flink学习（一）——介绍

flink学习（一）——介绍 其他

1. flink分为流式和批式，流式因为是来一个数据处理一个，所以会保存之前处理的中间结果。但是有可能我并不需要这些结果。所以我完全可以用批式来处理海量数据嘛

POJO

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条件

1. class必须是独立的（不能是内部类），public的
2. 必须要有无参数的构造方法。可以再重载一个带参数的构造方法
3. 里面必须要有字段，可以是private，但是必须要有public的getter和setter方法

WordCount——流式

package flink;

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class WordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        String filePath = "/home/10313588@zte.intra/Desktop/pycharmProject/Drain/logflash/base/rawdata/vnpm_0702/1120/cf-vnpm.log.2";
        DataStream inputStream = env.readTextFile(filePath);

        // 对数据及进行处理，按空格分词展开，转换成(word，1)的二元组Tuple2 进行词频统计
        DataStream> resultStream = inputStream.flatMap(new MyFlatMapper())
                .keyBy(0) // keyBy转换，按key重分区
                .sum(1);//（在当前分区内）按照第二个位置来进行加和

        resultStream.print();// 如果只是在这里就执行的话是没有结果的。在流式架构中，是先把任务定义好，然后去等数据，来一个处理一个所以这里也只是定义了任务print，但是还没有执行

        //这里才是执行任务，启动任务。来一个数据处理一次
        env.execute();
    }

    public static class MyFlatMapper implements FlatMapFunction>{

        @Override
        public void flatMap(String value, Collector> out) throws Exception {
            //分词
            String[] words = value.split("\s+");
            // 遍历数组，包装成tuple2
            for(String word:words){
                out.collect(new Tuple2<>(word,1));
            }
        }
    }
}

输出结果:

。。。
4> (rc-sts-dep-in-stp-sta-up-roll-suc-ms-rc-1-zws49,2)
4> ([114],9219)
4> (cluster(22.20.0.20:2601),10800)
4> (pod,12360)
4> ([114],9220)
4> (cluster(22.20.0.20:2601),10801)
4> (pod,12361)
4> (rc-sts-dep-in-stp-sta-up-roll-suc-ms-rc-1-zws49,3)
4> ([114],9221)
4> (cluster(22.20.0.20:2601),10802)
4> (pod,12362)
4> ([114],9222)
4> (rc-sts-dep-in-stp-sta-up-roll-suc-ms-rc-1-zws49,4)
4> (01:44:32.908,1)
4> (pod,12363)
4> (pod.,2638)
4> (db_pod:,1059)
4> (‘db_pod_network’:,1059)
4> (‘if_reg’:,1059)
4> (running):,1059)
4> (None,1738)
4> ([625],1059)
。。。

4> 代表的是并行子任务分区号、进程号（并行的进程号）

课程还讲了一个流式数据源测试，即真正的流式肯定不是从文件（有界数据）读的，而是源源不断的那种，所以大数据组件中，能实现这样的情况就是kafka消息传输队列。课程中演示的是用linux的nc来实现的流式。【后续可以学一下kafka】