flink createTemporaryView字段太多 flinkwordcount

使用Flink的各种技术实现WordCount逻辑

在大数据程序中，WordCount程序实现了统计词频的作用，这个WordCount程序也往往在大数据分析处理中一直占着非常重要的地位。统计一天内某网站的访问次数，需要对网站排序后求其词频，统计一段时间内某个用户的登陆次数，也是对网站用户分组后的词频计算.....等等，很多的大数据应用示例都是在WordCount的基础之上进行改良发展，最终实现大数据分析的关键逻辑。

对于wordcount程序来说，基本思想在于输入文件中有每行的英文单词组成的句子，通过行处理的思想，将每个句子的英文单词分割出来，以（单词，1）这种key-value的形式来计数，再通过分组排序，将相同的单词放在一组，最后对每组的单词进行汇总统计。其思想流程图如下图所示。

对于wordcount程序的处理框架，Flink提供了不同级别的编程抽象，通过调用抽象的数据集调用算子构建DataFlow就可以实现对分布式的数据进行流式计算和离线计算，DataSet是批处理的抽象数据集，DataStream是流式计算的抽象数据集，他们的方法都分别为Source、Transformation、Sink

Source主要负责数据的读取
Transformation主要负责对数据的转换操作
Sink负责最终计算好的结果数据输出。

Source读取词频文件的数据，通过Transformation的转换操作将文件中的英文句子切分单词，并分组统计，最终可以Sink到控制台中输出结果。flink的思想结构如下图。

根据这种思想结构，结合不同的Transformation转换函数，常用算子如：

map算子对一个DataStream中的每个元素使用用户自定义的map函数进行处理，每个输入元素对应一个输出元素，最终整个数据流被转换成一个新的DataStream。输入每一个句子，就可以通过map后的函数split空格，然后返回形如(单词,1)的新数据流DataStream。

FlatMap只要处理处理一个输入元素，通过后面的函数可以实现输出一个或者多个输出元素的时候，尤其表现在输出一个元素，如wordcount中输出形如(单词,1)的这种元组类型的元素。就可以用到flatMap()。

reduce方法可以对分组后的元素进行统计处理。

当然， wordcount 也可以结合到不同的情况中。如滑动窗口内的wordcount，就需要结合SlidingWindow。

下面就结合不同情况下使用Flink实现wordCount的词频计算。

一、第一种情况：读取words.txt文件通过flink进行流式分析。

这里需要用到DataStream的Source源DataStreamSource.步骤如下。

1、打开Intellij IDEA，然后点击FIle-->New-->project。

2、打开Project对话框后，左边点击maven，右边不需要点击，只要确认jdk的版本，然后Next进入下一步。

3、在弹出的对话框中，输入groupId和artifactId，然后继续点击Next进入下一步。

4、最后Finish结束配置。

5、在pom.xml中设置dependency的依赖包。

6、建立flink的streaming流式wordcount程序。

注意在敲程序时，设定lambda表达式，方式如下

File -----> Project Structure...

在弹出的对话框中，左边选择Modules，右边选择Lambda表达式8，如下图所示。

最终代码如下。

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
public class MyWordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        DataStreamSource<String> lineds=env.readTextFile("f://data//words.txt");
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String,Long>> wordstream=lineds.flatMap
                ((String line, Collector<Tuple2<String,Long>> out)->{
            String[] words=line.split(" ");
            for(String word:words){
                out.collect(Tuple2.of(word,1L));
            }
        }).returns(Types.TUPLE(Types.STRING,Types.LONG));
        KeyedStream<Tuple2<String,Long>,String> groupds=wordstream.keyBy(ds->ds.f0);
        groupds.sum(1).print();
        env.execute();
    }
}

程序中读取硬盘中的words.txt文件，运行后的输出结果如下图。

前面就是线程号，后面进行wordcount词频的统计。

二、第二种情况，通过flink对words.txt完成批处理的分析。

这里需要使用Data的数据源Source。其它步骤与前面的DataStreamSource数据源的项目创建步骤一致，这里直接上代码。

程序如下。

import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.operators.DataSource;
import org.apache.flink.api.java.operators.FlatMapOperator;
import org.apache.flink.api.java.operators.UnsortedGrouping;
import org.apache.flink.api.java.operators.AggregateOperator;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.util.Collector;
public class YouWordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        ExecutionEnvironment env=ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        DataSource<String> lineds=env.readTextFile("f://data//words.txt");
        FlatMapOperator<String,Tuple2<String,Long>> wordds=lineds.flatMap((String line,Collector<Tuple2<String,Long>> out)->{
            String[] words=line.split(" ");
            for(String word:words){
                out.collect(Tuple2.of(word,1L));
            }
        });
        UnsortedGrouping<Tuple2<String,Long>> groupds=wordds.groupBy(0);
        AggregateOperator<Tuple2<String,Long>> result=groupds.sum(1);
        result.print();
    }
}

