从 demo 到生产 - 手把手写出实战需求的 Flink 广播程序

Flink 广播变量在实时处理程序中扮演着很重要的角色，适当的使用广播变量会大大提升程序处理效率。

 

本文从简单的 demo 场景出发，引入生产中实际的需求并提出思路与部分示例代码，应对一般需求应该没有什么问题，话不多说，赶紧来看看这篇干货满满的广播程序使用实战吧。

 

1 啥是广播 

 

Flink 支持广播变量，允许在每台机器上保留一个只读的缓存变量，数据存在内存中，在不同的 task 所在的节点上的都能获取到，可以减少大量的 shuffle 操作。

换句话说，广播变量可以理解为一个公共的共享变量，可以把一个 dataset 的数据集广播出去，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）

 

2 用法总结

 

//1 初始化数据

DataSet<Integer>  toBroadcast = env.fromElements(1,2,3)

//2 广播数据 api

withBroadcastSet(toBroadcast,"broadcastSetName")

//3 获取数据

Collection<integer> broadcastSet = getRuntimeContext().getBroadcastVariable("broadcastSetName");

 

注意：

 

  • 广播变量由于要常驻内存，程序结束时才会失效，所以数据量不宜过大

     

  • 广播变量广播在初始化后不支持修改 （修改场景也有办法）

 

3 基础案例演示

 

  • 基础案例广播变量使用

 

这种场景下广播变量就是加载参数表，参数表不会变化，记住第二部分常用总结公式即可。

 

/**
 * @author 大数据江湖
 * @version 1.0
 * @date 2021/5/17.
 *
 */
public class BaseBroadCast {

    /**
     * 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 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();
    }

}

 

 

4 生产案例演示

 

 

实际生产中有时候是需要更新广播变量的，但不是实时更新的，一般会设置一个更新周期，几分钟，几小时的都很常见，根据业务而定。

 

由于广播变量需要更新，解决办法一般是需要将广播变量做成另一个 source，进行流与流之间的 connect 操作，定时刷新广播的source，从而达到广播变量修改的目的。

 

4.1.1 使用 redis 中的数据作为广播变量的思路：

 

消费 kafka 中的数据，使用 redis 中的数据作为广播数据，进行数据清洗后 写到 kafka中。

 

示例代码分为三个部分：kafka 生产者，redis 广播数据源，执行入口类

 

  • 构建 kafka 生成者，模拟数据 （以下代码的消费消息来源均是此处生产）

 

/**
 * 模拟数据源
 */
public class kafkaProducer {

    public static void main(String[] args) throws Exception{
        Properties prop = new Properties();
        //指定kafka broker地址
        prop.put("bootstrap.servers", "10.20.7.20:9092,10.20.7.51:9092,10.20.7.50:9092");
        //指定key value的序列化方式
        prop.put("key.serializer", StringSerializer.class.getName());
        prop.put("value.serializer", StringSerializer.class.getName());
        //指定topic名称
        String topic = "data_flink_bigdata_test";

        //创建producer链接
        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<String,String>(prop);

        //{"dt":"2018-01-01 10:11:11","countryCode":"US","data":[{"type":"s1","score":0.3,"level":"A"},{"type":"s2","score":0.2,"level":"B"}]}


        while(true){
            String message = "{\"dt\":\""+getCurrentTime()+"\",\"countryCode\":\""+getCountryCode()+"\",\"data\":[{\"type\":\""+getRandomType()+"\",\"score\":"+getRandomScore()+",\"level\":\""+getRandomLevel()+"\"},{\"type\":\""+getRandomType()+"\",\"score\":"+getRandomScore()+",\"level\":\""+getRandomLevel()+"\"}]}";
            System.out.println(message);
            //同步的方式，往Kafka里面生产数据

            producer.send(new ProducerRecord<String, String>(topic,message));


