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Flink常用接口

Flink主要使用到如下这几个类：

StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境。
DataStream：Flink用特别的类DataStream来表示程序中的流式数据。用户可以认为它们是含有重复数据的不可修改的集合(collection)，DataStream中元素的数量是无限的。
KeyedStream：DataStream通过keyBy分组操作生成流，数据经过对设置的key值进行分组。
WindowedStream：KeyedStream通过window窗口函数生成的流，设置窗口类型并且定义窗口触发条件，然后在窗口数据上进行一些操作。
AllWindowedStream：DataStream通过window窗口函数生成的流，设置窗口类型并且定义窗口触发条件，然后在窗口数据上进行一些操作。
ConnectedStreams：将两条DataStream流连接起来并且保持原有流数据的类型，然后进行map或者flatMap操作。
JoinedStreams：在窗口上对数据进行等值join操作，join操作是coGroup操作的一种特殊场景。
CoGroupedStreams：在窗口上对数据进行coGroup操作，可以实现流的各种join类型。

图1 Flink Stream的各种流类型转换

流数据输入

表1 流数据输入的相关接口
API	说明
def fromElements[T: TypeInformation](data: T*): DataStream[T]	获取用户定义的多个元素的数据，作为输入流数据。 data是多个元素的具体数据。
def fromCollection[T: TypeInformation](data: Seq[T]): DataStream[T]	获取用户定义的集合数据，作为输入流数据。 data可以是集合数据或者可迭代的数据体。
def fromCollection[T: TypeInformation] (data: Iterator[T]): DataStream[T]	获取用户定义的集合数据，作为输入流数据。 data可以是集合数据或者可迭代的数据体。
def fromParallelCollection[T: TypeInformation] (data: SplittableIterator[T]): DataStream[T]	获取用户定义的集合数据，作为输入并行流数据。 data是可被分割成多个partition的迭代数据体。
def generateSequence(from: Long, to: Long): DataStream[Long]	获取用户定义的一串序列数据，作为输入流数据。 from是指数值串的起点。 to是指数值串的终点。
def readTextFile(filePath: String): DataStream[String]	获取用户定义的某路径下的文本文件数据，作为输入流数据。 filePath是指文本文件的路径。 charsetName指的是编码格式的名字。
def readTextFile(filePath: String, charsetName: String): DataStream[String]
def readFile[T: TypeInformation](inputFormat: FileInputFormat[T], filePath: String)	获取用户定义的某路径下的文件数据，作为输入流数据。 filePath是指文件的路径。 inputFormat是指文件的格式。 watchType指的是文件的处理模式“PROCESS_ONCE”或者“PROCESS_CONTINUOUSLY”。 interval指的是多长时间判断目录或文件变化进行处理。
def readFile[T: TypeInformation](inputFormat: FileInputFormat[T], filePath: String, watchType: FileProcessingMode, interval: Long): DataStream[T]
def socketTextStream(hostname: String, port: Int, delimiter: Char = '\n', maxRetry: Long = 0): DataStream[String]	获取用户定义的Socket数据，作为输入流数据。 hostname是指Socket的服务器端的主机名称。 port指的是服务器的监测端口。 delimiter和maxRetry两个参数scala接口暂时不支持设置。
def addSource[T: TypeInformation](function: SourceFunction[T]): DataStream[T]	用户自定义SourceFunction，addSource方法可以添加Kafka等数据源，主要实现方法为SourceFunction的run。 function指的是用户自定义的SourceFunction函数。 scala支持简化写法。
def addSource[T: TypeInformation](function: SourceContext[T] => Unit): DataStream[T]

