Flink流处理操作、并对Kafka和mysql进行数据流处理_flink kafka mysql

1.输入数据集DataSource

Flink 中你可以使用 StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment创建流处理的执行环境

Flink 中你可以使用 StreamExecutionEnvironment.addSource(source) 来为你的程序添加数据来源。

Flink 已经提供了若干实现好了的 source functions，当然你也可以通过实现 SourceFunction来自定义非并行的source或者实现 ParallelSourceFunction 接口或者扩展 RichParallelSourceFunction 来自定义并行的 source。

Flink在流处理上的source和在批处理上的source基本一致。大致有4大类：

• 基于本地集合的source（Collection-based-source）

• 基于文件的source（File-based-source）- 读取文本文件，即符合 TextInputFormat 规范的文件，并将其作为字符串返回

• 基于网络套接字的source（Socket-based-source）- 从 socket 读取。元素可以用分隔符切分。

• 自定义的source（Custom-source）

1.基于集合的source

代码示例

import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, StreamExecutionEnvironment}
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import scala.collection.immutable.{Queue, Stack}
import scala.collection.mutable
import scala.collection.mutable.{ArrayBuffer, ListBuffer}

object StreamingDemoFromCollectionSource {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val senv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    //0.用element创建DataStream(fromElements)
    val ds0: DataStream[String] = senv.fromElements("spark", "flink")
    ds0.print()

    //1.用Tuple创建DataStream(fromElements)
    val ds1: DataStream[(Int, String)] = senv.fromElements((1, "spark"), (2, "flink"))
    ds1.print()

    //2.用Array创建DataStream
    val ds2: DataStream[String] = senv.fromCollection(Array("spark", "flink"))
    ds2.print()

    //3.用ArrayBuffer创建DataStream
    val ds3: DataStream[String] = senv.fromCollection(ArrayBuffer("spark", "flink"))
    ds3.print()

    //4.用List创建DataStream
    val ds4: DataStream[String] = senv.fromCollection(List("spark", "flink"))
    ds4.print()

    //5.用List创建DataStream
    val ds5: DataStream[String] = senv.fromCollection(ListBuffer("spark", "flink"))
    ds5.print()

    //6.用Vector创建DataStream
    val ds6: DataStream[String] = senv.fromCollection(Vector("spark", "flink"))
    ds6.print()

    //7.用Queue创建DataStream
    val ds7: DataStream[String] = senv.fromCollection(Queue("spark", "flink"))
    ds7.print()

    //8.用Stack创建DataStream
    val ds8: DataStream[String] = senv.fromCollection(Stack("spark", "flink"))
    ds8.print()

    //9.用Stream创建DataStream（Stream相当于lazy List，避免在中间过程中生成不必要的集合）
    val ds9: DataStream[String] = senv.fromCollection(Stream("spark", "flink"))
    ds9.print()

    //10.用Seq创建DataStream
    val ds10: DataStream[String] = senv.fromCollection(Seq("spark", "flink"))
    ds10.print()

    //11.用Set创建DataStream(不支持)
    //val ds11: DataStream[String] = senv.fromCollection(Set("spark", "flink"))
    //ds11.print()

    //12.用Iterable创建DataStream(不支持)
    //val ds12: DataStream[String] = senv.fromCollection(Iterable("spark", "flink"))
    //ds12.print()

    //13.用ArraySeq创建DataStream
    val ds13: DataStream[String] = senv.fromCollection(mutable.ArraySeq("spark", "flink"))
    ds13.print()

    //14.用ArrayStack创建DataStream
    val ds14: DataStream[String] = senv.fromCollection(mutable.ArrayStack("spark", "flink"))
    ds14.print()

    //15.用Map创建DataStream(不支持)
    //val ds15: DataStream[(Int, String)] = senv.fromCollection(Map(1 -> "spark", 2 -> "flink"))
    //ds15.print()

    //16.用Range创建DataStream
    val ds16: DataStream[Int] = senv.fromCollection(Range(1, 9))
    ds16.print()

