Flink-ProcessFunction

我们之前学习的转换算子是无法访问事件的时间戳信息和水位线信息的。而这在一些应用场景下，极为重要。例如 MapFunction 这样的 map 转换算子就无法访问时间戳或者当前事件的事件时间。

基于此，DataStream API 提供了一系列的 Low-Level 转换算子。可以访问时间戳、watermark 以及注册定时事件。还可以输出特定的一些事件，例如超时事件等。

Process Function 用来构建事件驱动的应用以及实现自定义的业务逻辑(使用之前的window 函数和转换算子无法实现)。例如，Flink SQL 就是使用 Process Function 实现的。

Flink 提供了 8 个 Process Function：

ProcessFunction
KeyedProcessFunction
CoProcessFunction
ProcessJoinFunction
BroadcastProcessFunction
KeyedBroadcastProcessFunction
ProcessWindowFunction
ProcessAllWindowFunction

1.KeyedProcessFunction

KeyedProcessFunction 用来操作 KeyedStream。KeyedProcessFunction 会处理流的每一个元素，输出为 0 个、1 个或者多个元素。所有的 Process Function 都继承自RichFunction 接口，所以都有 open()、close()和 getRuntimeContext()等方法。而KeyedProcessFunction[KEY, IN, OUT]还额外提供了两个方法:

processElement(v: IN, ctx: Context, out: Collector[OUT]), 流中的每一个元素都会调用这个方法，调用结果将会放在 Collector 数据类型中输出。Context可以访问元素的时间戳，元素的 key，以及 TimerService 时间服务。Context还可以将结果输出到别的流(side outputs)。
onTimer(timestamp: Long, ctx: OnTimerContext, out: Collector[OUT])是一个回调函数。当之前注册的定时器触发时调用。参数 timestamp 为定时器所设定的触发的时间戳。Collector 为输出结果的集合。OnTimerContext 和processElement 的 Context 参数一样，提供了上下文的一些信息，例如定时器触发的时间信息(事件时间或者处理时间)。

2.TimeService和定时器（Timers）

Context 和 OnTimerContext 所持有的 TimerService 对象拥有以下方法:

currentProcessingTime(): Long 返回当前处理时间
currentWatermark(): Long 返回当前 watermark 的时间戳
registerProcessingTimeTimer(timestamp: Long): Unit 会注册当前 key 的

processing time 的定时器。当 processing time 到达定时时间时，触发 timer。

registerEventTimeTimer(timestamp: Long): Unit 会注册当前 key 的 event time定时器。当水位线大于等于定时器注册的时间时，触发定时器执行回调函数。
deleteProcessingTimeTimer(timestamp: Long): Unit 删除之前注册处理时间定时器。如果没有这个时间戳的定时器，则不执行。
deleteEventTimeTimer(timestamp: Long): Unit 删除之前注册的事件时间定时器，如果没有此时间戳的定时器，则不执行。

当定时器 timer 触发时，会执行回调函数 onTimer()。注意定时器 timer 只能在keyed streams 上面使用。

举例：温度传感器温度连续十秒上升，则报警

package com.zhen.flink.api

import java.time.Duration

import org.apache.flink.api.common.eventtime.{SerializableTimestampAssigner, WatermarkStrategy}
import org.apache.flink.api.common.state.{ValueState, ValueStateDescriptor}
import org.apache.flink.configuration.Configuration
import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction
import org.apache.flink.streaming.api.functions.timestamps.BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor
import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, StreamExecutionEnvironment}
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingProcessingTimeWindows
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time
import org.apache.flink.util.Collector

/**
  * @Author FengZhen
  * @Date 9/5/22 10:29 PM
  * @Description TODO
  */
object ProcessFunctionTest {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    env.setParallelism(1)

    // 0.读取数据
    // nc -lk 7777
    val inputStream = env.socketTextStream("localhost", 7777)
    // 1.先转换成样例数据
    val dataStream: DataStream[SensorReading] = inputStream
      .map(
        data => {
          val arr = data.split(",")
          SensorReading(arr(0), arr(1).toLong, arr(2).toDouble)
        }
      )
//        .keyBy(_.id)
//        .process(new MyKeyedProcessFunction)


    val warningStream = dataStream
      .keyBy(_.id)
      .process(new TempIncreWarning(10000L))
//      .window(
//        new TumblingProcessingTimeWindows(Time.seconds(10))
//      )

    warningStream.print()

    env.execute("process function test")

  }

}


/**
  * 实现自定义的KeyedProcessFunction
  */
class TempIncreWarning(interval: Long) extends KeyedProcessFunction[String, SensorReading, String]{