数据输出

表2 数据输出的相关接口
API	说明
def print(): DataStreamSink[T]	数据输出以标准输出流打印出来。
def printToErr()	数据输出以标准error输出流打印出来。
def writeAsText(path: String): DataStreamSink[T]	数据输出写入到某个文本文件中。 path指的是文本文件的路径。 writeMode为文本文件写入模式“OVERWRITE”或者“NO_OVERWRITE”。
def writeAsText(path: String, writeMode: FileSystem.WriteMode): DataStreamSink[T]
def writeAsCsv(path: String): DataStreamSink[T]	数据输出写入到某个csv格式的文件中。 path指的是文本文件的路径。 writeMode为文本文件写入模式“OVERWRITE”或者“NO_OVERWRITE”。 rowDelimiter为行分隔符。 fieldDelimiter为列分隔符。
def writeAsCsv(path: String, writeMode: FileSystem.WriteMode): DataStreamSink[T]
def writeAsCsv(path: String, writeMode: FileSystem.WriteMode, rowDelimiter: String, fieldDelimiter: String): DataStreamSink[T]
def writeUsingOutputFormat(format: OutputFormat[T]): DataStreamSink[T]	数据输出到普通文件中，例如二进制文件。
def writeToSocket(hostname: String, port: Integer, schema: SerializationSchema[T]): DataStreamSink[T]	数据输出写入到Socket连接中。 hostName为主机名称。 port为端口。
def addSink(sinkFunction: SinkFunction[T]): DataStreamSink[T]	用户自定义的数据输出，addSink方法通过flink-connectors支持数据输出到Kafka，主要实现方法为SinkFunction的invoke方法。
def addSink(fun: T => Unit): DataStreamSink[T]

过滤和映射能力

表3 过滤和映射能力的相关接口
API	说明
def map[R: TypeInformation](fun: T => R): DataStream[R]	输入一个元素，生成另一个元素，元素类型不变。
def map[R: TypeInformation](mapper: MapFunction[T, R]): DataStream[R]	输入一个元素，生成另一个元素，元素类型不变。
def flatMap[R: TypeInformation](flatMapper: FlatMapFunction[T, R]): DataStream[R]	输入一个元素，生成零个、一个或者多个元素。
def flatMap[R: TypeInformation](fun: (T, Collector[R]) => Unit): DataStream[R]
def flatMap[R: TypeInformation](fun: T => TraversableOnce[R]): DataStream[R]
def filter(filter: FilterFunction[T]): DataStream[T]	对每个元素执行一个布尔函数，只保留返回true的元素。
def filter(fun: T => Boolean): DataStream[T]	对每个元素执行一个布尔函数，只保留返回true的元素。

聚合能力

表4 聚合能力的相关接口
API	说明
def keyBy(fields: Int*): KeyedStream[T, JavaTuple]	将流逻辑分区成不相交的分区，每个分区包含相同key的元素。内部是用hash分区来实现的。这个转换返回了一个KeyedStream。 KeyBy操作之后返回KeyedStream，然后再调用KeyedStream的函数（例如reduce/fold/min/minby/max/maxby/sum/sumby等）进行相应操作。 fields为数据某几列的序号。 firstField和otherFields为数据结构的成员变量的名称。 key为用户自定义的指定分区依据的方法。
def keyBy(firstField: String, otherFields: String*): KeyedStream[T, JavaTuple]
def keyBy[K: TypeInformation](fun: T => K): KeyedStream[T, K]
def reduce(fun: (T, T) => T): DataStream[T]	在一个KeyedStream上“滚动”reduce。合并当前元素与上一个被reduce的值，然后输出新的值。注意三者的类型是一致的。
def reduce(reducer: ReduceFunction[T]): DataStream[T]
def fold[R: TypeInformation](initialValue: R)(fun: (R,T) => R): DataStream[R]	在一个KeyedStream上基于一个初始值“滚动”折叠。合并当前元素和上一个被折叠的值，然后输出新值。注意Fold的输入值与返回值类型可以不一致。
def fold[R: TypeInformation](initialValue: R, folder: FoldFunction[T,R]): DataStream[R]
def sum(position: Int): DataStream[T]	在一个KeyedStream上滚动求和操作。 position和field代表对某一列求和。
def sum(field: String): DataStream[T]	在一个KeyedStream上滚动求和操作。 position和field代表对某一列求和。
def min(position: Int): DataStream[T]	在一个KeyedStream上滚动求最小值。min返回了最小值，不保证非最小值列的准确性。 position和field代表对某一列求最小值。
def min(field: String): DataStream[T]
def max(position: Int): DataStream[T]	在一个KeyedStream上滚动求最大值。max返回了最大值，不保证非最大值列的准确性。 position和field代表对某一列求最大值。
def max(field: String): DataStream[T]
def minBy(position: Int): DataStream[T]	在一个KeyedStream上求某一列最小值所在的该行数据，minBy返回了该行数据的所有元素。 position和field代表对某一列做minBy操作。
def minBy(field: String): DataStream[T]
def maxBy(position: Int): DataStream[T]	在一个KeyedStream上求某一列最大值所在的该行数据，maxBy返回了该行数据的所有元素。 position和field代表对某一列做maxBy操作。
def maxBy(field: String): DataStream[T]