            Thread.sleep(2000);
        }
        //关闭链接
        //producer.close();
    }

    public static String getCurrentTime(){
        SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("YYYY-MM-dd HH:mm:ss");
        return sdf.format(new Date());
    }

    public static String getCountryCode(){
        String[] types = {"US","TW","HK","PK","KW","SA","IN"};
        Random random = new Random();
        int i = random.nextInt(types.length);
        return types[i];
    }


    public static String getRandomType(){
        String[] types = {"s1","s2","s3","s4","s5"};
        Random random = new Random();
        int i = random.nextInt(types.length);
        return types[i];
    }

    public static double getRandomScore(){
        double[] types = {0.3,0.2,0.1,0.5,0.8};
        Random random = new Random();
        int i = random.nextInt(types.length);
        return types[i];
    }

    public static String getRandomLevel(){
        String[] types = {"A","A+","B","C","D"};
        Random random = new Random();
        int i = random.nextInt(types.length);
        return types[i];
    }


}

 

 

 

  • redis 数据作为广播数据

 

/**
 * redis中准备的数据源
 * source：
 *
 * hset areas AREA_US US
 * hset areas AREA_CT TW,HK
 * hset areas AREA_AR PK,KW,SA
 * hset areas AREA_IN IN
 *
 * result：
 *
 * HashMap
 *
 * US，AREA_US
 * TW，AREA_CT
 * HK，AREA_CT
 *
 */
public class BigDataRedisSource implements SourceFunction<HashMap<String,String>> {

    private Logger logger= LoggerFactory.getLogger(BigDataRedisSource.class);

    private Jedis jedis;
    private boolean isRunning=true;

    @Override
    public void run(SourceContext<HashMap<String, String>> cxt) throws Exception {
        this.jedis = new Jedis("localhost",6379);
        HashMap<String, String> map = new HashMap<>();
        while(isRunning){
          try{
              map.clear();
              Map<String, String> areas = jedis.hgetAll("areas");
              /**
               * AREA_CT TT,AA
               *
               * map:
               * TT,AREA_CT
               * AA,AREA_CT
               */
              for(Map.Entry<String,String> entry: areas.entrySet()){
                  String area = entry.getKey();
                  String value = entry.getValue();
                  String[] fields = value.split(",");
                  for(String country:fields){
                      map.put(country,area);
                  }

              }
              if(map.size() > 0 ){
                  cxt.collect(map);
              }
              Thread.sleep(60000);
          }catch (JedisConnectionException e){
              logger.error("redis连接异常",e.getCause());
              this.jedis = new Jedis("localhost",6379);
          }catch (Exception e){
              logger.error("数据源异常",e.getCause());
          }

        }

    }

    @Override
    public void cancel() {
        isRunning=false;
        if(jedis != null){
            jedis.close();
        }

    }
}

 

 

  • 程序入口类

 

/**
 * @author 大数据江湖
 * @version 1.0
 * @date 2021/4/25.
 *
 *
 * 使用 kafka 输出流和 redis 输出流 进行合并清洗
 *
 *
 */
public class 广播方式1分两个流进行connnect操作 {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        //1 获取执行环境

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        env.setParallelism(3);//并行度取决于 kafka 中的分区数 保持与kafka 一致

        //2 设置 checkpoint

        //开启checkpoint 一分钟一次
        env.enableCheckpointing(60000);
        //设置checkpoint 仅一次语义
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
        //两次checkpoint的时间间隔
        env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(5000);
        //最多只支持1个checkpoint同时执行
        env.getCheckpointConfig().setMaxConcurrentCheckpoints(1);
        //checkpoint超时的时间
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000);
        // 任务失败后也保留 checkPonit数据
        env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);

        env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(
                3, // 尝试重启的次数
                Time.of(10, TimeUnit.SECONDS) // 间隔
        ));

        // 设置 checkpoint 路径
       // env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs://192.168.123.103:9000/flink/checkpoint"));


        //3 设置 kafka Flink 消费

        //创建 Kafka 消费信息

        String topic="data_flink_bigdata_test";
        Properties consumerProperties = new Properties();
        consumerProperties.put("bootstrap.servers","10.20.7.20:9092,10.20.7.51:9092,10.20.7.50:9092");
        consumerProperties.put("group.id","data_test_new_1");
        consumerProperties.put("enable.auto.commit", "false");
        consumerProperties.put("auto.offset.reset","earliest");