    //17.用fromElements创建DataStream
    val ds17: DataStream[Long] = senv.generateSequence(1, 9)
    ds17.print()

    senv.execute(this.getClass.getName)
  }
}

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2.基于文件的source

Flink的流处理可以直接通过readTextFile()方法读取文件来创建数据源,方法如下:

object DataSource_CSV {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 1. 获取流处理运行环境
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    // 2. 读取文件
    val textDataStream: DataStream[String] = env.readTextFile("hdfs://node01:8020/flink-datas/score.csv")
    // 3. 打印数据
    textDataStream.print()
    // 4. 执行程序
    env.execute()
  }
}
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3.基于网络套接字的source

上面两种方式创建的数据源一般都是固定的.如果需要源源不断的产生数据,可以使用socket的方式来获取数据,通过调用socketTextStream()方法

示例

编写Flink程序，接收socket的单词数据，并以空格进行单词拆分打印。

步骤

1. 获取流处理运行环境

2. 构建socket流数据源，并指定IP地址和端口号

3. 对接收到的数据进行空格拆分

4. 打印输出

5. 启动执行

6. 在Linux中，使用nc -lk 端口号监听端口，并发送单词

   **安装nc: ** yum install -y nc

   nc -lk 9999 监听9999端口的信息

object SocketSource {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1. 获取流处理运行环境
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    //  2. 构建socket流数据源，并指定IP地址和端口号
    // hadoop hadoop hive spark
    val socketDataStream: DataStream[String] = env.socketTextStream("node01", 9999)
    //  3. 转换,以空格拆分单词
    val mapDataSet: DataStream[String] = socketDataStream.flatMap(_.split(" "))
    //  4. 打印输出
    mapDataSet.print()
    //  5. 启动执行
    env.execute("WordCount_Stream")
  }
}
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4.自定义source

我们也可以通过去实现SourceFunction或者它的子类RichSourceFunction类来自定义实现一些自定义的source，Kafka创建source数据源类FlinkKafkaConsumer010也是采用类似的方式。
示例:

自定义数据源, 每1秒钟随机生成一条订单信息(订单ID、用户ID、订单金额、时间戳)

要求:

• 随机生成订单ID（UUID）

• 随机生成用户ID（0-2）

• 随机生成订单金额（0-100）

• 时间戳为当前系统时间

开发步骤:

1. 创建订单样例类

2. 获取流处理环境

3. 创建自定义数据源

   • 循环1000次
   • 随机构建订单信息
   • 上下文收集数据
   • 每隔一秒执行一次循环

4. 打印数据

5. 执行任务

object StreamFlinkSqlDemo {

  // 创建一个订单样例类Order，包含四个字段（订单ID、用户ID、订单金额、时间戳）
  case class Order(id: String, userId: Int, money: Long, createTime: Long)

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 1. 获取流处理运行环境
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    // 2. 创建一个自定义数据源
    val orderDataStream = env.addSource(new RichSourceFunction[Order] {
      override def run(ctx: SourceFunction.SourceContext[Order]): Unit = {
        // 使用for循环生成1000个订单
        for (i <- 0 until 1000) {
          // 随机生成订单ID（UUID）
          val id = UUID.randomUUID().toString
          // 随机生成用户ID（0-2）
          val userId = Random.nextInt(3)
          // 随机生成订单金额（0-100）
          val money = Random.nextInt(101)
          // 时间戳为当前系统时间
          val timestamp = System.currentTimeMillis()
          // 收集数据
          ctx.collect(Order(id, userId, money, timestamp))
          // 每隔1秒生成一个订单
          TimeUnit.SECONDS.sleep(1)
        }
      }

      override def cancel(): Unit = ()
    })
    // 3. 打印数据
    orderDataStream.print()
    // 4. 执行程序
    env.execute()
  }
}
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5.使用Kafka作为数据源

我们可以通过使用FlinkKafkaConsumer010来从Kafka中获取消息:

示例:

使用Flink流处理方式,读取Kafka的数据,并打印.

