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在上面篇文章中已经对flink进行了简单的介绍以及了解了Flink API 层级划分，这一章内容我们主要介绍DataStream API
流程图解：
一、DataStream API Source
Flink 在流处理和批处理上的 source 大概有 4 类：
（1）基于本地集合的 source
（2）基于文件的 source
（3）基于网络套接字的 source，具体来说就是从远程服务器或本地端口上的套接字连接中接收数据，比如上一篇文章中的入门案例就属于这一种。
（4）自定义的 source。自定义的 source 常见的有 Apache kafka、Amazon Kinesis Streams、RabbitMQ、Twitter Streaming API、Apache NiFi 等，当然你也可以定义自己的 source，灵活度较高，看个人需求。
下面就是纯代码演示了，具体细节会在注释中说明
1、本地集合的source
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;import java.util.ArrayList;public class Demo1ListSource {public static void main(String[] args) throws Exception{//创建flink执行环境StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//创建集合ArrayList<String> arrayList = new ArrayList<>();arrayList.add("java");arrayList.add("java");arrayList.add("java");arrayList.add("java");arrayList.add("java");/**基于集合的Source ----- 属于有界流*/DataStream<String> listDS = env.fromCollection(arrayList);listDS.print();//启动Flink作业执行env.execute();}
}结果：
在这解释一下结果图中的数字前缀，这个前缀的主要目的是不同并行实例的输出。什么都不设置的话取决于你电脑的内存了，比如我电脑是16G的内存，那么当数据较多时默认分配给该作业分了16个task。
2、本地文件的source
注意：同一个File数据源，既能有界读取，也能无界读取
2.1 有界读取
/**流批统一:* 1、同一套算子代码既能作流处理也能做批处理* 2、同一个File数据源，既能有界读取，也能无界读取*/
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.connector.file.src.FileSource;
import org.apache.flink.connector.file.src.reader.TextLineInputFormat;
import org.apache.flink.core.fs.Path;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;public class Demo2FileSource1 {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();/**有界读取*///老版本方式：简单但不灵活DataStream<String> lineDS = env.readTextFile("flink/data/student.csv");
// lineDS.print();//新版本方式：复杂一点但更灵活，使用这种既能有界读取，也能无界读取//构建fileSourceFileSource<String> fileSource = FileSource.forRecordStreamFormat(//指定编码new TextLineInputFormat("UTF-8")//指定路径, new Path("flink/data/student.csv")).build();//使用fileSourceDataStream<String> fileDS = env.fromSource(fileSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "fileSource");fileDS.print();env.execute();}
}
2.1 无界读取
import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.connector.file.src.FileSource;
import org.apache.flink.connector.file.src.reader.TextLineInputFormat;
import org.apache.flink.core.fs.Path;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;public class Demo2FileSource2 {public static void main(String[] args) throws Exception {/**使用无界流读取文件数，很简单，其实就是对上面的代码修改运行模式并加个参数就可以了*/StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//修改运行模式env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.STREAMING);//构建fileSourceFileSource<String> fileSource = FileSource.forRecordStreamFormat(new TextLineInputFormat("UTF-8"),new Path("spark/data/student.csv")).build();//使用fileSourceDataStreamSource<String> linesDS = env.fromSource(fileSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "fileSource");linesDS.print();env.execute();}
}3、本地端口的source
上一篇文章中的入门案例就属于这一种，后面在代码中也会用到，在此不在赘述了。
4、自定义的 source
举例：使用自定义source读取mysql中的数据
/*实现方式：* 1、实现SourceFunction或ParallelSourceFunction接口来创建自定义的数据源。* 2、然后使用env.addSource(new CustomSourceFunction())或DataStreamSource.fromSource添加你自定义的数据源。*/
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;public class Demo3MysqlSource {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//使用自定义的sourceDataStream<Student> studentDSSource = env.addSource(new MysqlSource());//统计学生表每个班级的人数//取出每一行的班级列并加上人数后缀1DataStream<Tuple2<String, Integer>> clazzKvDS = studentDSSource.map(line -> Tuple2.of(line.getClazz(), 1), Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT));//分组，将相同的键发送给同一个task中KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, String> keyByDS = clazzKvDS.keyBy(kv -> kv.f0);//求和SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> clazzSum = keyByDS.sum(1);//输出clazzSum.print();env.execute();}}/*** 自定义source读取mysql中的数据*/