        //4 获取 kafka 与 redis 数据源

        FlinkKafkaConsumer consumer = new FlinkKafkaConsumer<String>(topic, new SimpleStringSchema(), consumerProperties);

        DataStreamSource<String> kafkaSourceData = env.addSource(consumer);

     

        //直接使用广播的方式 后续作为两个数据流来操作

        DataStream<HashMap<String, String>> redisSourceData = env.addSource(new NxRedisSource()).broadcast();

        //5 两个数据源进行 ETL 处理 使用 connect 连接处理

        SingleOutputStreamOperator<String> etlData = kafkaSourceData.connect(redisSourceData).flatMap(new MyETLProcessFunction());


        //6 新创建一个 kafka 生产者 进行发送
        String outputTopic="allDataClean";


        // 输出给下游 kafka

        Properties producerProperties = new Properties();
        producerProperties.put("bootstrap.servers","10.20.7.20:9092,10.20.7.51:9092,10.20.7.50:9092");

        FlinkKafkaProducer<String> producer = new FlinkKafkaProducer<>(outputTopic,
                new KeyedSerializationSchemaWrapper<String>(new SimpleStringSchema()),
                producerProperties);

        etlData.addSink(producer);


        //7 提交任务执行

        env.execute("DataClean");


    }

    /**
     * in 1 kafka source   ：
     *
     *  {"dt":"2018-01-01 10:11:11","countryCode":"US","data":[{"type":"s1","score":0.3,"level":"A"},{"type":"s2","score":0.2,"level":"B"}]}
     *
     *
     * in 2 redis source
     *
     *
     *  US，AREA_US
     *  TW，AREA_CT
     *  HK，AREA_CT
     *
     *
     *
     * out 合并后的source
     */
    private static class MyETLProcessFunction implements CoFlatMapFunction<String,HashMap<String,String>,String> {

        //用来存储 redis 中的数据
        HashMap<String,String> allMap = new HashMap<String,String>();

        @Override
        public void flatMap1(String line, Collector<String> collector) throws Exception {

            //将 kafka 数据 按 redis 数据进行替换
            // s -> kafka 数据
            //allMap -> redis 数据

            JSONObject jsonObject = JSONObject.parseObject(line);
            String dt = jsonObject.getString("dt");
            String countryCode = jsonObject.getString("countryCode");
            //可以根据countryCode获取大区的名字
            String area = allMap.get(countryCode);
            JSONArray data = jsonObject.getJSONArray("data");
            for (int i = 0; i < data.size(); i++) {
                JSONObject dataObject = data.getJSONObject(i);
                System.out.println("大区："+area);
                dataObject.put("dt", dt);
                dataObject.put("area", area);
                //下游获取到数据的时候，也就是一个json格式的数据
                collector.collect(dataObject.toJSONString());
            }




        }

        @Override
        public void flatMap2(HashMap<String, String> stringStringHashMap, Collector<String> collector) throws Exception {
            //将 redis 中 数据进行赋值
            allMap = stringStringHashMap;

        }
    }
}

 


 

4.1.2 使用 MapState 进行广播程序优化：

 

优化的点在于 （下面代码中 TODO 标识点）：

 

  1. 进行数据广播时需要使用 MapStateDescriptor 进行注册

     

  2. 进行两个流合并处理时 使用 process 函数

     

  3. 处理函数中使用 MapState  来存取 redis 中的数据

 

/**
 * @author 大数据江湖
 * @version 1.0
 * @date 2021/4/25.
 * <p>
 * 使用 kafka 输出流和 redis 输出流 进行合并清洗
 * <p>
 * 线上使用的方式
 */
public class 广播方式2使用MapState对方式1改造 {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        //1 获取执行环境

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        env.setParallelism(3);//并行度取决于 kafka 中的分区数 保持与kafka 一致

