Flink面试指南

一、Flink介绍

Flink是一个开源的分布式流处理引擎，支持高吞吐量、低延迟的数据流处理。Flink不仅支持无界流处理，还支持批处理。Flink提供了一套丰富的操作符，如map、filter、join等，允许用户以高效的方式对数据流进行转换和聚合。Flink本质上是一个基于维护状态的引擎，其核心思想是将计算抽象为维护状态，基于状态的变化来实现计算。

下面是一个简单的Flink应用程序：

DataStream text = env.socketTextStream("localhost", 9999);
DataStream mapResult = text
    .map(new MapFunction() {
        public Integer map(String value) {
            return Integer.parseInt(value);
        }
    });
DataStream sum = mapResult
    .keyBy(0)
    .sum(1);
sum.print();
env.execute("Flink Streaming Java API Skeleton");

在上面的例子中，我们从socket接收输入数据流，并将输入流中的每条记录解析为Integer类型。然后，我们按照记录的第0个位置键入记录流，并对值进行求和，并将其打印到控制台上。

二、Flink窗口

在实际情况中，我们往往需要对数据流进行分组，并运行窗口操作。Flink提供了多种类型的窗口，例如滚动窗口、滑动窗口等。下面是一个使用滑动窗口的例子：

DataStream<Tuple2> input = env.fromElements(
    Tuple2.of("a", 1),
    Tuple2.of("a", 2),
    Tuple2.of("a", 3),
    Tuple2.of("b", 4),
    Tuple2.of("b", 5),
    Tuple2.of("b", 6)
);
input
    .keyBy(0)
    .window(SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10), Time.seconds(5)))
    .sum(1)
    .print();
env.execute();

在上面的例子中，我们创建了一个输入流，然后按照记录的第0个元素进行键入。然后，我们使用滑动窗口来对数据进行处理。在此例子中，我们使用了SlidingProcessingTimeWindows，该窗口在每隔5秒钟的时间间隔内处理最近10秒钟的记录。最后我们对所有记录值进行求和，并将其打印到控制台上。

三、Flink状态

在Flink中，状态是一等公民。状态允许用户在运行时跟踪和维护上下文信息，例如累计器值、排序状态等。Flink提供了多种API来操作状态，例如ValueState、ListState等。以下是一个使用ValueState的例子：

public class Average implements MapFunction<Tuple2, Tuple2>> {
    @Override
    public Tuple2 map(Tuple2 value) throws Exception {
        Double avg = (double) (value.f1 / value.f0);
        return Tuple2.of(value.f0, avg);
    }
}
DataStream<Tuple2> input = env.fromElements(
    Tuple2.of(1L, 3L),
    Tuple2.of(1L, 5L),
    Tuple2.of(1L, 7L),
    Tuple2.of(2L, 4L),
    Tuple2.of(2L, 2L),
    Tuple2.of(2L, 6L)
);
input.keyBy(0)
    .map(new Average())
    .keyBy(0)
    .map(new RichMapFunction<Tuple2, Tuple2<Long, Tuple2>>() {
        private transient ValueState<Tuple2> valueState;
        @Override
        public Tuple2<Long, Tuple2> map(Tuple2 input) throws Exception {
            Tuple2 currentSum = valueState.value();
            if (currentSum == null) {
                currentSum = Tuple2.of(0.0, 0);
            }
            currentSum.f0 += input.f1;
            currentSum.f1 += 1;
            valueState.update(currentSum);
            return Tuple2.of(input.f0, currentSum);
        }
        @Override
        public void open(Configuration config) throws Exception {
            ValueStateDescriptor<Tuple2> descriptor = new ValueStateDescriptor("average", Types.TUPLE(Types.DOUBLE, Types.INT));
            valueState = getRuntimeContext().getState(descriptor);
        }
    })
    .print();
env.execute();

在上面的例子中，我们创建了一个输入流并按第0个元素键入输入流。然后，我们计算一个每个键的平均值，并将其与输入流中的下一个元素结合计算。在这个例子中，我们使用了ValueState对平均值进行跟踪和维护。我们在Map函数中使用ValueStateDescriptor来创建状态描述符，并在RichMapFunction中使用ValueState对状态进行读取和写入。

