flink重温笔记（五）：Flink 流批一体 API 开发—

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了flink重温笔记（五）：Flink 流批一体 API 开发——物理分区（下）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

Flink学习笔记

前言：今天是学习 flink 的第五天啦！主要学习了物理分区较难理解的部分，在这个部分的三个分区的学习中， rescale partition 和 forward partition 其原理可以归类 pointwise 模式，其他的 partition 其原理可以归类 all_to_all 模式，而比较有趣的是 custom partitioning，这个可以进行根据值的输入进行自定义分区。

Tips：尼采曾经说过：“每一个不起眼的日子，都是对生命的辜负!” 虽然转码学习之路比起科班同学会更加艰辛，不过我相信只要愿意坚持，多理解多敲代码，多向各位大佬请教，即使一点一滴也是会有收获的，明天也要继续加油！

二、Flink 流批一体 API 开发

3. 物理分区

3.5 Rescale Partition

RescalePartitioner,RESCALE分区。基于上下游Operator的并行度，将记录以循环的方式输出到下游Operator的每个实例。

举例1：如图顺序

上游并行度是2，下游是4，则上游一个并行度以循环的方式将记录输出到下游的两个并行度上;上游另一个并行度以循环的方式将记录输出到下游另两个并行度上。

举例2：如图倒序

若上游并行度是4，下游并行度是2，则上游两个并行度将记录输出到下游一个并行度上；上游另两个并行度将记录输出到下游另一个并行度上。

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实例：上游并行度是2，下游是4，接收数据

package cn.itcast.day05.partition;

import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction;

/**
 * @author lql
 * @time 2024-02-15 23:47:11
 * @description TODO：编写Flink程序，接收socket的单词数据，并将每个字符串广播到每个分区。
 */
// 组内轮询
public class RescalePartitioningDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(new Configuration());

        //Source是一个非并行的Source
        //并行度是1
        DataStreamSource<String> lines = env.socketTextStream("node1", 9999);

        //并行度2
        SingleOutputStreamOperator<String> mapped = lines.map(new RichMapFunction<String, String>() {
            @Override
            public String map(String value) throws Exception {
                int indexOfThisSubtask = getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask();
                return value + " : " + indexOfThisSubtask;
            }
        }).setParallelism(2);

        //广播，上游的算子将一个数据广播到下游所以的subtask
        DataStream<String> shuffled = mapped.rescale();

        shuffled.addSink(new RichSinkFunction<String>() {
            @Override
            public void invoke(String value, Context context) throws Exception {
                int index = getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask();
                System.out.println(value + " -> " + index);
            }
        }).setParallelism(4);

        env.execute();
    }
}

结果：

hadoop : 0 -> 0
hadoop : 1 -> 2
hadoop : 0 -> 1
hadoop : 1 -> 3

hadoop : 0 -> 0
hadoop : 1 -> 2
hadoop : 0 -> 1
hadoop : 1 -> 3

总结：

rescale partition 类似于部分数据对应部分 sink，且数据不相冲突。

3.6 Forward Partition

发送到下游对应的第一个task，保证上下游算子并行度一致，即上游算子与下游算子是1:1的关系

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实例：编写Flink程序，接收socket的单词数据，并将每个字符串广播到每个分区。

package cn.itcast.day05.partition;

import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction;
/**
 * @author lql
 * @time 2024-02-16 22:38:17
 * @description TODO:编写Flink程序，接收socket的单词数据，并将每个字符串广播到每个分区
 */
public class ForwardPartitioningDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(new Configuration());

        //Source是一个非并行的Source
        //并行度是1
        DataStreamSource<String> lines = env.socketTextStream("node1", 9999);

        //并行度2
        SingleOutputStreamOperator<String> mapped = lines.map(new RichMapFunction<String, String>() {
            @Override
            public String map(String value) throws Exception {
                int indexOfThisSubtask = getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask();
                return value + " : " + indexOfThisSubtask;
            }
        }).setParallelism(2);

        //广播，上游的算子将一个数据广播到下游所以的subtask
        DataStream<String> shuffled = mapped.forward();

        shuffled.addSink(new RichSinkFunction<String>() {
            @Override
            public void invoke(String value, Context context) throws Exception {
                int index = getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask();
                System.out.println(value + " -> " + index);
            }
        }).setParallelism(2);

        env.execute();
    }
}

结果：

flink : 0 -> 0
flink : 1 -> 1
flink : 0 -> 0
flink : 1 -> 1

总结：

1- Forward Partition 原理和 Rescale Partition 原理相似，遵循 POINTWISE 模式连接下游算子，而其他 Partition 都采用ALL_TO_ALL模式来连接
2- 在上下游的算子没有指定分区器的情况下，如果上下游的算子并行度一致，则使用 ForwardPartitioner，否则使用RebalancePartitioner
3- 对于 ForwardPartitioner，必须保证上下游算子并行度一致，否则会抛出异常

拓展：POINTWISE 模式和 ALL_TO_ALL模式

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3.7 Custom Partitioning

使用用户定义的 Partitioner 为每个元素选择目标任务

实例：编写Flink程序，接收socket的单词数据，并将每个字符串写入到指定的分区中。

package cn.itcast.day05.partition;

import org.apache.flink.api.common.functions.Partitioner;
import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction;

/**
 * @author lql
 * @time 2024-02-16 22:51:31
 * @description TODO：编写Flink程序，接收socket的单词数据，并将每个字符串写入到指定的分区中。
 */
public class CustomPartitioningDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(new Configuration());
        //Source是一个非并行的Source
        //并行度是1
        DataStreamSource<String> lines = env.socketTextStream("node1", 9999);
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> mapped = lines.map(new RichMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> map(String value) throws Exception {
                int indexOfThisSubtask = getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask();
                return Tuple2.of(value, indexOfThisSubtask);
            }
        });

        //按照指定的规则进行分区
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> partitioned = mapped.partitionCustom(new Partitioner<String>() {
            @Override
            public int partition(String key, int numPartitions) {
                int res = 0;
                if ("spark".equals(key)) {
                    res = 1;
                } else if ("flink".equals(key)) {
                    res = 2;
                } else if ("hadoop".equals(key)) {
                    res = 3;
                }
                return res;
            }
        }, tp -> tp.f0);

        partitioned.addSink(new RichSinkFunction<Tuple2<String, Integer>>() {
            @Override
            public void invoke(Tuple2<String, Integer> value, Context context) throws Exception {
                int index = getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask();
                System.out.println(value.f0 + " , 上游 " + value.f1 + " -> 下游 " + index);
            }
        });
        env.execute();
    }
}

结果：

hadoop , 上游 1 -> 下游 3
spark , 上游 2 -> 下游 1
flink , 上游 3 -> 下游 2

总结：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-826425.html

partitionCustom 可以指定规则进行分区
tp -> tp.f0 这里指的是 Tuple2 中接受的数据以第一个作为判断标准

到了这里，关于flink重温笔记（五）：Flink 流批一体 API 开发——物理分区（下）的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

flink重温笔记（五）：Flink 流批一体 API 开发——物理分区（下）

Flink学习笔记

二、Flink 流批一体 API 开发

3. 物理分区

3.5 Rescale Partition

3.6 Forward Partition

3.7 Custom Partitioning

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