开发步骤:

1. 创建流处理环境
2. 指定链接kafka相关信息
3. 创建kafka数据流(FlinkKafkaConsumer010)
4. 添加Kafka数据源
5. 打印数据
6. 执行任务

**Kafka相关操作: **

创建topic

kafka-topics.sh --create --partitions 3 --replication-factor 2 --topic kafkatopic --zookeeper node01:2181,node02:2181,node03:2181

模拟生产者

kafka-console-producer.sh --broker-list node01:9092,node02:9092,node03:9092 --topic kafkatopic

模拟消费者

kafka-console-consumer.sh --from-beginning --topic kafkatopic --zookeeper node01:2181,node02:2181,node03:2181

代码

import java.util.Properties
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema
import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, StreamExecutionEnvironment}
import org.apache.flink.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer010
import org.apache.kafka.clients.CommonClientConfigs

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

    //1. 创建流处理环境
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
      
    //2. 指定kafka数据流的相关信息
    val kafkaCluster = "node01:9092,node02:9092,node03:9092"
    val kafkaTopicName = "kafkatopic"

    //3. 创建kafka数据流
    val properties = new Properties()
    properties.setProperty(CommonClientConfigs.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, kafkaCluster)
    val kafka010 = new FlinkKafkaConsumer010[String](kafkaTopicName, new SimpleStringSchema(), properties)

    //4. 添加数据源addSource(kafka010)
    val text: DataStream[String] = env.addSource(kafka010)

    //5. 打印数据
    text.print()

    //6. 执行任务
    env.execute("flink-kafka-wordcunt")
  }
}
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6.使用MySQL作为数据源

上面我们已经使用了自定义数据源和Flink自带的Kafka source，那么接下来就模仿着写一个从 MySQL 中读取数据的 Source。
示例

自定义数据源, 读取MySql数据库(test)表(user)数据.

相关依赖

 <!-- 指定mysql-connector的依赖 -->
 <dependency>
     <groupId>mysql</groupId>
     <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
     <version>5.1.38</version>
 </dependency>
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开发步骤

1. 自定义Source,继承自RichSourceFunction
2. 实现run方法
   1. 加载驱动
   2. 创建连接
   3. 创建PreparedStatement
   4. 执行查询
   5. 遍历查询结果,收集数据
3. 使用自定义Source
4. 打印结果
5. 执行任务

代码

package com.itheima.stream

import java.sql.{Connection, DriverManager, PreparedStatement}

import org.apache.flink.api.scala._
import org.apache.flink.configuration.Configuration
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.RichSourceFunction
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction.SourceContext
import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, StreamExecutionEnvironment}

object DataSource_mysql {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 1. 创建流处理环境
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    // 2. 设置并行度
    env.setParallelism(1)
    // 3. 添加自定义MySql数据源
    val source = env.addSource(new MySql_source)
    // 4. 打印结果
    source.print()
    // 5. 执行任务
    env.execute()
  }
}

class MySql_source extends RichSourceFunction[(Int, String, String, String)] {

  override def run(ctx: SourceContext[(Int, String, String, String)]): Unit = {

    // 1. 加载MySql驱动
    Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver")
    // 2. 链接MySql
    var connection: Connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql:///test", "root", "123456")
    // 3. 创建PreparedStatement
    val sql = "select id , username , password , name from user"
    var ps: PreparedStatement = connection.prepareStatement(sql)

    // 4. 执行Sql查询
    val queryRequest = ps.executeQuery()
    // 5. 遍历结果
    while (queryRequest.next()) {
      val id = queryRequest.getInt("id")
      val username = queryRequest.getString("username")
      val password = queryRequest.getString("password")
      val name = queryRequest.getString("name")
      // 收集数据
      ctx.collect((id, username, password, name))
    }
  }

  override def cancel(): Unit = {}
}
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2.DataStream的Transformation

和DataSet批处理一样，DataStream也包括一系列的Transformation操作.

