StreamExecutionEnvironment-史上最通俗易懂的Flink源代码深入分析教程
1.定义
StreamExecutionEnvironment是Flink中用于定义和执行流处理程序的主要类。它提供了一系列函数和方法来配置流处理程序的执行环境（例如并行度、checkpoint、时间特性），并将其部署到Flink集群中运行。
2.主要功能和设计思路
- 提供编程接口
StreamExecutionEnvironment提供了Java和Scala编程接口，使得开发者可以使用自己熟悉的编程语言来定义和执行流处理程序。 - 定义数据源
StreamExecutionEnvironment提供了多种定义数据源的方法，包括从文件、socket、Kafka等读取数据，也可以通过自定义数据源来读取数据。 - 定义数据处理操作
StreamExecutionEnvironment提供了多种数据处理操作，包括map、filter、reduce、keyBy、window等，可以根据需求进行灵活配置和组合。 - 定义数据输出
StreamExecutionEnvironment提供了多种数据输出方法，包括将数据输出到文件、数据库、Kafka等，也可以通过自定义输出方法来输出数据。 - 定义并行度
StreamExecutionEnvironment可以根据数据处理任务的特点和集群资源的情况来动态调整并行度，以提高程序的执行效率。 - 集成第三方库
StreamExecutionEnvironment集成了多种第三方库，如Apache Kafka、Apache Cassandra、Elasticsearch等，方便开发者使用这些库来进行数据处理和存储。 - 支持流式迭代
StreamExecutionEnvironment支持流式迭代，即在数据流中对数据进行多次迭代处理，以支持迭代算法和机器学习等应用场景。 - 支持事件时间处理
StreamExecutionEnvironment支持事件时间处理，即在数据流中根据事件发生的时间进行数据处理和聚合，以支持实时数据分析和监控等应用场景。
3.使用示例
4.源代码核心方法剖析
4.1方法说明
- 构造函数
StreamExecutionEnvironment有多个构造函数，其中默认构造函数是私有的，不能从外部直接创建StreamExecutionEnvironment实例。另外一个常用的构造函数是fromXXX()系列方法，例如fromElements()、fromCollection()、fromParallelCollection()，用于创建DataStream的执行环境。 - setParallelism()方法
用于设置任务的并行度，即任务中并行执行的任务数。默认情况下，Flink会根据系统资源和任务的特性自动设置并行度，但用户也可以通过setParallelism()方法手动设置并行度。 - enableCheckpointing()方法
用于启用和配置checkpoint机制。checkpoint是一种容错机制，用于将任务执行过程中的中间结果保存到外部存储中，以便在任务失败时恢复任务执行进度。enableCheckpointing()方法可以设置checkpoint的间隔时间、超时时间、最大并发数等参数。 - setStreamTimeCharacteristic()方法
用于设置任务的时间特性，即任务如何处理事件时间和处理时间。Flink支持三种时间特性：ProcessingTime、EventTime和IngestionTime。ProcessingTime表示任务处理数据时使用的本地系统时间；EventTime表示数据本身携带的时间戳信息，用于实现基于事件时间的数据处理；IngestionTime表示数据进入系统的时间，用于实现基于系统时间的数据处理。 - addSource()方法
用于向任务中添加数据源。addSource()方法可以接受多种类型的数据源，例如Kafka、Socket、文件、集合等。 - addSink()方法
用于向任务中添加数据汇。addSink()方法可以接受多种类型的数据汇，例如Kafka、Socket、文件、集合等。 - execute()方法
用于启动流处理任务的执行。execute()方法会将所有的Transformation操作和数据源、数据汇等组件构建成一个StreamGraph，并将StreamGraph转换为JobGraph，最终提交给Flink集群执行。
4.2部分核心方法源码示例
StreamExecutionEnvironment的代码比较复杂，这里只提供其中一部分的示例代码作为参考：
public class StreamExecutionEnvironment { //默认的执行环境并行度 private final int defaultLocalParallelism; //默认的执行环境 private final ExecutorService defaultExecutorService; //配置文件 private final Configuration configuration; //执行环境的ID private final String executorId; //用户自定义的类加载器 private final ClassLoader userClassLoader; //数据源注册中心 private final SourceFunctionRegistry sourceFunctionRegistry; //转换器注册中心 private final StreamOperatorFactory<?> operatorFactory; //配置信息 private final CheckpointConfig checkpointConfig; //时间特性 private final TimeCharacteristic timeCharacteristic; //状态后端 private final StateBackend stateBackend; /** * 构造方法，用于创建一个StreamExecutionEnvironment对象 * * @param executorService 默认的执行环境 * @param configuration 配置文件 * @param userClassLoader 用户自定义的类加载器 * @param defaultLocalParallelism 默认的执行环境并行度 * @param executorId 执行环境的ID */ public StreamExecutionEnvironment( ExecutorService executorService, Configuration