数据流分发能力

表5 数据流分发能力的相关接口
API	说明
def partitionCustom[K: TypeInformation](partitioner: Partitioner[K], field: Int) : DataStream[T]	使用一个用户自定义的Partitioner对每一个元素选择目标task。 partitioner指的是用户自定义的分区类重写partition方法。 field指的是partitioner的输入参数。 keySelector指的是用户自定义的partitioner的输入参数。
def partitionCustom[K: TypeInformation](partitioner: Partitioner[K], field: String):DataStream[T]
def partitionCustom[K: TypeInformation](partitioner: Partitioner[K], fun: T => K): DataStream[T]
def shuffle: DataStream[T]	以均匀分布的形式将元素随机地进行分区。
def rebalance: DataStream[T]	基于round-robin对元素进行分区，使得每个分区负责均衡。对于存在数据倾斜的性能优化是很有用的。
def rescale: DataStream[T]	以round-robin的形式将元素分区到下游操作的子集中。说明：查看代码和rebalance的方式是一样的。
def broadcast: DataStream[T]	广播每个元素到所有分区。

提供设置eventtime属性的能力

表6 提供设置eventtime属性的能力的相关接口
API	说明
def assignTimestampsAndWatermarks(assigner: AssignerWithPeriodicWatermarks[T]): DataStream[T]	为了能让event time窗口可以正常触发窗口计算操作，需要从记录中提取时间戳。
def assignTimestampsAndWatermarks(assigner: AssignerWithPunctuatedWatermarks[T]): DataStream[T]	为了能让event time窗口可以正常触发窗口计算操作，需要从记录中提取时间戳。

提供迭代的能力

表7 提供迭代的能力的相关接口
API	说明
def iterate[R](stepFunction: DataStream[T] => (DataStream[T], DataStream[R]),maxWaitTimeMillis:Long = 0,keepPartitioning: Boolean = false) : DataStream[R]	在流(flow)中创建一个带反馈的循环，通过重定向一个operator的输出到之前的operator。说明：对于定义一些需要不断更新模型的算法是非常有帮助的。 long maxWaitTimeMillis：该超时时间指的是每一轮迭代体执行的超时时间。
def iterate[R, F: TypeInformation](stepFunction: ConnectedStreams[T, F] => (DataStream[F], DataStream[R]),maxWaitTimeMillis:Long): DataStream[R]

提供分流能力

表8 提供分流能力的相关接口
API	说明
def split(selector: OutputSelector[T]): SplitStream[T]	传入OutputSelector，重写select方法确定分流的依据(即打标记)，构建SplitStream流。即对每个元素做一个字符串的标记，作为选择的依据，打好标记之后就可以通过标记选出并新建某个标记的流。
def select(outputNames: String*): DataStream[T]	从一个SplitStream中选出一个或多个流。 outputNames指的是使用split方法对每个元素做的字符串标记的序列。

窗口能力

窗口分为跳跃窗口和滑动窗口。

支持Window、TimeWindow、CountWindow以及WindowAll、TimeWindowAll、CountWindowAll API窗口生成。
支持Window Apply、Window Reduce、Window Fold、Aggregations on windows API窗口操作。
支持多种Window Assigner（TumblingEventTimeWindows、TumblingProcessingTimeWindows、SlidingEventTimeWindows、SlidingProcessingTimeWindows、EventTimeSessionWindows、ProcessingTimeSessionWindows、GlobalWindows）。
支持三种时间ProcessingTime、EventTime和IngestionTime。
支持两种EventTime时间戳方式：AssignerWithPeriodicWatermarks和AssignerWithPunctuatedWatermarks。