        //2 设置 checkpoint

        //开启checkpoint 一分钟一次
        env.enableCheckpointing(60000);
        //设置checkpoint 仅一次语义
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
        //两次checkpoint的时间间隔
        env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(5000);
        //最多只支持1个checkpoint同时执行
        env.getCheckpointConfig().setMaxConcurrentCheckpoints(1);
        //checkpoint超时的时间
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000);
        // 任务失败后也保留 checkPonit数据
        env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);

        env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(
                3, // 尝试重启的次数
                Time.of(10, TimeUnit.SECONDS) // 间隔
        ));

        // 设置 checkpoint 路径
        //env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs://192.168.123.103:9000/flink/checkpoint"));


        //3 设置 kafka Flink 消费


        //创建 Kafka 消费信息


        String topic = "data_flink_bigdata_test";
        Properties consumerProperties = new Properties();
        consumerProperties.put("bootstrap.servers", "10.20.7.20:9092,10.20.7.51:9092,10.20.7.50:9092");
        consumerProperties.put("group.id", "data_flink_fpy_test_consumer");
        consumerProperties.put("enable.auto.commit", "false");
        consumerProperties.put("auto.offset.reset", "earliest");


        //4 获取 kafka 与 redis 数据源

        FlinkKafkaConsumer consumer = new FlinkKafkaConsumer<String>(topic, new SimpleStringSchema(), consumerProperties);

        DataStreamSource<String> kafkaSourceData = env.addSource(consumer);

        // 获取 redis 数据源并且进行广播  线上的广播也是 source + 广播方法

        MapStateDescriptor<String, String> descriptor = new MapStateDescriptor<String, String>(
                "RedisBdStream",
                String.class,
                String.class
        );

        
        //5 两个数据源进行 ETL 处理 使用 connect 连接处理 TODO process 替换 FlatMap
        //TODO 使用 MapState 来进行广播
        BroadcastStream<HashMap<String, String>> redisSourceData = env.addSource(new NxRedisSource()).broadcast(descriptor);

        SingleOutputStreamOperator<String> etlData = kafkaSourceData.connect(redisSourceData).process(new MyETLProcessFunction());


        //6 新创建一个 kafka 生产者 进行发送
        String outputTopic = "allDataClean";


        // 输出给下游 kafka

        Properties producerProperties = new Properties();
        producerProperties.put("bootstrap.servers","10.20.7.20:9092,10.20.7.51:9092,10.20.7.50:9092");

        FlinkKafkaProducer<String> producer = new FlinkKafkaProducer<>(outputTopic,
                new KeyedSerializationSchemaWrapper<String>(new SimpleStringSchema()),
                producerProperties);

        etlData.addSink(producer);


        etlData.print();


        //7 提交任务执行

        env.execute("DataClean");


    }

    /**
     * in 1 kafka source
     * in 2 redis source
     * <p>
     * out 合并后的source
     */
    private static class MyETLProcessFunction extends BroadcastProcessFunction<String, HashMap<String, String>, String> {

        // TODO 注意此处 descriptor 的名称需要与 广播时 （99行代码） 名称一致
        MapStateDescriptor<String, String> descriptor =
                new MapStateDescriptor<String, String>(
                        "RedisBdStream",
                        String.class,
                        String.class
                );


        //逻辑的处理方法 kafka 的数据
        @Override
        public void processElement(String line, ReadOnlyContext readOnlyContext, Collector<String> collector) throws Exception {
            //将 kafka 数据 按 redis 数据进行替换
            // s -> kafka 数据
            //allMap -> redis 数据
            System.out.println("into  processElement ");
            JSONObject jsonObject = JSONObject.parseObject(line);
            String dt = jsonObject.getString("dt");
            String countryCode = jsonObject.getString("countryCode");
            //可以根据countryCode获取大区的名字

            // String area = allDataMap.get(countryCode);
            //TODO 从MapState中获取对应的Code
            String area = readOnlyContext.getBroadcastState(descriptor).get(countryCode);

