flink状态编程
简单记录一下最近工作中常用的flink状态
flink中可以创建不同类型的状态,如键控状态(Keyed State)和操作符状态(Operator State)等。状态管理是在流处理的整个过程中保持状态的一种能力,它让我们能够在复杂的事件处理和流转换中保留重要的状态信息,例如:聚合结果、过滤条件、模型参数等。
在flink中,状态具有三个基本特征:可见性(Visibility)、共享性(Shareability)、容错性(Fault Tolerance)。因为在分布式环境中,可能需要对状态进行备份,以实现容错性,所以在状态编程中需要考虑状态的共享性,即该状态是否应该被多个任务共享。同时,还需要考虑状态的可见性,即应该让哪个任务可以访问该状态。
下面是一个键控状态的示例,用于统计每个键(key)出现的次数:
- DataStream<Tuple2<String, Integer>> keyedStream = ...;
-
- DataStream<Tuple2<String, Integer>> resultStream = keyedStream
- .keyBy(0)
- .flatMap(new CountFunction());
-
- public class CountFunction extends RichFlatMapFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>> {
- private transient ValueState<Integer> count;
-
- public void flatMap(Tuple2<String, Integer> input, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {
- Integer currentCount = count.value();
- if (currentCount == null) {
- currentCount = 0;
- }
- currentCount++;
- count.update(currentCount);
- out.collect(new Tuple2<>(input.f0, currentCount));
- }
-
- public void open(Configuration config) {
- ValueStateDescriptor<Integer> descriptor = new ValueStateDescriptor<>("count", IntSerializer.INSTANCE);
- count = getRuntimeContext().getState(descriptor);
- }
- }
在此示例中,我们创建了一个键控流( keyedStream ),并使用 keyBy() 方法按键(key)分组。然后,我们定义了一个 flatMap() 函数,它能够在键控流中为每个键计数。 RichFlatMapFunction 类使我们能够在函数内部维护状态。我们定义了一个 ValueState 变量( count ),它将在函数执行时存储每个键的计数。在 flatMap() 函数中,我们使用 count.value() 方法获取当前计数,并将计数递增。最后,在更新计数后,我们将键和当前计数作为元组发送到输出流中。在 open() 方法中,我们使用 ValueStateDescriptor 类定义了 count 变量的状态描述符,即该状态的名称和数据类型。 getRuntimeContext().getState(descriptor) 方法创建了一个键控状态变量,并返回其实例。
下面是一个基于这段代码的更具体的实例:
假设我们有一个数据流,其中包含了一系列订单,每个订单中包含了订单编号和订单金额。我们需要统计每个订单编号出现的次数,并计算每个订单编号的平均订单金额。
首先,我们需要使用flink的流处理API创建一个数据流( DataStream ),其中包含了订单数据。然后,我们需要使用 keyBy() 方法按照订单编号进行分组,以便进行订单计数和平均金额的统计。接下来,我们定义一个状态变量( count 和 sum ),并在 open() 方法中为状态变量创建一个状态描述符( ValueStateDescriptor )。在 flatMap() 方法中,我们获取当前订单编号的计数和订单金额总额,通过更新状态变量来累加订单数和总金额,最后计算平均金额,并将订单编号、订单数和平均金额作为一个新的元素添加到结果流中。
- DataStream<Tuple2<String, Double>> orders = ...;
-
- DataStream<Tuple3<String, Integer, Double>> stats = orders
- .keyBy(0)
- .flatMap(new OrderStats());
-
- public class OrderStats extends RichFlatMapFunction<Tuple2<String, Double>, Tuple3<String, Integer, Double>> {
-
- private transient ValueState<Tuple2<Integer, Double>> state;
-
- public void flatMap(Tuple2<String, Double> input, Collector<Tuple3<String, Integer, Double>> out) throws Exception {
- Tuple2<Integer, Double> current = state.value();
- if (current == null) {
- current = new Tuple2<>(0, 0.0);
- }
- current.f0++;
- current.f1 += input.f1;
- state.update(current);
- double avg = current.f1 / current.f0;
- out.collect(new Tuple3<>(input.f0, current.f0, avg));
- }
-
- public void open(Configuration config) {
- ValueStateDescriptor<Tuple2<Integer, Double>> descriptor = new ValueStateDescriptor<>("orderStats",
- TypeInformation.of(new TypeHint<Tuple2<Integer, Double>>() {
- }));
- state = getRuntimeContext().getState(descriptor);
- }
- }
首先,创建了一个包含订单数据的数据流( orders ),其中每个元素都是一个包含订单编号和订单金额的元组。然后,我们使用 keyBy() 方法按照订单编号进行分组,并将其传递给一个自定义的 OrderStats 函数。在 OrderStats 函数中,我们定义了一个键控状态变量( state ),用来维护每个订单编号的订单数和总金额。在 flatMap() 方法中,我们从状态中获取当前订单编号的订单数和总金额,并根据新的订单金额更新状态。然后,我们计算平均金额并将订单编号、订单数和平均金额作为一个新的元素添加到结果流中。在 open() 方法中,我们定义了一个 ValueStateDescriptor 来描述状态变量,并使用 getRuntimeContext().getState(descriptor) 方法获取状态实例。
当代码运行时,它会根据订单编号进行分组,并计算每个订单编号的订单数和总金额。然后,它会将统计信息作为元组添加到结果流中,这样我们就可以判断每个订单编号的数量和平均金额了。
希望这个简单的实例能对大家有帮助!