configuration, ClassLoader userClassLoader, int defaultLocalParallelism, String executorId) { this.defaultLocalParallelism = defaultLocalParallelism; this.defaultExecutorService = executorService; this.configuration = configuration == null ? new Configuration() : configuration; this.executorId = executorId != null ? executorId : UUID.randomUUID().toString(); this.userClassLoader = userClassLoader == null ? getClass().getClassLoader() : userClassLoader; this.sourceFunctionRegistry = new SourceFunctionRegistry(); this.operatorFactory = new StreamOperatorFactory<>(); this.checkpointConfig = new CheckpointConfig(); this.timeCharacteristic = TimeCharacteristic.ProcessingTime; this.stateBackend = null; } /** * 获取数据流处理的默认并行度 * * @return 默认并行度 */ public int getDefaultLocalParallelism() { return defaultLocalParallelism; } /** * 获取配置文件 * * @return 配置文件 */ public Configuration getConfiguration() { return configuration; } /** * 获取执行环境的ID * * @return 执行环境的ID */ public String getId() { return executorId; } /** * 获取用户自定义的类加载器 * * @return 用户自定义的类加载器 */ public ClassLoader getUserClassLoader() { return userClassLoader; } /** * 获取数据源注册中心 * * @return 数据源注册中心 */ public SourceFunctionRegistry getSourceFunctionRegistry() { return sourceFunctionRegistry; } /** * 获取转换器注册中心 * * @return 转换器注册中心 */ public StreamOperatorFactory<?> getOperatorFactory() { return operatorFactory; } /** * 获取检查点配置 * * @return 检查点配置 */ public CheckpointConfig getCheckpointConfig() { return checkpointConfig; } /** * 获取时间特性 * * @return 时间特性 */ public TimeCharacteristic getTimeCharacteristic() { return timeCharacteristic; } /** * 获取状态后端 * * @return 状态后端 */ public StateBackend getStateBackend() { return stateBackend; } /** * 设置执行环境的默认并行度 * * @param parallelism 并行度 */ public void setDefaultLocalParallelism(int parallelism) { configuration.setInteger(ConfigConstants.LOCAL_NUMBER_TASK_MANAGER, parallelism); } /** * 获取一个DataStream对象 * * @param source 数据源 * @param type 数据类型 * @param <T> 数据类型 * @return DataStream对象 */ public <T> DataStream<T> addSource(SourceFunction<T> source, TypeInformation<T> type) { // 创建SourceTransformation对象，表示对数据源进行转换操作 SourceTransformation<T> transform = new SourceTransformation<>(source, "Source", type, defaultLocalParallelism); // 将SourceTransformation对象添加到转换器注册中心中 operatorFactory.addOperator(transform); // 返回转换后的DataStream对象 return new DataStream<>(this, getNewNodeId(), transform.getOutputType()); } /** * 获取一个DataStream对象 * * @param source 数据源 * @param <T> 数据类型 * @return DataStream对象 */ public <T> DataStreamSource<T> addSource(SourceFunction<T> source) { return addSource(source, TypeExtractor.createTypeInfo(SourceFunction.class, source.getClass(), 0)); } /** * 获取一个Table对象 * * @return Table对象 */ public TableEnvironment createTableEnvironment() { // 创建TableEnvironment对象 return TableEnvironment.create(configuration, executorComponents); } // 其他操作的实现略 }