            JSONArray data = jsonObject.getJSONArray("data");

            for (int i = 0; i < data.size(); i++) {
                JSONObject dataObject = data.getJSONObject(i);
                System.out.println("大区：" + area);
                dataObject.put("dt", dt);
                dataObject.put("area", area);
                //下游获取到数据的时候，也就是一个json格式的数据
                collector.collect(dataObject.toJSONString());
            }


        }


        //广播流的处理方法
        @Override
        public void processBroadcastElement(HashMap<String, String> stringStringHashMap, Context context, Collector<String> collector) throws Exception {


            // 将接收到的控制数据放到 broadcast state 中
            //key , flink
            // 将 RedisMap中的值放入 MapState 中
            for (Map.Entry<String, String> entry : stringStringHashMap.entrySet()) {
                //TODO 使用 MapState 存储 redis 数据
                context.getBroadcastState(descriptor).put(entry.getKey(), entry.getValue());
                System.out.println(entry);
            }


        }
    }
}
 

 

4.2 关系型数据库广播变量案例思路：

 

需求：

 

在 flink 流式处理中常常需要加载数据库中的数据作为条件进行数据处理，有些表作为系统表，实时查询效率很低，这时候就需要将这些数据作为广播数据，而同时这些数据可能也需要定期的更新。

 

思路：

 

数据库表的广播变量思路同redis等缓存广播数据的思路类似，也是使用 两个source 进行 connect 处理 , 在数据库表的 source 中定时刷新数据就可以了。

 

不同点在于这里把数据库查询的操作转成另一个工具类，在初始化时使用了静态代码块，在广播时使用了流的 connect 操作。

 

示例代码分为三个部分：数据库表广播源，数据库操作类，执行入口类

 

  • 数据库表广播源

 

/**
 * @author 大数据江湖
 * @Date:2021-5-17
 * DB source 源头 进行广播
 */
public class BigDataDBBroadSource extends RichSourceFunction<Map<String,Object>> {

    private  final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(BigDataDBBroadSource.class);
    private volatile boolean isRunning = true;

    public BigDataDBBroadSource() {

    }

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        super.open(parameters);

    }

    @Override
    public void run(SourceContext<Map<String,Object>> sourceContext) throws Exception {


        while (isRunning) {
            //TODO  使用的是一个 DB 源头的 source 60 s 刷新一次 进行往下游发送
            TimeUnit.SECONDS.sleep(60);

            Map<String,Object> map = new HashMap<String,Object>();

            //规则匹配关键词

            final DbBroadCastListInitUtil.Build ruleListInitUtil = new DbBroadCastListInitUtil.Build();

            ruleListInitUtil.reloadRule();

            map.put("dbsource", ruleListInitUtil);


            if(map.size() > 0) {
                sourceContext.collect(map);
            }
        }
    }

    @Override
    public void cancel() {
        this.isRunning = false;
    }

    @Override
    public void close() throws Exception {
        super.close();

    }
}


 


    

  • 

    执行数据库操作类
    

    • 



 




/**
 * 数据库规则表初始化
 *
 * @author 大数据江湖
 * @Date:2021-5-17
 *
 * US，AREA_US
 * TW，AREA_CT
 * HK，AREA_CT
 *
 */
public class DbBroadCastListInitUtil implements Serializable {

    private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(DbBroadCastListInitUtil.class);


    // 数据库规则信息

    public static Map<String, String> areasMap = new HashMap<String, String>();


    static {
        LOG.info("初始化 db 模块");
        Connection dbConn = null;

        try {

            if (dbConn == null || dbConn.isClosed()) {
                LOG.info("init dbConn start....");
                LOG.info("init dbConn end....");
            }

            HashMap<String, String> map = Maps.newHashMap();

            map.put("US","AREA_US");
            map.put("TW","AREA_CT");
            map.put("HK","AREA_CT");

            areasMap = map;


        } catch (Exception e) {
            LOG.error("init database [status:error]", e);
            throw new RuntimeException(" static article rule list db select error!  , "+e.getMessage()) ;

        } finally {
            if(dbConn != null) {
                try {
                    dbConn.close();
                } catch (SQLException e) {
                    LOG.error("dbConn conn close error!",e);
                }
            }