class MysqlSource implements SourceFunction<Student> {/*** run()方法会在任务启动的时候执行一次*/@Overridepublic void run(SourceContext ctx) throws Exception {//1、加载mysq驱动Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");//2、创建数据库连接//注意：如果报连不上的错误，将参数补全（useUnicode=true&allowPublicKeyRetrieval=true&characterEncoding=utf8&useSSL=false）Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://master:3306/bigdata29?useSSL=false", "root", "123456");//3、编写sql查询PreparedStatement sql = conn.prepareStatement("select * from students");//4、执行查询ResultSet resultSet = sql.executeQuery();//5、遍历查询出的数据while (resultSet.next()) {int id = resultSet.getInt("id");String name = resultSet.getString("name");int age = resultSet.getInt("age");String gender = resultSet.getString("gender");String clazz = resultSet.getString("clazz");//将数据发送到下游/** collect():从 DataStream 收集所有的元素，并将它们作为列表或其他集合类型返回给客户端*/ctx.collect(new Student(id, name, age, gender, clazz));}//6、释放资源sql.close();conn.close();}@Overridepublic void cancel() {/** cancel()，它用于在任务完成后执行清理操作*/}
}/*** 这里使用了lombok插件（小辣椒）* 这个插件的作用可以在代码编译的时候增加方法（相当于scala中的case class）,就不用我们自己手动添加get、set、toString等方法了。* 使用方法：加@就行了*/
@Data
@AllArgsConstructor
class Student {private int id;private String name;private int age;private String gender;private String clazz;
}
二、DataStream API Transformation
Transformation：数据流转换。
常见算子有 Map / FlatMap / Filter /KeyBy / Reduce / Fold / Aggregations / Window / WindowAll / Union / Window join / Split / Select / Project 等，操作很多，可以将数据转换计算成你想要的数据形式。
其实这些算子在功能上与scala或spark中的基本相同，只是形式和细节上会有些差别。
1、map
DataStream → DataStream 输入一个元素同时输出一个元素
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;public class Demo1Map {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//使用nc -lk 8888 模拟实时数据的产生DataStreamSource<String> source = env.socketTextStream("master", 8888);//方式1：匿名内部类形式/** 观察源码map发现：* MapFunction<T, O> 是一个函数接口，用于对流中的每个元素的处理* 这个接口定义了一个 map 方法，该方法接受一个输入元素（类型为 T）并返回一个输出元素（类型为 O）。*/DataStream<String> map1DS = source.map(new MapFunction<String, String>() {@Overridepublic String map(String word) throws Exception {return word.toUpperCase();}});
// map1DS.print();//方式2：lambda表达式形式（更简洁常用）source.map(String::toUpperCase).print(); //是对source.map(word -> word.toUpperCase())的更简写env.execute();}
}结果：
2、flatMap
DataStream → DataStream
输入一个元素转换为一个或多个元素输出
/**flatMap 方法用于将输入流中的每个元素转换成一个或多个输出元素*/import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;public class Demo2FaltMap {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();DataStream<String> source = env.socketTextStream("master", 8888);//方式1：匿名内部类//看源码，这个方法接受一个FlatMapFunction<T, R>类型的参数，其中T是输入元素的类型，R是输出元素的类型DataStream<String> out2DS = source.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {@Overridepublic void flatMap(String line, Collector<String> out) throws Exception {for (String word : line.split(",")) {//循环将数据发送到下游out.collect(word);}}});// out2DS.print();//方式2：lambda表达式DataStream<String> out1DS = source.flatMap((line, out) -> {for (String word : line.split(",")) {//循环将数据发送到下游out.collect(word);}}, Types.STRING);out1DS.print();env.execute();}
}
结果：
3、filter
DataStream → DataStream
为每个元素执行一个布尔 function，并保留那些 function 输出值为 true 的元素
import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;public class Demo3Filter {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();DataStream<String> source = env.readTextFile("spark/data/student.csv");//需求：过滤出文科一班的学生的信息//方式一：匿名内部类source.filter(new FilterFunction<String>() {@Overridepublic boolean filter(String lines) throws Exception {return "文科一班".equals(lines.split(",")[4]);}}); //.print();//方式2：lambda表达式source.filter(lines->"文科一班".equals(lines.split(",")[4])).print();env.execute();}
}
结果：
4、keyBy
作用为：分组
DataStream → KeyedStream
在逻辑层面将流划分为不相交的分区。具有相同 key 的记录都分配到同一个分区。在内部， keyBy() 是通过哈希分区实现的。有多种指定 key 的方式。
