详解 Flink 的 ProcessFunction API

本文主要是介绍详解 Flink 的 ProcessFunction API，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

一、Flink 不同级别的 API

• Flink 拥有易于使用的不同级别分层 API 使得它是一个非常易于开发的框架
• 最底层的 API 仅仅提供了有状态流处理，它将处理函数（Process Function ）嵌入到了 DataStream API 中。底层处理函数（Process Function）与 DataStream API 相集成，可以对某些操作进行抽象，允许用户可以使用自定义状态处理来自一个或多个数据流的事件，且状态具有一致性和容错保证。除此之外，用户可以注册事件时间并处理时间回调，从而使程序可以处理复杂的计算。
• 核心 API（Core APIs），比如 DataStream API （用于处理有界或无界流数据）以及 DataSet API （用于处理有界数据集）在实际生产中一般使用较多。这些 API 为数据处理提供了通用的构建模块，比如由用户定义的多种形式的转换（transformations）、连接（joins）、聚合（aggregations）、窗口（windows）操作等。
• Table API 是以表为中心的声明式编程，其中表在表达流数据时会动态变化。 Table API 遵循关系模型：表有二维数据结构（schema）（类似于关系数据库中的表），同时 API 提供可比较的操作，例如 select、join、group-by、aggregate 等。
• Flink 提供的最高层级的抽象是 SQL。这一层抽象在语法与表达能力上与 Table API 类似，但是是以 SQL 查询表达式的形式表现程序。SQL 抽象与 Table API 交互密切，同时 SQL 查询可以直接在 Table API 定义的表上执行。

二、ProcessFunction 介绍

• 相较于 map、filter 和 window 等特定的具体的操作而言，Flink 在底层 API 中提炼出一个统一通用的 process 操作，它是所有转换算子的一个概括性的表达，可以在对应的接口中自定义处理逻辑，而这一层接口就被叫作“处理函数”（ProcessFunction）
• 处理函数 (ProcessFunction) 提供了一个“定时服务”（TimerService），可以通过它访问流中的事件（event ）、时间戳（timestamp ）、水位线（watermark），甚至可以注册“定时事件”
• 处理函数 (ProcessFunction) 继承了 AbstractRichFunction 抽象类，所以拥有富函数类的所有特性，同样可以访问状态（state）和其他运行时信息
• 处理函数 (ProcessFunction) 可以直接将数据输出到侧输出流（side output）中
• 所以，处理函数 (ProcessFunction) 是最为灵活的处理方法，可以实现各种自定义的业务逻辑；同时也是整个 DataStream API 的底层基础

三、常见的 ProcessFunction 类

• ProcessFunction：最基本的处理函数，基于 DataStream 直接调用 process() 时作为参数传入
• KeyedProcessFunction：对流按键分区后的处理函数，基于 KeyedStream 调用 process() 时作为参数传入
• CoProcessFunction：合并（connect）两条流之后的处理函数，基于 ConnectedStreams 调用 process() 时作为参数传入
• ProcessJoinFunction：间隔连接（interval join）两条流之后的处理函数，基于 IntervalJoined 调用 process() 时作为参数传入
• BroadcastProcessFunction：广播连接流处理函数，基于 BroadcastConnectedStream 调用 process() 时作为参数传入。“广播连接流” BroadcastConnectedStream，是一个未 keyBy 的普通 DataStream 与一个广播流（BroadcastStream）做连接（conncet）之后的产物
• KeyedBroadcastProcessFunction：按键分区的广播连接流处理函数，基于 BroadcastConnectedStream 调用 process() 时作为参数传入。与 BroadcastProcessFunction 不同的是，这时的广播连接流， 是一个 KeyedStream 与广播流（BroadcastStream）做连接之后的产物
• ProcessWindowFunction：KeyedStream 开窗之后的处理函数，也是全窗口函数的代表。基于 WindowedStream 调用 process() 时作为参数传入
• ProcessAllWindowFunction：DataStream 开窗之后的处理函数，基于 AllWindowedStream 调用 process() 时作为参数传入

四、ProcessFunction API 实战

1. KeyedProcessFunction

1.1 解析

public abstract class KeyedProcessFunction<K, I, O> extends AbstractRichFunction {//1.两个核心方法：//1.1 流中的每一个元素都会调用这个方法，调用结果将会放在 Collector 数据类型中输出。Context 可以访问元素的时间戳，元素的 key，以及 TimerService 时间服务。Context 还可以将结果输出到别的流(side outputs) public abstract void processElement(I value, Context ctx, Collector<O> out);//1.2 一个回调函数。当processElement中注册的定时器触发时调用。参数 timestamp 为定时器所设定的触发的时间戳。Collector 为输出结果的集合。OnTimerContext 和 processElement 的 Context 参数一样，提供了上下文的一些信息，例如定时器触发的时间信息(事件时间或者处理时间)public abstract void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<O> out);//2.富函数的以下方法：open()/close()/getRuntimeContext()
}