        }
    }




    public static class Build {

        // 数据库规则信息

        public static Map<String, String> newAreasMap = new HashMap<String, String>();

        public void reloadRule() throws Exception {
            LOG.info("重新初始化 DB reloadRule 模块");
            Connection dbConn = null;
            try {
                if (dbConn == null || dbConn.isClosed()) {
                    LOG.info("init dbConn start....");
                    LOG.info("init dbConn end....");
                }

                HashMap<String, String> map = Maps.newHashMap();

                map.put("US","AREA_US");
                map.put("TW","AREA_CT");
                map.put("HK","AREA_CT");
                map.put("AM","AREA_CT");

                newAreasMap = map;

            } catch (Exception e) {
                LOG.error("init database [status:error]", e);
                throw e;
            } finally {
                if(dbConn != null) {
                    try {
                        dbConn.close();
                    } catch (SQLException e) {
                        LOG.error("dbConn conn close error!",e);
                    }
                }


            }
        }

        public static Map<String, String> getNewAreasMap() {
            return newAreasMap;
        }
    }



    public static Build build() throws Exception {
        final DbBroadCastListInitUtil.Build build = new DbBroadCastListInitUtil.Build();
        build.reloadRule();
        return build;
    }


}




 


 


    

  • 

    程序入口类
    

    • 



 




/**
 * @author 大数据江湖
 * @version 1.0
 * @date 2021/4/25.
 * <p>
 * 使用 kafka 输出流和 redis 输出流 进行合并清洗
 * <p>
 * 线上使用的方式
 */
public class 广播方式3使用DB对方式广播 {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        //1 获取执行环境

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        env.setParallelism(3);//并行度取决于 kafka 中的分区数 保持与kafka 一致

        //2 设置 checkpoint

        //开启checkpoint 一分钟一次
        env.enableCheckpointing(60000);
        //设置checkpoint 仅一次语义
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
        //两次checkpoint的时间间隔
        env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(5000);
        //最多只支持1个checkpoint同时执行
        env.getCheckpointConfig().setMaxConcurrentCheckpoints(1);
        //checkpoint超时的时间
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000);
        // 任务失败后也保留 checkPonit数据
        env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);

        env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(
                3, // 尝试重启的次数
                Time.of(10, TimeUnit.SECONDS) // 间隔
        ));

        // 设置 checkpoint 路径
        //env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs://192.168.123.103:9000/flink/checkpoint"));

        //3 设置 kafka Flink 消费
        //创建 Kafka 消费信息

        String topic = "data_flink_bigdata_test";
        Properties consumerProperties = new Properties();
        consumerProperties.put("bootstrap.servers", "10.20.7.20:9092,10.20.7.51:9092,10.20.7.50:9092");
        consumerProperties.put("group.id", "data_flink_bigdata_test_consumer");
        consumerProperties.put("enable.auto.commit", "false");
        consumerProperties.put("auto.offset.reset", "earliest");


        //4 获取 kafka 与 redis 数据源

        FlinkKafkaConsumer consumer = new FlinkKafkaConsumer<String>(topic, new SimpleStringSchema(), consumerProperties);

        DataStreamSource<String> kafkaSourceData = env.addSource(consumer);

        // 获取 redis 数据源并且进行广播  线上的广播也是 source + 广播方法

        MapStateDescriptor<String, String> descriptor = new MapStateDescriptor<String, String>(
                "RedisBdStream",
                String.class,
                String.class
        );

        //使用 数据库源 来进行广播

        BroadcastStream<Map<String, Object>> broadcast = env.addSource(new BigDataDBBroadSource()).broadcast(descriptor);


        //5 两个数据源进行 ETL 处理 使用 connect 连接处理  数据库表信息进行广播

        SingleOutputStreamOperator<String> etlData = kafkaSourceData.connect(broadcast).process(new MyETLProcessFunction());


        //6 新创建一个 kafka 生产者 进行发送
        String outputTopic = "allDataClean";


        // 输出给下游 kafka

      /*  Properties producerProperties = new Properties();
        producerProperties.put("bootstrap.servers","10.20.7.20:9092,10.20.7.51:9092,10.20.7.50:9092");