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;public class Demo4KeyBy {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();DataStreamSource<String> source = env.socketTextStream("master", 8888);//方式1：匿名内部类/** public <K> KeyedStream<T, K> keyBy(KeySelector<T, K> key)* 其中 T 是输入元素的类型，K 是键的类型*/source.map(word-> Tuple2.of(word,1), Types.TUPLE(Types.STRING,Types.INT)).keyBy(new KeySelector<Tuple2<String, Integer>, String>() {@Overridepublic String getKey(Tuple2<String, Integer> kv) throws Exception {return kv.f0;}});//.print();//方式2：lambda表达式source.map(word-> Tuple2.of(word,1), Types.TUPLE(Types.STRING,Types.INT)).keyBy(kv->kv.f0).print();env.execute();}
}结果： 可以看出的确作了分区
5、reduce
作用为：聚合
KeyedStream → DataStream
在相同 key 的数据流上“滚动”执行 reduce。将当前元素与最后一次 reduce 得到的值组合然后输出新值。
import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;public class Demo5Reduce {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();DataStream<String> source = env.socketTextStream("master", 8888);//方式1：匿名内部类source.map(word -> Tuple2.of(word, 1), Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT)).keyBy(kv -> kv.f0).reduce(new ReduceFunction<Tuple2<String, Integer>>() {@Overridepublic Tuple2<String, Integer> reduce(Tuple2<String, Integer> kv1,Tuple2<String, Integer> kv2) throws Exception {//kv1和kv2的key是一样的String word = kv1.f0;int counts = kv1.f1 + kv2.f1;return Tuple2.of(word,counts);}}).print();env.execute();}
}结果：从结果来看说明reduce是一个有状态算子。
6、Window
KeyedStream → WindowedStream
可以在已经分区的 KeyedStreams 上定义 Window，Window 根据某些特征（例如，最近 5 秒内到达的数据）对每个 key Stream 中的数据进行分组。
窗口算子有很多，以后会专门出一章具体说明，下面写一个滑动窗口的案例。
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.*;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.SlidingProcessingTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;public class Demo6Window {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();/** 每隔5秒统计最近15秒每个单词的数量 --- 滑动窗口*/DataStream<String> wordsDS = env.socketTextStream("master", 8888);//转换成kvDataStream<Tuple2<String, Integer>> kvDS = wordsDS.map(word -> Tuple2.of(word, 1), Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT));//按照单词分组KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, String> keyByDS = kvDS.keyBy(kv -> kv.f0);//划分窗口//SlidingEventTimeWindows:滑动的处理时间窗口//前一个参数为窗口大小（window size），后一个参数为滑动大小（window slide）WindowedStream<Tuple2<String, Integer>, String, TimeWindow> windowDS = keyByDS.window(SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(30), Time.seconds(10)));//统计单词的数量DataStream<Tuple2<String, Integer>> countDS = windowDS.sum(1);countDS.print();env.execute();}
}
7、Union
DataStream→ DataStream
将两个或多个数据流联合来创建一个包含所有流中数据的新流。注意：如果一个数据流和自身进行联合，这个流中的每个数据将在合并后的流中出现两次。
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;public class Demo7Union {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();DataStream<String> source1 = env.socketTextStream("master", 8888);DataStream<String> source2 = env.socketTextStream("master", 9999);/** 合并两个DataStream* 注意：在数据层面并没有合并，只是在逻辑层面合并了*/DataStream<String> unionDS = source1.union(source2);unionDS.print();env.execute();}
}结果：
8、process
DataStream→ DataStream
process算子是flink的底层算子，可以用来代替map、faltMap、filter等算子
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.streaming.api.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;public class Demo8Process {public static void main(String[] args) throws Exception {/** process算子是flink的底层算子，可以用来代替map、faltMap、filter等算子** public <R> SingleOutputStreamOperator<R> process(ProcessFunction<T, R> processFunction)* 其中 T 是输入数据的类型，R 是输出数据的类型*/StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();DataStream<String> source = env.socketTextStream("master", 8888);DataStream<Tuple2<String, Integer>> processDS = source.process(new ProcessFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {/** processElement：在当前代码中相当于flatMap，每一条数据执行一次，可以返回一条或多条数据* ctx:上下文对象（代表flink执行环境）* out:输出，用于将数据发送到下游*/@Overridepublic void processElement(String line, ProcessFunction<String, Tuple2<String, Integer>>.Context ctx,Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {//这里的逻辑与flatMap的逻辑相同for (String word : line.split(",")) {out.collect(Tuple2.of(word, 1));}}});env.execute();/** 注意：该算子不能用lambda表达式改写,因为ProcessFunction它包含了一些生命周期方法和状态管理的方法，* 这些方法使得它不适合直接简化为lambda表达式的形式。** 在底层代码层面来说，ProcessFunction是一个抽象类，该类还有许多复杂的方法，使得它无法直接用lambda表达式来改写* 因为 lambda 表达式只能表示简单的函数接口（即那些只包含一个抽象方法的接口）* public abstract class ProcessFunction<I, O> extends AbstractRichFunction*/}