1.2 ProcessFunction 的 Context

//Context的常用方法
context.timestamp(); //获取当前数据的时间戳
context.getCurrentKey(); //获取当前数据的 key
context.output(OutputTag<X> outputTag, X value); //输出侧输出流
context.timerService(); //获取 TimerService 对象

1.3 Timer 和 TimerService

ProcessFunction 的 Context 对象调用 timerService() 方法可以直接返回一个 TimerService 对象；定时器 Timer 只能在 KeyedStream 上面使用

//TimerService 是 Flink 关于时间和定时器的基础服务接口，包含以下六个方法：
//获取当前的处理时间
long currentProcessingTime();//获取当前的水位线（事件时间）
long currentWatermark();//注册处理时间定时器，当处理时间超过 time 时触发
void registerProcessingTimeTimer(long time);//注册事件时间定时器，当水位线超过 time 时触发
void registerEventTimeTimer(long time);//删除触发时间为 time 的处理时间定时器
void deleteProcessingTimeTimer(long time);//删除触发时间为 time 的处理时间定时器
void deleteEventTimeTimer(long time);

1.4 案例

需求：监控温度传感器的温度值，如果温度值在 10 秒钟之内 (processing time) 连续上升，则报警

public class ProcessFunctionCase {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);DataStream<String> inputStream = env.socketTextStream("localhost", 7777);DataStream<SensorReading> dataStream = inputStream.map(line -> {String[] fields = line.split(",");return new SensorReading(fields[0], new Long(fields[1]), new Double(fields[2]));});dataStream.keyBy("id").process(new TempContIncreWarning(10)).print();env.execute();}//自定义处理函数，用于监测一段时间内某个传感器温度值是否连续上升，输出报警信息public static class TempContIncreWarning extends KeyedProcessFunction<Tuple, SensorReading, String> {//定义私有属性：监测的时间间隔private Integer interval;public TempContIncreWarning(Integer interval) {this.interval = interval;}//定义两个值状态属性，分别保存上一次的温度值和定时器的时间戳private ValueState<Double> lastTempState;private ValueState<Long> timerTsState;@Overridepublic void open(Configuration parameters) throws Exception {lastTempState = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<Double>("last-temp", Double.class));timerTsState = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<Long>("timer-ts", Long.class));}@Overridepublic void processElement(SensorReading value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {//获取状态值Double lastTemp = lastTempState.value();Long timerTs = timerTsState.value();//如果上一次的温度值为null或者上一次的温度值小于当前温度值并且定时器为null则注册定时器if(lastTemp == null || (lastTemp != null && value.getTemperature() > lastTemp && timerTs == null)) {Long ts = ctx.timerService().currentProcessingTime() + interval * 1000L;ctx.timerService().registerProcessingTimeTimer(ts);timerTsState.update(ts);} else if(value.getTemperature() < lastTemp && timerTs != null) {//如果上一次的温度值大于当前温度值且定时器不为null则删除定时器，清空定时器值状态ctx.timerService().deleteProcessingTimeTimer(timerTs);timerTsState.clear();}//更新温度值状态lastTempState.update(value.getTemperature());}@Overridepublic void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<String> out) throws Exception {//定时器触发则输出报警信息out.collect("传感器" + ctx.getCurrentKey().getField(0) + "的温度在" + interval + "s内连续上升");timerTsState.clear();}@Overridepublic void close() throws Exception {lastTempState.clear();}}
}

2. 侧输出流

监控传感器温度值，将温度值低于 30 度的数据输出到 side output

/**核心方法：ProcessFunction中的 Context 对象的 output(OutputTag<X> outputTag, X value)
*/
public class SideOutputCase {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);DataStream<String> inputStream = env.socketTextStream("localhost", 7777);DataStream<SensorReading> dataStream = inputStream.map(line -> {String[] fields = line.split(",");return new SensorReading(fields[0], new Long(fields[1]), new Double(fields[2]));});//定义OutputTag，用来标记侧输出流的低温流OutputTag<SensorReading> lowTempTag = new OutputTag<SensorReading>("lowTemp"){};//DataStream不做keyBy，使用ProcessFunction的侧输出流进行高低温分流SingleOutputStreamOperator<SensorReading> highTempStream = dataStream.process(new ProcessFunction<SensorReading, SensorReading>(){@Overridepublic void processElement(SensorReading value, Context ctx, Collector<SensorReading> out) throws Exception {if(value.getTemperature() > 30) {//高温流，输出到主流out.collect(value);} else {//低温流，输出到侧输出流ctx.output(lowTempTag, value);}}});//高温流highTempStream.print("high-temp");//低温流highTempStream.getSideOutput(lowTempTag).print("low-temp");env.execute();}
}

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