窗口生成类API如表9所示。

表9 窗口生成类的相关接口
API	说明
def window[W <: Window](assigner: WindowAssigner[_ >: T, W]): WindowedStream[T, K, W]	窗口可以被定义在已经被分区的KeyedStreams上。窗口会对数据的每一个key根据一些特征（例如：在最近 5 秒中内到达的数据）进行分组。
def windowAll[W <: Window](assigner: WindowAssigner[_ >: T, W]): AllWindowedStream[T, W]	窗口可以被定义在DataStream上。
def timeWindow(size: Time): WindowedStream[T, K, TimeWindow]	时间窗口定义在已经被分区的KeyedStreams上，根据environment.getStreamTimeCharacteristic()参数选择是ProcessingTime还是EventTime，根据参数个数确定是TumblingWindow还是SlidingWindow。 size指的是窗口时间的大小。 slide指的是窗口的滑动时间。说明： WindowedStream和AllWindowedStream代表不同的两种流。接口中只有一个参数则是TumblingWindow；有两个或两个以上的参数则是SlidingWindow。
def countWindow(size: Long, slide: Long): WindowedStream[T, K, GlobalWindow]
def timeWindowAll(size: Time): AllWindowedStream[T, TimeWindow]	时间窗口定义在DataStream上，根据environment.getStreamTimeCharacteristic()参数选择是ProcessingTime还是EventTime，根据参数个数确定是TumblingWindow还是SlidingWindow。 size指的是窗口时间的大小。 slide指的是窗口的滑动时间。
def timeWindowAll(size: Time, slide: Time): AllWindowedStream[T, TimeWindow]
def countWindow(size: Long, slide: Long): WindowedStream[T, K, GlobalWindow]	按照元素个数区分窗口，定义在已经被分区的KeyedStreams上。 size指的是窗口时间的大小。 slide指的是窗口的滑动时间。说明： WindowedStream和AllWindowedStream代表不同的两种流。接口中只有一个参数则是TumblingWindow；有两个或两个以上的参数则是SlidingWindow。
def countWindow(size: Long): WindowedStream[T, K, GlobalWindow]
def countWindowAll(size: Long, slide: Long): AllWindowedStream[T, GlobalWindow]	按照元素个数区分窗口，定义在DataStream上。 size指的是窗口时间的大小。 slide指的是窗口的滑动时间。
def countWindowAll(size: Long): AllWindowedStream[T, GlobalWindow]