流数据处理和批数据处理有很多操作是类似的，所以就不再一 一讲解。我们主要讲解，和批处理不一样的一些操作。

1.keyBy

按照指定的key来进行分流，类似于批处理中的groupBy。可以按照索引名/字段名来指定分组的字段.
示例

读取socket数据源, 进行单词的计数

开发步骤

1. 获取流处理运行环境
2. 设置并行度
3. 获取数据源
4. 转换操作
   1. 以空白进行分割
   2. 给每个单词计数1
   3. 根据单词分组
   4. 求和
5. 打印到控制台
6. 执行任务

代码

/**
  * KeyBy算子的使用
  */
object Transformation_KeyBy {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 1.获取流处理运行环境
    val senv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    // 2.设置并行度
    senv.setParallelism(3)
    //3. 获取Socket数据源
    val stream = senv.socketTextStream("node01", 9999, '\n')
    //4. 转换操作,以空格切分,每个元素计数1,以单词分组,累加
    val text = stream.flatMap(_.split("\\s"))
      .map((_,1))
      //TODO 逻辑上将一个流分成不相交的分区，每个分区包含相同键的元素。在内部，这是通过散列分区来实现的
      .keyBy(_._1)
      //TODO 这里的sum并不是分组去重后的累加值，如果统计去重后累加值，则使用窗口函数
      .sum(1)
    //5. 打印到控制台
    text.print()
    //6. 执行任务
    senv.execute()
  }
}
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2. Connect

Connect用来将两个DataStream组装成一个ConnectedStreams。它用了两个泛型，即不要求两个dataStream的element是同一类型。这样我们就可以把不同的数据组装成同一个结构.

示例

读取两个不同类型的数据源，使用connect进行合并打印。

开发步骤

1. 创建流式处理环境
2. 添加两个自定义数据源
3. 使用connect合并两个数据流,创建ConnectedStreams对象
4. 遍历ConnectedStreams对象,转换为DataStream
5. 打印输出,设置并行度为1
6. 执行任务

自定义数据源

/**
  * 创建自定义并行度为1的source 
  * 实现从1开始产生递增数字 
  */
class MyLongSourceScala extends SourceFunction[Long] {
  var count = 1L
  var isRunning = true

  override def run(ctx: SourceContext[Long]) = {
    while (isRunning) {
      ctx.collect(count)
      count += 1
      TimeUnit.SECONDS.sleep(1)
    }
  }

  override def cancel() = {
    isRunning = false
  }
}

/**
  * 创建自定义并行度为1的source
  * 实现从1开始产生递增字符串
  */
class MyStringSourceScala extends SourceFunction[String] {
  var count = 1L
  var isRunning = true

  override def run(ctx: SourceContext[String]) = {
    while (isRunning) {
      ctx.collect("str_" + count)
      count += 1
      TimeUnit.SECONDS.sleep(1)
    }
  }

  override def cancel() = {
    isRunning = false
  }
}
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代码

object StreamingDemoConnectScala {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 1. 创建流式处理环境
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    // 2. 添加两个自定义数据源
    val text1: DataStream[Long] = env.addSource(new MyLongSourceScala)
    val text2: DataStream[String] = env.addSource(new MyStringSourceScala)
    // 3. 使用connect合并两个数据流,创建ConnectedStreams对象
    val connectedStreams: ConnectedStreams[Long, String] = text1.connect(text2)
    // 4. 遍历ConnectedStreams对象,转换为DataStream
    val result: DataStream[Any] = connectedStreams.map(line1 => {
      line1
    }, line2 => {
      line2
    })
    // 5. 打印输出,设置并行度为1
    result.print().setParallelism(1)
    // 6. 执行任务
    env.execute("StreamingDemoWithMyNoParallelSourceScala")
  }
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3. split和select

split就是将一个DataStream分成多个流，用SplitStream来表示

DataStream → SplitStream

select就是获取分流后对应的数据，跟split搭配使用，从SplitStream中选择一个或多个流

SplitStream → DataStream

示例

加载本地集合(1,2,3,4,5,6), 使用split进行数据分流,分为奇数和偶数. 并打印奇数结果

开发步骤

1. 创建流处理环境
2. 设置并行度
3. 加载本地集合
4. 数据分流,分为奇数和偶数
5. 获取分流后的数据
6. 打印数据
7. 执行任务

代码：

/**
  * 演示Split和Select方法
  * Split: DataStream->SplitStream
  * Select: SplitStream->DataStream
  */
object SplitAndSelect {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 1. 创建批处理环境
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    // 2. 设置并行度
    env.setParallelism(1)
    // 3. 加载本地集合
    val elements: DataStream[Int] = env.fromElements(1, 2, 3, 4, 5, 6)
    // 4. 数据分流,分为奇数和偶数
    val split_data: SplitStream[Int] = elements.split(
      (num: Int) =>
        num % 2 match {
          case 0 => List("even")
          case 1 => List("odd")
        }
    )
    // 5. 获取分流后的数据
    val even: DataStream[Int] = split_data.select("even")
    val odd: DataStream[Int] = split_data.select("odd")
    val all: DataStream[Int] = split_data.select("odd", "even")

