开发者社区 > 大数据与机器学习 > 实时计算 Flink > 正文

请教下,Flink中一个任务的输入依赖于前面两个任务的输出,三个任务都是独立的。应该怎么做?

请教下,Flink中一个任务的输入依赖于前面两个任务的输出,三个任务都是独立的。应该怎么做?

展开
收起
真的很搞笑 2023-06-05 18:34:50 86 0
5 条回答
写回答
取消 提交回答
  • 可以采用Flink的广播状态,将一个流的数据广播到所有的并行实例中。

    BroadcastStream<String> broadcastStream = someStream.broadcast();
    connectedStream = dataStream1.connect(broadcastStream).process(new CoProcessFunction<>() {
        // 实现相关逻辑
    });
    

    ——参考链接

    2024-01-25 23:03:31
    赞同 1 展开评论 打赏
  • 某政企事业单位运维工程师,主要从事系统运维工作,同时兼顾教育行业、企业等src安全漏洞挖掘,曾获全国行业网络安全大赛二等奖。

    在Apache Flink中,当你想要让某个任务依赖前两个任务的结果时,最简单的方式是在第三个任务的源处引用这两个任务的输出数据流。具体做法如下:

    假设你已经有了任务A和B分别产生了数据流data_stream_A和data_stream_B,并且你想建立的任务C依赖这两份数据流合并后的结果。这时,你可以这样做:

    Java API

    DataStream<String> data_stream_A = ...; //来自任务A
    DataStream<String> data_stream_B = ...; //来自任务B
    
    // 创建新的数据流任务C,并接收A和B的输出数据流作为输入来源
    SingleOutputStreamOperator<String> result_datastream_C =
        getStreamingTopologyBuilder()
                .addSource(data_stream_A)
                .connectWith(data_stream_B,
                        new MyCustomCoProcessFunction(),
                        outputTag1, outputTag2)
                .getOutput();
    
    // 接下来就可以继续定义任务逻辑了
    result_datastream_C.printOnCompletion("Final Result of C");
    

    上面的代码片段展示了如何使用connectWith()函数将两个数据流连接在一起。在这里,MyCustomCoProcessFunction是你自定义的联合过程函数类名。该函数负责处理来自两个数据流的消息,并将处理过的消息发送给下游的操作符。

    请注意,这种方法仅限于简单的数据流转换,而不能应用于复杂的流处理任务。如果你需要更为灵活的功能,建议查阅Flink文档了解更多高级API,如Join、KeyedCoGroup、Broadcast等。

    Scala API

    val data_stream_A: DataStream[String] = ???
    val data_stream_B: DataStream[String] = ???
    
    val result_datastream_C = data_stream_A.connect(data_stream_B).process(new MyCustomCoProcessFunction())
    

    在Scala API中,我们可以使用connect()函数将两个数据流连接在一起,并指定一个处理器函数来进行进一步的处理。

    2024-01-20 17:27:13
    赞同 展开评论 打赏
  • 在 Apache Flink 中,如果你有三个独立的任务,且第三个任务的输入依赖于前面两个任务的输出,你可以通过以下几种方式来实现这种任务间的链式或联合处理:

    方案一:使用DataStream API的union操作

    假设这三个任务分别产生数据流 DataStream1DataStream2DataStream3,并且 DataStream3 的输入需要合并 DataStream1DataStream2 的输出:

    // 假设这是第一个任务的产出
    DataStream<SomeType> dataStream1 = env.addSource(new SourceFunction1());
    // 第二个任务的产出
    DataStream<SomeType> dataStream2 = env.addSource(new SourceFunction2());
    
    // 将两个数据流联合起来
    DataStream<SomeType> combinedStream = dataStream1.union(dataStream2);
    
    // 第三个任务消费这两个数据流的联合结果
    combinedStream.addSink(new SinkFunction3());
    

    方案二:使用两阶段提交(双流JOIN或CoGroup)

    如果需要对两个流进行某种关联操作(如JOIN或CoGroup),则可以在第三任务中直接操作两个流:

    DataStream<SomeType> dataStream1 = env.addSource(new SourceFunction1());
    DataStream<SomeType> dataStream2 = env.addSource(new SourceFunction2());
    
