Flink / Scala - DataSource 之 DataStream 获取数据总结

一.引言

DataStream API 得名于特殊的 DataStream 类，该类用于表示 Flink 程序中的数据集合。你可以认为 它们是可以包含重复项的不可变数据集合。这些数据可以是有界（有限）的，也可以是无界（无限）的，但用于处理它们的API是相同的。

DataStream 在用法上类似于常规的 Java 集合，但在某些关键方面却大不相同。它们是不可变的，这意味着一旦它们被创建，你就不能添加或删除元素。你也不能简单地察看内部元素，而只能使用 DataStream API 操作来处理它们，DataStream API 操作也叫作转换（transformation）。

你可以通过在 Flink 程序中添加 source 创建一个初始的 DataStream。然后，你可以基于 DataStream 派生新的流，并使用 map、filter 等 API 方法把 DataStream 和派生的流连接在一起。和之前相同，一个 DataStrea 的处理主要包含 Source + Transformation + Sink 的组合:

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Tips:

与之前不同的是，DataSet 的执行环境为:

val env: ExecutionEnvironment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

DataStreaming 的执行环境为:

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

二.FileBased 基于文件

这里大部分接口与 DataSet 类似，由于 env 的不同，得到的最终类型也不同，由 DataSet 变为了 DataStreaming

1.readTextFile(path)

读取文本文件，例如遵守 TextInputFormat 规范的文件，逐行读取并将它们作为字符串返回。

val textLines = env.readTextFile("path")

2.readFile(fileInputFormat, path)

按照指定的文件输入格式读取（一次）文件。

class selfFileInputFormat() extends FileInputFormat[String] {
      override def reachedEnd(): Boolean = ???
      override def nextRecord(ot: String): String = ???
    }
    val dataStream = env.readFile(new selfFileInputFormat(), "")

3.readFile(fileInputFormat, path, watchType, interval, pathFilter, typeInfo)

上述两个方法是基于 API 直接调用的，底层调用函数为该函数，该方法它基于给定的 fileInputFormat 读取路径 path 上的文件。根据提供的 watchType 的不同，source 可能定期（每 interval 毫秒）监控路径上的新数据。

Tips:

在底层，Flink 将文件读取过程拆分为两个子任务，即 目录监控 和 数据读取。每个子任务都由一个单独的实体实现。监控由单个非并行（并行度 = 1）任务实现，而读取由多个并行运行的任务执行。后者的并行度和作业的并行度相等。单个监控任务的作用是扫描目录（定期或仅扫描一次，取决于 watchType），找到要处理的文件，将它们划分为 分片，并将这些分片分配给下游 reader。Reader 是将实际获取数据的角色。每个分片只能被一个 reader 读取，而一个 reader 可以一个一个地读取多个分片。

FileProcessingMode.PROCESS_CONTINUOUSLY

当一个文件被修改时，它的内容会被完全重新处理。这可能会打破 “精确一次” 的语义，因为在文件末尾追加数据将导致重新处理文件的所有内容。

FileProcessingMode.PROCESS_ONCE

source 扫描一次路径然后退出，无需等待 reader 读完文件内容。当然，reader 会继续读取数据，直到所有文件内容都读完。关闭 source 会导致在那之后不再有检查点。这可能会导致节点故障后恢复速度变慢，因为作业将从最后一个检查点恢复读取。

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    // 自定义 TextFormat
    class selfFileInputFormat() extends FileInputFormat[String] {
      override def reachedEnd(): Boolean = ???
      override def nextRecord(ot: String): String = ???
    }
    // 隐函数 typeInfo
    implicit val typeInfo = TypeInformation.of(classOf[String])
    // 读取模式 watchType
    val watchType = FileProcessingMode.PROCESS_CONTINUOUSLY
    // 文件过滤 fileFilter 也可以加入过滤正在处理的文件逻辑
    val filePathFilter = new FilePathFilter {
      override def filterPath(filePath: Path): Boolean = {
        filePath.getPath.endsWith(".txt")
      }
    }
    val dataStream = env.readFile(new selfFileInputFormat(), "", watchType, 60L, filePathFilter)

三.Collection-Based

1.fromCollection(Collection)

从 Java Java.util.Collection 创建数据流。集合中的所有元素必须属于同一类型。当然，使用 scala 的转换后，scala 对应的 collection 也可以使用，这里使用方法和 DataSet 类似。

val dataStream: DataStream[String] = env.fromCollection(Array("spark", "flink"))

2.fromCollection(Iterator, Class)

从迭代器获取，class 参数指定返回值返回元素的数据类型

val dataStream: DataStream[String] = env.fromCollection(Iterator("spark", "flink"))

3.fromElements(T ...)

从给定的对象序列中创建数据流。所有的对象必须属于同一类型。

val dataStream: DataStream[String] = env.fromElements("spark", "flink")

4.fromParellelCollection(SplittableIterator, Class)

从迭代器并行创建数据流。class 参数指定迭代器返回元素的数据类型。

val itSequence = new NumberSequenceIterator(0, 100)
    val dataStream = env.fromParallelCollection(itSequence)

5.generateSequence(from, to)

val numbers = env.generateSequence(1, 10000000)

四.Socket-Based

从 Socket 读取。元素可以由分隔符分隔。

1.启动 Socket

在本地 terminal 执行下列语句并输入一下字符:

nc -lk 9999

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2.读取 Socket

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    val text = env.socketTextStream("localhost", 9999)
      val counts = text.flatMap { _.toLowerCase.split("\\W+") filter { _.nonEmpty } }
      .map { (_, 1) }
      .keyBy(_._1)
      .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
      .sum(1)
    counts.print()
    env.execute("Window Stream WordCount")

上面是使用 keyBy 对 5S 滚动窗口内的单词进行 wordCount 的实例，下面是输出结果:

3> (hello,1)
5> (world,1)

持续输入一些单词程序会每5s统计一个窗口内的 wordCount。

五.AddSource

1.官方 API

上一边文章提到了 Flink 支持的外部 API 以及对应支持的运行方式，下述 Connector 类别中支持 source 的均可以调用官方 API 和 Maven 依赖进行数据读取与加载生成 DataStream。

2. Self-Defined

自定义数据源需要继承 RichSourceFunction[T] 并定义数据类型 T， 主要实现 run 方法 - 获取数据与 cancel 方法 - 停止获取数据，这里和 Spark-Streaming 自定义 receiver，Storm 自定义实现 spout 类似，下面例子将以1s为间隔持续从文本中读取新内容并输出:

class SourceFromFile extends RichSourceFunction[String] {
      private var isRunning = true
      override def run(ctx: SourceFunction.SourceContext[String]): Unit = {
        val bufferedReader = new BufferedReader(new FileReader("data.txt"))
        while ( {
          isRunning
        }) {
          val line = bufferedReader.readLine
          if (!StringUtils.isBlank(line)) {
            ctx.collect(line)
          }
          TimeUnit.SECONDS.sleep(1)
        }
      }
      override def cancel(): Unit = {
        isRunning = false
      }
    }
    val dataStream = env.addSource(new SourceFromFile()).print()

六.总结

结合上一篇 Flink / Scala - DataSource 之 DataSet 获取数据总结，Flink 两种数据结构的获取 - DataSet / DataStream 就都介绍完了，作为流式处理引擎，Flink 更擅长于处理 DataStream 流式数据，后续也会介绍更多的流式数据处理方法。