}
三、DataStream API Sink
Flink 将转换计算后的数据发送的地点 。
Flink 常见的 Sink 大概有如下几类：
（1）打印在控制台、写入文件。
（2）写入 socket（具体指的是将数据发送到网络套接字（例如端口））。
（3）自定义的 sink ：常见的有 Apache kafka、RabbitMQ、MySQL、ElasticSearch、Apache Cassandra、Hadoop FileSystem 等，当然你也可以根据需求定义自己的 sink。
1、写入文件
对于写入文件，是否要将所有数据写入同一个文件？由于是流式写入，该文件就一直处于正在写入的状态，而且可能会造成文件过大的问题，所以DataStream API提供了滚动策略的方式来解决这样的问题。
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringEncoder;
import org.apache.flink.configuration.MemorySize;
import org.apache.flink.connector.file.sink.FileSink;
import org.apache.flink.core.fs.Path;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.filesystem.rollingpolicies.DefaultRollingPolicy;
import java.time.Duration;public class Demo1FileSink {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();DataStream<String> source = env.socketTextStream("master", 8888);//创建fileSink/**public static <IN> DefaultRowFormatBuilder<IN> forRowFormat(* final Path basePath, final Encoder<IN> encoder)}**<IN> : The type of the elements that are being written by the sink.*/FileSink<String> fileSink = FileSink.forRowFormat(new Path("flink/data/words"), new SimpleStringEncoder<String>("UTF-8")).withRollingPolicy(DefaultRollingPolicy.builder()//每10秒进行一次滚动（生成文件）.withRolloverInterval(Duration.ofSeconds(10))//当延迟超过10秒进行一次滚动.withInactivityInterval(Duration.ofSeconds(5))//文件大小达到1MB进行一次滚动.withMaxPartSize(MemorySize.ofMebiBytes(1)).build()).build();//使用fileSink,将读取的数据写入另一到文件夹中source.sinkTo(fileSink);env.execute();}
}结果：
2、自定义的 sink
举例：使用自定义sink将数据存到mysql中
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.SinkFunction;import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;public class Demo3MySqlSInk {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();DataStream<String> wordsDS = env.socketTextStream("master", 8888);//统计单词的数量DataStream<Tuple2<String, Integer>> countDS = wordsDS.map(word -> Tuple2.of(word, 1), Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT)).keyBy(kv -> kv.f0).sum(1);//将统计结果保存到数据countDS.addSink(new MySQlSink());env.execute();}
}/*** 自定义sink将数据保存到mysql* RichSinkFunction:多了open和close方法，用于打开和关闭连接* SinkFunction*/
class MySQlSink extends RichSinkFunction<Tuple2<String, Integer>> {Connection con;PreparedStatement stat;/*** invoke方法每一条数据执行一次*/@Overridepublic void invoke(Tuple2<String, Integer> kv, Context context) throws Exception {stat.setString(1, kv.f0);stat.setInt(2, kv.f1);//执行sqlstat.execute();}/*** open方法会在任务启动的时候，每一个task中执行一次*/@Overridepublic void open(Configuration parameters) throws Exception {System.out.println("创建数据库连接");//1、加载启动Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");//2、创建数据库连接con = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://master:3306/bigdata29", "root", "123456");//3、编写保存数据的sql//replace into 替换插入，如果没有就插入，如果有就更新，表需要有主键stat = con.prepareStatement("replace into word_count values(?,?)");}/*** close方法会在任务取消的时候，每一个task中执行一次*/@Overridepublic void close() throws Exception {//4、关闭数据库连接stat.close();con.close();}
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代码注意提示：
如果在写flink代码的过程中出现了以下错误，大概率就是有些算子使用没有写数据类型，与spark不同，spaark底层由scala编写，scala提供了自动类型推断机制，所以不写参数类型也不会报错，但是flink底层是java编写的，java没有这种机制。
基础的算子到这结束，其他算子后续也会写，以上内容具体详情皆参考apache flink官网，官网详细说明了各种算子的使用，网址贴在下面了：
https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.19/zh/docs/dev/datastream/operators/overview/
个人感觉写的很详细了，看不懂建议直接打死作者(^_^)