三、第三种情况：Flink收集流数据的word来计算词频

Wordcount不但可以收集硬盘上的文件，还可以收集linux中的实时流。使用linux系统的 nc 指令提供实时流，命令如下：

nc -l 9000

后面的9000是流传输的端口号，用flink来监控linux中的实时流。

代码如下。

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.util.Collector;
public class HeWordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        StreamExecutionEnvironment env=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        DataStreamSource<String> lineds=env.socketTextStream("192.168.110.156",9000);
        lineds.flatMap((String line,Collector<Tuple2<String,Long>> out)->{
            String[] words=line.split(" ");
            for(String word:words){
                out.collect(Tuple2.of(word,1L));
            }
        }).keyBy(ds->ds.f0).sum(1).print();
        env.execute();
    }
}

四、Flink对实时流的Wordcount使用滚动窗口

这里使用Flink程序对实时流可以使用滚动窗口计算5秒内的英文词频。

谈到滚动窗口，不免需要说到Flink中的窗口。

Flink按照时间生成Window，可以根据窗口实现原理的不同分成三类。

1、滚动窗口（Tumbling Window）

滚动窗口是将数据依据固定的窗口⻓度对数据进行切片。

滚动窗口的特点是：时间对⻬、窗口⻓度固定，并且没有重叠。

滚动窗口中有分配器，分配器会将每个元素分配到一个指定窗口大小的窗口中，滚动窗口有一个固定的大小，并且不会出现重叠。

其原理图如下。

2、滑动窗口（Sliding Window）

滑动窗口是固定窗口的更广义的一种形式，滑动窗口由固定的窗口⻓度和滑动间隔组成。

滑动窗口的特点是：时间对⻬、窗口⻓度固定，并且有重叠。

滑动窗口中也有分配器，这个分配器将元素分配到固定⻓度的窗口中，与滚动窗口类似，窗口的大小由窗口大小参数来配置，另一个窗口滑动参数控制滑动窗口开始的频率，因此，滑动窗口如果滑动参数小于窗口大小的话，窗口是可以重叠的，在这种情况下元素会被分配到多个窗口中。

其原理图如下图。

3、会话窗口（Session Window）

会话窗口是由一系列事件组合一个指定时间⻓度的timeout间隙组成，类似于web应用的session，也就是一段时间没有接收到新数据就会生成新的窗口。

会话窗口的特点是时间无对⻬。

会话也叫session，会话窗口中也有分配器，session窗口分配器通过session活动来对元素进行分组，session窗口跟滚动窗口和滑动窗口相比，不会有重叠和固定的开始时间和结束时间的情况，相反，当它在一个固定的时间周期内不再收到元素，即非活动间隔产生，那个这个窗口就会关闭。

一个session窗口通过一个session间隔来配置，这个session间隔定义了非活跃周期的⻓度。

当这个非活跃周期产生，那么当前的session将关闭并且后续的元素将被分配到新的session窗口中去。

其原理图如下所示。

图中看出，时间是不对齐的。

这个案例中使用时间对齐不重叠的滚动窗口。

代码如下。

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingProcessingTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
public class HeWordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        StreamExecutionEnvironment env=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        DataStreamSource<String> lineds=env.socketTextStream("192.168.110.156",9000);
        lineds.flatMap((String line,Collector<Tuple2<String,Long>> out)->{
            String[] words=line.split(" ");
            for(String word:words){
                out.collect(Tuple2.of(word,1L));
            }
        }).returns(Types.TUPLE(Types.STRING,Types.LONG))
                .keyBy(ds->ds.f0)
                .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
                .sum(1)
                .print();
        env.execute();
    }
}

启动linux虚拟机，在进行nc -l 9000，wordcount程序会统计实时的计算词频的数据流。

在linux中启动nc命令后输入内容如下图所示。

 

运行程序后的结果如下图所示。

 

五、使用flink SQL来实现5秒内的wordcount词频。

flink sql相当于使用了sql语句来实现5秒内的wordcount词频统计。

使用flink SQL需要使用flink-sql的依赖。

在程序实现上，使用flink-SQL实现5秒内的wordcount词频代码如下 。

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
public class SheWordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        StreamExecutionEnvironment env=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        EnvironmentSettings settings=EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();
        StreamTableEnvironment tableEnv=StreamTableEnvironment.create(env,settings);
        DataStreamSource<String> lineds=env.readTextFile("f://data//words.txt");
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String,Long>> wordStream=lineds.flatMap
                ((String line,Collector<Tuple2<String,Long>> out)->{
                    String[] words=line.split(" ");
                    for(String word:words){
                        out.collect(Tuple2.of(word,1L));
                    }
                }).returns(Types.TUPLE(Types.STRING,Types.LONG));
        Table table=tableEnv.fromDataStream(wordStream,$("word"),$("count"));
        Table result=table.groupBy($("word"))
                .select($("word"),$("count").sum());
        tableEnv.toRetractStream(result,Types.TUPLE(Types.STRING,Types.LONG)).print();
        env.execute();
    }
}

至此，使用Flink在各种情况下计算wordcount词频统计基本介绍完毕，

github地址：

https://github.com/wawacode/flink_wordcount