    // 如果需要做JOIN或CoGroup等关联操作
    DataStream<JoinedType> joinedStream = dataStream1
        .join(dataStream2)
        .where(<key selector>)
        .equalTo(<key selector>)
        .window(<window assigner>)
        .apply(<join function>);
    
    joinedStream.addSink(new SinkFunction3());
    

    方案三:使用流处理表API

    如果你是在Flink Table API中处理,也可以将两个表联合起来:

    // 假设这是从DataStream转换来的两张表
    Table table1 = tableEnv.fromDataStream(dataStream1, $("field1"), $("field2"));
    Table table2 = tableEnv.fromDataStream(dataStream2, $("field1"), $("field3"));
    
    // 将两张表联合
    Table combinedTable = table1.unionAll(table2);
    
    // 对联合后的表进行进一步处理或sink到外部存储
    tableEnv.toRetractStream(combinedTable, Row.class).addSink(new SinkFunction3());
    

    方案四:使用分层执行计划(Pipeline)

    对于更复杂的场景,尤其是涉及多个独立任务链的情况下,可以将任务组织成层次化的执行计划,每个任务作为一个子任务链,最后通过某种方式(如 UNION ALL 或 JOIN)将结果汇总到一起。

    2024-01-15 15:32:02
    赞同 展开评论 打赏
  • 北京阿里云ACE会长

    在 Flink 中,要实现一个任务的输入依赖于前面两个任务的输出,您可以使用 Flink 的 Window 函数和 ProcessWindowFunction。Window 函数允许您将数据按照一定的时间间隔进行分组,而 ProcessWindowFunction 则允许您在分组后的数据上执行有状态的计算。
    以下是一个简单的示例,展示了如何实现一个任务的输入依赖于前面两个任务的输出:

    import org.apache.flink.api.common.functions.ProcessWindowFunction;
    import org.apache.flink.api.common.functions.RichProcessFunction;
    import org.apache.flink.configuration.Configuration;
    import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
    import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
    public class FlinkWindowDependency {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
    // 创建 Flink 执行环境
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    // 创建数据流
    DataStream stream1 = env.addSource(new Source());
    DataStream stream2 = env.addSource(new Source());
    DataStream stream3 = env.addSource(new Source());
    // 定义窗口大小
    int windowSize = 5;
    // 创建窗口数据流
    DataStream> windowStream1 = stream1.keyBy(x -> x)
    .window(TumblingEventTimeWindows.of(windowSize))
    .apply(new ProcessWindowFunction() {
    @Override
    public void process(Context context, Iterable window, Collector out) {
    // 在这里执行有状态的计算,并将结果输出
    // out.collect(result);
    }
    });
    DataStream> windowStream2 = stream2.keyBy(x -> x)
    .window(TumblingEventTimeWindows.of(windowSize))
    .apply(new ProcessWindowFunction() {
    @Override
    public void process(Context context, Iterable window, Collector out) {
    // 在这里执行有状态的计算,并将结果输出
    // out.collect(result);
    }
    });
    DataStream> windowStream3 = stream3.keyBy(x -> x)
    .window(TumblingEventTimeWindows.of(windowSize))
    .apply(new ProcessWindowFunction() {
    @Override
    public void process(Context context, Iterable window, Collector out) {
    // 在这里执行有状态的计算,并将结果输出
    // out.collect(result);
    }
    });
    // 将 windowStream1、windowStream2 和 windowStream3 连接起来
    DataStream result = windowStream1.connect(windowStream2).connect(windowStream3);
    // 输出结果
    result.print();
    // 启动 Flink 任务
    env.execute("Flink Window Dependency");
    }
    }
    Copy

    在这个示例中,创建了三个数据流 stream1、stream2 和 stream3。

    2024-01-12 21:40:26
    赞同 展开评论 打赏
  • 2024-01-12 15:03:33
    赞同 展开评论 打赏

实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务,基于 Apache Flink 构建的企业级、高性能实时大数据处理系统。提供全托管版 Flink 集群和引擎,提高作业开发运维效率。

相关产品

  • 实时计算 Flink版
  • 相关电子书

    更多
    Flink CDC Meetup PPT - 龚中强 立即下载
    Flink CDC Meetup PPT - 王赫 立即下载
    Flink CDC Meetup PPT - 覃立辉 立即下载