    // 6. 打印数据
    odd.print()

    // 7. 执行任务
    env.execute()
  }
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3.Flink在流处理上常见的sink

Flink将数据进行sink操作到本地文件/本地集合/HDFS等和之前的批处理操作一致.这里重点说下sink到Kafka以及MySQL的操作

1. Sink到Kafka

kafka-console-consumer.sh --from-beginning --topic test2 --zookeeper node01:2181,node02:2181,node03:2181

示例

读取MySql的数据, 落地到Kafka中

开发步骤

1. 创建流处理环境
2. 设置并行度
3. 添加自定义MySql数据源
4. 转换元组数据为字符串
5. 构建FlinkKafkaProducer010
6. 添加sink
7. 执行任务

代码

object DataSink_kafka {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 1. 创建流处理环境
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    // 2. 设置并行度
    env.setParallelism(1)
    // 3. 添加自定义MySql数据源
    val source: DataStream[(Int, String, String, String)] = env.addSource(new MySql_source)

    // 4. 转换元组数据为字符串
    val strDataStream: DataStream[String] = source.map(
      line => line._1 + line._2 + line._3 + line._4
    )

    //5. 构建FlinkKafkaProducer010
    val p: Properties = new Properties
    p.setProperty("bootstrap.servers", "node01:9092,node02:9092,node03:9092")
    val sink = new FlinkKafkaProducer010[String]("test2", new SimpleStringSchema(), p)
    // 6. 添加sink
    strDataStream.addSink(sink)
    // 7. 执行任务
    env.execute("flink-kafka-wordcount")
  }
}
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2. Sink到MySQL

示例

加载下列本地集合,导入MySql中

List(
      (10, "dazhuang", "123456", "大壮"),
      (11, "erya", "123456", "二丫"),
      (12, "sanpang", "123456", "三胖")
    )
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开发步骤

1. 创建流执行环境
2. 准备数据
3. 添加sink
   • 构建自定义Sink,继承自RichSinkFunction
   • 重写open方法,获取Connection和PreparedStatement
   • 重写invoke方法,执行插入操作
   • 重写close方法,关闭连接操作
4. 执行任务

代码

object DataSink_MySql {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.创建流执行环境
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    //2.准备数据
    val value: DataStream[(Int, String, String, String)] = env.fromCollection(List(
      (10, "dazhuang", "123456", "大壮"),
      (11, "erya", "123456", "二丫"),
      (12, "sanpang", "123456", "三胖")
    ))
    // 3. 添加sink
    value.addSink(new MySql_Sink)
    //4.触发流执行
    env.execute()
  }
}

// 自定义落地MySql的Sink
class MySql_Sink extends RichSinkFunction[(Int, String, String, String)] {

  private var connection: Connection = null
  private var ps: PreparedStatement = null

  override def open(parameters: Configuration): Unit = {
    //1:加载驱动
    Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver")
    //2：创建连接
    connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql:///test", "root", "123456")
    //3:获得执行语句
    val sql = "insert into user(id , username , password , name) values(?,?,?,?);"
    ps = connection.prepareStatement(sql)
  }

  override def invoke(value: (Int, String, String, String)): Unit = {
    try {
      //4.组装数据，执行插入操作
      ps.setInt(1, value._1)
      ps.setString(2, value._2)
      ps.setString(3, value._3)
      ps.setString(4, value._4)
      ps.executeUpdate()
    } catch {
      case e: Exception => println(e.getMessage)
    }
  }

  //关闭连接操作
  override def close(): Unit = {
    if (connection != null) {
      connection.close()
    }
    if (ps != null) {
      ps.close()
    }
  }
}
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