从 CSV 文件中读取批量数据。

4. 合并结果

我们需要将流处理结果和批处理结果合并。

// 开始合并处理，假设两者结果都为表
Table streamTable = tableEnv.fromDataStream(processedStream, "field1");
Table batchTable = tableEnv.fromDataSet(batchData, "field1");

// 合并并注册成表
Table mergedTable = streamTable.union(batchTable);
tableEnv.createTemporaryView("MergedTable", mergedTable);

此代码展示了如何将流和批数据转换为表，并进行合并。

5. 结果存储

最终，将合并后的结果存储到数据库或其他目标。

tableEnv.executeSql("INSERT INTO target_table SELECT * FROM MergedTable");

这里是将最终合并结果插入到目标表中的示例代码。

类图

下面是一幅表示 Lambda 架构中不同组件的类图：

classDiagram
class DataSource {
  +getStream()
}

class StreamProcessor {
  +processStream()
}

class BatchProcessor {
  +processBatch()
}

class ResultMerger {
  +mergeResults()
}

class ResultSink {
  +storeResult()
}

DataSource --> StreamProcessor
BatchProcessor --> ResultMerger
StreamProcessor --> ResultMerger
ResultMerger --> ResultSink

甘特图

下面是实现 Flink Lambda 架构的时间流程图:

gantt
    title Flink Lambda 架构实现
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    section 数据准备
    数据源                 :a1, 2023-10-01, 1d
    section 流处理
    数据流处理              :a2, after a1, 2d
    section 批处理
    批量数据处理            :a3, after a2, 2d
    section 合并结果
    合并流和批处理结果       :a4, after a3, 1d
    section 存储结果
    结果存储               :after a4, 1d