  // 定义状态：保存上个温度值进行比较, 保存注册定时器的时间戳用于删除
  lazy val lastTempState: ValueState[Double] = getRuntimeContext.getState(
    new ValueStateDescriptor[Double]("lastTempState", classOf[Double])
  )

  lazy val timerTsState: ValueState[Long] = getRuntimeContext.getState(
    new ValueStateDescriptor[Long]("timerTsState", classOf[Long])
  )


  override def processElement(value: SensorReading, ctx: KeyedProcessFunction[String, SensorReading, String]#Context, out: Collector[String]): Unit = {

    //先取出状态
    val lastTemp = lastTempState.value()
    val timerTs = timerTsState.value()

    //判断当前温度值和上次温度进行比较
    if (value.temperature > lastTemp && timerTs == 0){

      //如果温度上升且没有定时器，那么注册当前数据时间戳十秒之后的定时器
      val ts = ctx.timerService().currentProcessingTime() + interval
      ctx.timerService().registerProcessingTimeTimer(ts)
      timerTsState.update(ts)

    }else if(value.temperature < lastTemp){
      //如果温度下降，需要删除定时器
      ctx.timerService().deleteProcessingTimeTimer(timerTs)
      timerTsState.clear()
    }

    lastTempState.update(value.temperature)

  }

  override def onTimer(timestamp: Long, ctx: KeyedProcessFunction[String, SensorReading, String]#OnTimerContext, out: Collector[String]): Unit = {
    out.collect("传感器" + ctx.getCurrentKey + "的温度连续" + interval/1000 + "秒连续上升")

    timerTsState.clear()
  }

}

/**
  * KeyedProcessFunction功能测试
  */
class MyKeyedProcessFunction extends KeyedProcessFunction[String, SensorReading, SensorReading]{

  var myState: ValueState[Int] = _

  override def open(parameters: Configuration): Unit = {
    myState = getRuntimeContext.getState(new ValueStateDescriptor[Int]("myState", classOf[Int]))
  }

  override def processElement(value: SensorReading, ctx: KeyedProcessFunction[String, SensorReading, SensorReading]#Context, out: Collector[SensorReading]): Unit = {

    ctx.getCurrentKey
    ctx.timestamp()
    ctx.timerService().currentWatermark()
    ctx.timerService().registerEventTimeTimer(ctx.timestamp() + 60000L)
    ctx.timerService().deleteEventTimeTimer(ctx.timestamp() + 60000L)
  }

  override def onTimer(timestamp: Long, ctx: KeyedProcessFunction[String, SensorReading, SensorReading]#OnTimerContext, out: Collector[SensorReading]): Unit = {

  }
}

3.侧输出流（SideOutput）

大部分的 DataStream API 的算子的输出是单一输出，也就是某种数据类型的流。除了 split 算子，可以将一条流分成多条流，这些流的数据类型也都相同。processfunction 的 side outputs 功能可以产生多条流，并且这些流的数据类型可以不一样。一个 side output 可以定义为 OutputTag[X]对象，X 是输出流的数据类型。processfunction 可以通过 Context 对象发射一个事件到一个或者多个 side outputs。

举例：使用processFunction做侧输出流

package com.zhen.flink.api

import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction
import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, StreamExecutionEnvironment}
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.util.Collector


/**
  * @Author FengZhen
  * @Date 9/6/22 10:43 PM
  * @Description 侧输出流
  */
object SideOutputTest {


  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    env.setParallelism(1)

    // 0.读取数据
    // nc -lk 7777
    val inputStream = env.socketTextStream("localhost", 7777)
    // 1.先转换成样例数据
    val dataStream: DataStream[SensorReading] = inputStream
      .map(
        data => {
          val arr = data.split(",")
          SensorReading(arr(0), arr(1).toLong, arr(2).toDouble)
        }
      )

    val highTempStream = dataStream
        .process( new SplitTempProcessor(30.0) )

    highTempStream.print()
    highTempStream.getSideOutput(new OutputTag[(String, Long, Double)]("low")).print()

    env.execute("side output test")
  }

}

//实现自定义processFunction
class SplitTempProcessor(threshold: Double) extends ProcessFunction[SensorReading, SensorReading]{

  override def processElement(value: SensorReading, ctx: ProcessFunction[SensorReading, SensorReading]#Context, out: Collector[SensorReading]): Unit = {

    if (value.temperature > threshold){

      //如果当前温度值大于标准温度值，那么输出到主流
      out.collect(value)

    }else{

      //如果不超过标准温度值，那么输出到侧输出流
      ctx.output(new OutputTag[(String, Long, Double)]("low"), (value.id, value.timestamp, value.temperature))
    }
  }
}

很牛逼很强大。

posted on 2022-09-06 22:56 嘣嘣嚓阅读(93) 评论(0) 编辑收藏举报

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