Flink DataStream API详解_flink解析datastreami

Flink API介绍

Flink提供了三层API，每层在简洁性和表达性之间进行了不同的权衡。

flink-api

ProcessFunction是Flink提供的最具表现力的功能接口，它提供了对时间和状态的细粒度控制，能够任意修改状态。所以ProcessFunction能够为许多有事件驱动的应用程序实现复杂的事件处理逻辑。
DataStream API为许多通用的流处理操作提供原语，比如window。DataStream API适用于Java和Scala，它基于函数实现，比如map()、reduce()等。我们也可以自己扩展接口自定义函数。
SQL & Table API 这两个都是关系API，是批处理和流处理统一的API。Table API和SQL利用Apache Calcite进行解析、验证和查询优化。它们可以与DataStream和DataSet API无缝集成，并支持用户定义标量、聚合和表值函数。关系API(relational api)目标在于简化数据分析、数据流水线(data pipelining)和ETL。

我们一般主要使用DataStream进行数据处理，下面介绍的API也是DataStream相关的API。

DataStream API

DataStream是Flink编写流处理作业的API。我们前面说过一个完整的Flink处理程序应该包含三部分：数据源(Source)、转换操作(Transformation)、结果接收(Sink)。下面我们从这三部分来看DataStream API。

数据源(Source)

Flink应用程序从数据源获取要处理的数据，DataStream通过StreamExecutionEnvironment.addResource(SourceFunction) 来添加数据源。为了方便使用，Flink预提几类预定义的数据源，比如读取文件的Source、通过Sockt读取的Source、从内存中获取的Source等。

基于集合的预定义Source

基于集合的数据源一般是指从内存集合中直接读取要处理的数据，StreamExecutionEnvironment提供了4类预定义方法。

fromCollection

fromCollection是从给定的集合中创建DataStream，StreamExecutionEnvironment提供了4种重载方法：

• fromCollection(Collection<T> data)：通过给定的集合创建DataStream。返回数据类型为集合元素类型。
• fromCollection(Collection<T> data,TypeInformation<T> typeInfo)：通过给定的非空集合创建DataStream。返回数据类型为typeInfo。
• fromCollection(Iterator<T> data,Class<T> type)：通过给定的迭代器创建DataStream。返回数据类型为type。
• fromCollection(Iterator<T> data,TypeInformation<T> typeInfo)：通过给定的迭代器创建DataStream。返回数据类型为typeInfo。

fromParallelCollection

fromParallelCollection和fromCollection类似，但是是并行的从迭代器中创建DataStream。

• fromParallelCollection(SplittableIterator<T> data,Class<T> type)
• fromParallelCollection(SplittableIterator<T>,TypeInfomation typeInfo)

和Iterable中Spliterator类似，这是JDK1.8新增的特性，并行读取集合元素。

fromElements

fromElements从给定的对象序列中创建DataStream，StreamExecutionEnvironment提供了2种重载方法：

• fromElements(T... data)：从给定对象序列中创建DataStream，返回的数据类型为该对象类型自身。
• fromElements(Class<T> type,T... data)：从给定对象序列中创建DataStream，返回的数据类型type。

generateSequence

generateSequence(long from,long to)从给定间隔的数字序列中创建DataStream，比如from为1，to为10，则会生成1~10的序列。

基于Socket的预定义Source

我们还可以通过Socket来读取数据，通过Sockt创建的DataStream能够从Socket中无限接收字符串，字符编码采用系统默认字符集。当Socket关闭时，Source停止读取。Socket提供了5个重载方法，但是有两个方法已经标记废弃。

• socketTextStream(String hostname,int port)：指定Socket主机和端口，默认数据分隔符为换行符(\n)。
• socketTextStream(String hostname,int port,String delimiter)：指定Socket主机和端口，数据分隔符为delimiter。
• socketTextStream(String hostname,int port,String delimiter,long maxRetry)：该重载方法能够当与Socket断开时进行重连，重连次数由maxRetry决定，时间间隔为1秒。如果为0则表示立即终止不重连，如果为负数则表示一直重试。

基于文件的预定义Source

基于文件创建DataStream主要有两种方式：readTextFile和readFile。(readFileStream已废弃)。readTextFile就是简单读取文件，而readFile的使用方式比较灵活。

readTextFile

readTextFile提供了两个重载方法：

• readTextFile(String filePath)：逐行读取指定文件来创建DataStream，使用系统默认字符编码读取。
• readTextFile(String filePath,String charsetName)：逐行读取文件来创建DataStream，使用charsetName编码读取。

readFile

readFile通过指定的FileInputFormat来读取用户指定路径的文件。对于指定路径文件，我们可以使用不同的处理模式来处理，FileProcessingMode.PROCESS_ONCE模式只会处理文件数据一次，而FileProcessingMode.PROCESS_CONTINUOUSLY会监控数据源文件是否有新数据，如果有新数据则会继续处理。

readFile(FileInputFormat<T> inputFormat,String filePath,FileProcessingMode watchType,long interval,TypeInformation typrInfo)