        FlinkKafkaProducer<String> producer = new FlinkKafkaProducer<>(outputTopic,
                new KeyedSerializationSchemaWrapper<String>(new SimpleStringSchema()),
                producerProperties);

        etlData.addSink(producer);*/


        etlData.print();


        //7 提交任务执行

        env.execute("DataClean");


    }

    /**
     * in 1 kafka source
     * in 2 redis source
     * <p>
     * out 合并后的source
     *
     *
     * TODO 程序启动后发生的事：
     *
     * 1 运行 open 方法 ，触发静态方法给 areasMap 赋值
     * 2 运行 processElement 方法前， areasMap 肯定是值的，正常进行处理
     * 3 当到 BigDataDBBroadSource 轮训的时间后 ，刷新数据库表数据到 areasMap ，此时 areasMap 会加入新值，完成广播变量的更新
     * 4 广播变量更新后 继续进行 processElement 数据处理
     *
     */
    private static class MyETLProcessFunction extends BroadcastProcessFunction<String, Map<String, Object>, String> {

        public  Map<String, String> areasMap = new HashMap<String, String>();

        @Override
        public void open(Configuration parameters) throws Exception {
            super.open(parameters);

            //触发静态方法去赋值
            areasMap = DbBroadCastListInitUtil.areasMap;


        }

        //逻辑的处理方法 kafka 的数据
        @Override
        public void processElement(String line, ReadOnlyContext readOnlyContext, Collector<String> collector) throws Exception {
            //将 kafka 数据 按 redis 数据进行替换
            // s -> kafka 数据
            //allMap -> redis 数据
            System.out.println("into  processElement ");
            JSONObject jsonObject = JSONObject.parseObject(line);
            String dt = jsonObject.getString("dt");
            String countryCode = jsonObject.getString("countryCode");
            //可以根据countryCode获取大区的名字
            // String area = allDataMap.get(countryCode);
            //从MapState中获取对应的Code
            String area =areasMap.get(countryCode);

            JSONArray data = jsonObject.getJSONArray("data");
            for (int i = 0; i < data.size(); i++) {
                JSONObject dataObject = data.getJSONObject(i);
                System.out.println("大区：" + area);
                dataObject.put("dt", dt);
                dataObject.put("area", area);
                //下游获取到数据的时候，也就是一个json格式的数据
                collector.collect(dataObject.toJSONString());
            }


        }

        @Override
        public void processBroadcastElement(Map<String, Object> value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {

            //广播算子定时刷新后 将数据发送到下游
            if (value != null && value.size() > 0) {
                Object obj = value.getOrDefault("dbsource", null);
                if (obj != null) {

                    DbBroadCastListInitUtil.Build biulder = (DbBroadCastListInitUtil.Build) obj;
                    //更新了 数据库数据
                    areasMap = biulder.getNewAreasMap();
                    System.out.println("数据库刷新算子运行完成！");

                }
            }

        }
    }

}




 


 


 


注意看最后处理函数启动后发生的事：


     


    

  1. 

     运行 open 方法 ，触发数据库操作工具类静态方法给 areasMap 赋值
    

     
    

    2. 

  2. 

     运行执行类 processElement 方法前，此时 areasMap 肯定是值的，正常进行处理
    

     
    

    3. 

  3. 

     当到数据库源轮训的时间后 ，刷新数据库表数据到 areasMap ，此时 areasMap 会加入新值，完成广播变量的更新
    

     
    

    4. 

  4. 

     广播变量更新后 继续进行执行类 processElement 数据处理
    

    5. 



 


 


 




 


至此 广播程序的使用介绍完了, 对于广播数据不需要改变的情况 参考基础样例；对于从缓存或数据库等获取广播变量，同时又需要改变的情况，参考生成样例即可。


 



PS:  文中代码地址  ----   https://gitee.com/fanpengyi0922/flink-window-broadcast


 


 




—   THE END  —


 






            

            
posted @ 
2021-05-18 10:04 
大数据江湖 
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