四、Flink水印

在流处理中，由于输入数据的乱序到达，我们需要推迟一段时间进行计算以获取正确的结果。Flink的水印机制可以帮助我们解决这个问题。水印被Flink用于标记事件时间流的进度，允许Flink在计算上做出更好的决策。以下是一个使用Watermark的例子：

public class TimestampWithFailures {
    private long timestamp;
    private final boolean isNormal;

    public TimestampWithFailures(long timestamp, boolean isNormal) {
        this.timestamp = timestamp;
        this.isNormal = isNormal;
    }

    public long getTimestamp() {
        return timestamp;
    }

    public void setTimestamp(long timestamp) {
        this.timestamp = timestamp;
    }

    public boolean isNormal() {
        return isNormal;
    }
}
public class WatermarkExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        WatermarkStrategy strategy = WatermarkStrategy
            .forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofMillis(500))
            .withTimestampAssigner((event, timestamp) -> event.getTimestamp());
        DataStream stream = env.addSource(new SourceFunction() {
            private Random rand = new Random();

            @Override
            public void run(SourceContext ctx) throws Exception {
                int maxTimestamp = 102000;
                int numFailures = 0;
                while (!Thread.interrupted()) {
                    long timestamp = System.currentTimeMillis() - rand.nextInt(maxTimestamp);
                    if (rand.nextBoolean() || rand.nextBoolean()) {
                        ctx.collectWithTimestamp(new TimestampWithFailures(timestamp, true), timestamp);
                    } else {
                        numFailures++;
                        // only emit watermark if there were normal events emitted since last watermark
                        if (numFailures % 3 == 0) {
                            ctx.emitWatermark(new Watermark(timestamp - 500));
                        }
                        // emit event with a bit delay, but still within the bounds of the assigned watermark
                        ctx.collectWithTimestamp(new TimestampWithFailures(timestamp + 250, false), timestamp + 250);
                    }
                }
            }

            @Override
            public void cancel() {
            }
        });

        stream
            .assignTimestampsAndWatermarks(strategy)
            .keyBy(event -> event.isNormal())
            .countWindow(10)
            .sum(1)
            .print();

        env.execute("Stress test with Watermarks");
    }
}

在上面的例子中，我们模拟了一个随机生成数据的源，其中一些数据处理成功，另一些会失败。在处理失败事件时，我们会发出水印，并将其与事件时间轴上稍后的普通事件一起传输。在这个例子中，我们使用了forBoundedOutOfOrderness WatermarkStrategy，该策略使用最近500毫秒内收到的最大事件时间戳。这个例子中的累加器在一个10个元素的窗口上进行计算。

五、Flink SQL

Flink SQL是Flink的一种高级抽象层，允许用户使用SQL查询语言对数据流和表进行操作。Flink SQL支持标准的SQL语法，并提供了一些Flink特定的扩展。下面是一个使用Flink SQL查询语言的例子：

public class FlinkSqlExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        TableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

        DataStreamSource orderSource = env.addSource(new ExampleData.OrderSource());
        Table orderTable = tableEnv.fromDataStream(orderSource, "user, product, amount, rowtime.rowtime");

        tableEnv.registerTable("Orders", orderTable);

        Table result = tableEnv.sqlQuery("SELECT TUMBLE_START(rowtime, INTERVAL '5' SECOND), product, sum(amount) as total_amount FROM Orders GROUP BY TUMBLE(rowtime, INTERVAL '5' SECOND), product");

        DataStream resultSet = tableEnv.toAppendStream(result, Row.class);
        resultSet.print();

        env.execute();
    }
}

在上面的例子中，我们从一个数据源中读取订单流，并使用SQL查询对订单进行分组和聚合。其中，TUMBLE函数和TUMBLE_START函数用于定义滚动窗口，并将订单按产品分组。最后，我们使用toAppendStream将结果集转换为DataStream，并将其打印到控制台上。

原创文章，作者：OBDWO，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/331589.html