【Flink】处理函数Process

整体框架：

ProcessFunction：能拿到别的API拿不到的东西。

处理函数提供了一个定时服务TimerService，可以用它访问流中的事件event、时间戳timestamp，水位线watermark，注册定时事件。

处理函数继承自AbstractRichFunction，拥有富函数类的特性，可以访问状态state和其他运行时信息。
处理函数可以直接将数据输出到侧输出流side output中。

处理函数是DataStream API的底层逻辑。

ProcessFunction类中：
1. processElement(输入类型，上下文，输入类型Collector)
	上下文中能获取到：时间戳、侧输出流、"timerService"
	timerService中能获取到：currentProcessingTime处理时间、currentWatermark事件时间、registerProcessingTimeTimer注册定时器、删除定时器。
	
2. onTimer()
	注册了定时器后，到点时会触发这个回调，这是定时到了后的处理方法。
	但是，只有基于KeyedStream才能定义定时器。

1.	ProcessFunction
2.	KeyedProcessFunction----"重要"
3.	ProcessWindowFunction
4.	ProcessAllWindowFunction
5.	CoProcessFunction
6.	ProcessJoinFunction
7.	BroadcastProcessFunction
8.	KeyedBroadcastProcessFunction

stream.keyBy()
	.process(new MyKeyedProcessFunction())

处理时间：

stream.keyBy(data->data.user)
	.process(new KeyedProcessFunction(){
		@Override
		public void processElement(Event value, Context ctx, Collector out) throws Exception(){
			Long currTs = ctx.timerService().currentProcessingTime();
			out.collect(ctx.getCurrentKey() + " 数据到达，到达时间：" + new Timestamp(currTs));
			// 注册一个10s后的定时器
			ctx.timerService().registerProcessingTimeTimer(currTs + 10 * 1000L);
		}
		
		@Override
		public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector out) throws Exception() {
			out.collect(ctx.getCurrentKey() + " 定时器触发，触发时间："+new Timestamp(timestamp));
		}
	
	})

事件时间：

stream.keyBy(data->data.user)
	.process(new KeyedProcessFunction(){
		@Override
		public void processElement(Event value, Context ctx, Collector out) throws Exception(){
			Long currTs = ctx.timestamp();
			out.collect(ctx.getCurrentKey() + " 数据到达，时间戳：" + new Timestamp(currTs) + " watermark："+ ctx.timerService().currentWatermark());
			// 注册一个10s后的定时器
			ctx.timerService().registerProcessingTimeTimer(currTs + 10 * 1000L);
		}
		
		@Override
		public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector out) throws Exception() {
			out.collect(ctx.getCurrentKey() + " 定时器触发，触发时间："+new Timestamp(timestamp)  + " watermark："+ ctx.timerService().currentWatermark());
		}
	
	})

窗口处理函数的使用
ProcessWindowFunction解析

要求：统计每隔10s的最受欢迎的URL的前两名，每隔5s更新一次结果。

使用ProcessAllWindowFunction
该方法数据量大的时候，把所有数据放在一个窗口里，不靠谱。

使用KeyedProcessFunction

// 1.按照URL分组，统计窗口内每个URL的访问量
SingleOutputStreamOperator urlCountStream = 
	stream
	.keyBy(data -> data.url)
	.window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10),Time.seconds(5)))
	.aggregate(new UrlCountViewExample.UrlViewCountAgg(), new UrlCountViewExample.xxxx());

// 2.对于同一窗口统计出的访问量，进行收集和排序
urlCountStream.keyBy(data -> data.windowEnd) // 窗口关闭时钟
		.process(new TopNProcessResult(2))
		.print();

// 实现TopNProcessResult
public static class TopNProcessResult extends KeyedProcessFunction{
	// 定义属性N
	private int n;
	// 定义列表状态
	private ListState urlViewCountListState;
	
	public TopNProcessResult(int n){
		this.n = n;
	}
	
	// 在运行环境中获取状态
	@Override
	public void open(Configuration parameters) throws Exception{
		urlViewCountListState = getRuntimeContext().getListState(
			new ListStateDescriptor("url-count-list", Types.POJO(UrlViewCount.class))	;
		);
	}
	

	@Override
	public void processElement(UrlViewCount value, Context ctx, Collector out) throws Exception{
		// 来了数据后，将数据保存到状态中
		urlViewCountListState.add(value);
		// 注册windowEnd + 1ms 的定时器
		ctx.timerService().registerEventTimeTimer(ctx.getCurrentKey() + 1);	
	}
	@Override
	public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector out) throws Exception{
		// 从状态中获取数据
		ArrayList urlViewCountArrayList = new ArrayList();
		for(UrlViewCount u : urlViewCountListState.get()){
			urlViewCountArrayList.add(u);
		}
		
		// 排序
		urlViewCountArrayList.sort(
			new Comparator(){
				@Override
				public int compare(UrlViewCount o1, UrlViewCount o2){
					return o2.count.intValue() - o1.count.intValue();
				}
			}
		);
		
		// 包装信息打印输出
		StringBuilder result = new StringBuilder();
		result.append("窗口结束时间：" + new Timestamp(ctx.getCurrentKey()));

		// 取前两个
		for(int i=0; i < 2; i++){
			UrlViewCount currTuple = urlViewCountArrayList.get(i);
			String info = "No. "+(i+1)+" "
				+ "url: "+ currTuple.url + " "
				+ "访问量： "+ currTuple.count + "n";
			result.append(info);
		}

		out.collect(result.toString());
	}
}

可以用来做分流操作

// 定义侧输出流标签
OutputTag outputTag = new OutputTag("side-output"){};

public void processElement(){
	// 转换成Long， 输出到主流中
	out.collect(Long.valueof(value));

	// 转换成String， 输出到侧输出流中
	ctx.output(outputTag, String.valueof(value));
}

// 获得侧输出流
DataStream stringStream = longStream.getSideOutput(outputTag);