[大数据学习之Flink]01-初识Flink

Flink是基于事件驱动的（Event-driven）

事件可以理解为消息。
事件驱动的应用程序是一种状态应用程序，它会从一个或者多个流中注入事件，通过触发计算更新状态，或外部动作对注入的事件作出反应

Flink是基于流处理的,也就是说,在Flink中,一切都是流形式,离线数据被称为有界流,实时数据被称为无界流

Flink最强悍的一点其实就是万物皆流
离线就是有开头有结尾的流式数据,实时就是有开头无边界的流式数据

数据模型角度

Spark底层采用RDD模型,SparkStreaming的DStream实际上也就是一组小批数据RDD的集合
Flink基本数据模型是数据流，基于事件驱动的（Event-driven）

运行时架构

SparkStreaming是批计算，将DAG划分为不同的Stage，一个完成后才可以计算下一个
Flink是标准的流执行模式，一个事件在一个节点处理完后可以直接发往下一个节点处理

后续会出一篇专门针对两个组件的详细对比文章

批处理实现WordCount

使用Java-8提供的lambada方式实现:

//构建上下文环境

ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

DataSource dataSource = env.readTextFile("C:\Users\yue\Desktop\files.txt");


dataSource.flatMap((String line,Collector ctx)->{
    String[] split = line.split(" ");
    for (String s : split) {
        ctx.collect(s);
    }
}).returns(Types.STRING).map(x-> new Tuple2(x,1)).returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT)).groupBy(0).sum(1).print();

使用实现接口的方式(最常用的)

public static void main(String[] args) throws Exception {
    ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

    DataSource dataSource = env.readTextFile("/Users/superyue/Desktop/a.txt");


    
    dataSource.flatMap(new MyFlatMap()).groupBy(0).sum(1).print();

}


public static class MyFlatMap implements FlatMapFunction> {

    @Override
    public void flatMap(String s, Collector> out) {

        // 按空格分词
        String[] words = s.split(" ");
        // 遍历所有word，包成二元组输出
        for (String str : words) {
            out.collect(new Tuple2<>(str, 1));
        }
    }
}

流式批处理实现WordCount

//构建上下文环境

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

DataStreamSource dataSource = env.readTextFile("C:\Users\yue\Desktop\files.txt");



dataSource.flatMap((String line,Collector ctx)->{
    String[] split = line.split(" ");
    for (String s : split) {
        ctx.collect(s);
    }
}).returns(Types.STRING).map(x-> new Tuple2(x,1)).returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT)).keyBy(0).sum(1).print();

env.execute();

流式处理实现WordCount

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStreamSource datasource = env.socketTextStream("localhost", 7777);
datasource.flatMap(new Batch.MyFlatMap()).keyBy(0).sum(1).print();
env.execute();

批处理中上下文环境是:ExecutionEnvironment
批处理中计算的API是GROUP BY+SUM

流处理中计算的API是KEYBY+SUM
流处理必须要调用EXCUTE()方法

​execute()之前的代码，可以理解为是在定义任务，只有执行env.execute()后，Flink才把前面的代码片段当作一个任务整体（每个线程根据这个任务操作，并行处理流数据）

流处理中如果不指定并行度,默认用的本机CPU的核数