窗口操作类API如表10所示。

**表10** 窗口操作类的相关接口
方法	API	说明
Window	def apply[R: TypeInformation](function: WindowFunction[T, R, K, W]): DataStream[R]	应用一个一般的函数到窗口上，窗口中的数据会作为一个整体被计算。 function指的是执行的窗口函数
	def apply[R: TypeInformation](function: (K, W, Iterable[T], Collector[R]) => Unit): DataStream[R]	应用一个一般的函数到窗口上，窗口中的数据会作为一个整体被计算。 function指的是执行的窗口函数
	def reduce(function: ReduceFunction[T]): DataStream[T]	应用一个reduce函数到窗口上，返回reduce后的值。 reduceFunction指的是执行的reduce函数。 WindowFunction的function指的是在经过reduce操作之后再触发一次窗口操作。
	def reduce(function: (T, T) => T): DataStream[T]
	def reduce[R: TypeInformation](preAggregator: ReduceFunction[T], function: WindowFunction[T, R, K, W]): DataStream[R]
	def reduce[R: TypeInformation](preAggregator: (T, T) => T, windowFunction: (K, W, Iterable[T], Collector[R]) => Unit): DataStream[R]
	def fold[R: TypeInformation](initialValue: R, function: FoldFunction[T,R]): DataStream[R]	应用一个fold函数到窗口上，然后返回折叠后的值。 initialValue指的是初始值。 foldFunction指的是折叠函数。 WindowFunction的function指的是在经过fold操作之后再触发一次窗口操作。
	def fold[R: TypeInformation](initialValue: R)(function: (R, T) => R): DataStream[R]
	def fold[ACC: TypeInformation, R: TypeInformation](initialValue: ACC, foldFunction: FoldFunction[T, ACC], function: WindowFunction[ACC, R, K, W]): DataStream[R]
	def fold[ACC: TypeInformation, R: TypeInformation](initialValue: ACC, foldFunction: (ACC, T) => ACC, windowFunction: (K, W, Iterable[ACC], Collector[R]) => Unit): DataStream[R]
WindowAll	def apply[R: TypeInformation](function: AllWindowFunction[T, R, W]): DataStream[R]	应用一个一般的函数到窗口上，窗口中的数据会作为一个整体被计算。
	def apply[R: TypeInformation](function: (W, Iterable[T], Collector[R]) => Unit): DataStream[R]	应用一个一般的函数到窗口上，窗口中的数据会作为一个整体被计算。
	def reduce(function: ReduceFunction[T]): DataStream[T]	应用一个reduce函数到窗口上，返回reduce后的值。 reduceFunction指的是执行的reduce函数。 AllWindowFunction的function指的是在经过reduce操作之后再触发一次窗口操作。
	def reduce(function: (T, T) => T): DataStream[T]
	def reduce[R: TypeInformation](preAggregator: ReduceFunction[T], windowFunction: AllWindowFunction[T, R, W]): DataStream[R]
	def reduce[R: TypeInformation](preAggregator: (T, T) => T, windowFunction: (W, Iterable[T], Collector[R]) => Unit): DataStream[R]
	def fold[R: TypeInformation](initialValue: R, function: FoldFunction[T,R]): DataStream[R]	应用一个fold函数到窗口上，然后返回折叠后的值。 initialValue指的是初始值。 foldFunction指的是折叠函数。 WindowFunction的function指的是在经过fold操作之后再触发一次窗口操作。
	def fold[R: TypeInformation](initialValue: R)(function: (R, T) => R): DataStream[R]
	def fold[ACC: TypeInformation, R: TypeInformation](initialValue: ACC, preAggregator: FoldFunction[T, ACC], windowFunction: AllWindowFunction[ACC, R, W]): DataStream[R]
	def fold[ACC: TypeInformation, R: TypeInformation](initialValue: ACC, preAggregator: (ACC, T) => ACC, windowFunction: (W, Iterable[ACC], Collector[R]) => Unit): DataStream[R]
Window和WindowAll	def sum(position: Int): DataStream[T]	对窗口数据的某一列求和。 position和field代表数据的某一列。
	def sum(field: String): DataStream[T]	对窗口数据的某一列求和。 position和field代表数据的某一列。
	def min(position: Int): DataStream[T]	对窗口数据的某一列求最小值。min返回了最小值，不保证非最小值列的准确性。 position和field代表对某一列求最小值。
	def min(field: String): DataStream[T]
	def max(position: Int): DataStream[T]	对窗口数据的某一列求最大值。max返回了最大值，不保证非最大值列的准确性。 position和field代表对某一列求最大值。
	def max(field: String): DataStream[T]
	def minBy(position: Int): DataStream[T]	对窗口数据的某一列求最小值所在的该行数据，minBy返回了该行数据的所有元素。 position和field代表对某一列做minBy操作。
	def minBy(field: String): DataStream[T]
	def maxBy(position: Int): DataStream[T]	对窗口数据的某一列求最大值所在的该行数据，maxBy返回了该行数据的所有元素。 position和field代表对某一列做maxBy操作。
	def maxBy(field: String): DataStream[T]

提供多流合并的能力

**表11** 提供多流合并的能力的相关接口
API	说明
def union(dataStreams: DataStream[T]*): DataStream[T]	Union两个或多个数据流，生成一个新的包含了来自所有流的所有数据的数据流。说明：如果你将一个数据流与其自身进行了合并，在结果流中对于每个元素你都会拿到两份。
def connect[T2](dataStream: DataStream[T2]): ConnectedStreams[T, T2]	“连接”两个数据流并保持原先的类型。Connect可以让两条流之间共享状态。产生ConnectedStreams之后，调用map或者flatmap进行操作计算。
def map[R: TypeInformation](coMapper: CoMapFunction[IN1, IN2, R]): DataStream[R]	在ConnectedStreams上做元素映射，类似DataStream的map操作，元素映射之后流数据类型统一。
def map[R: TypeInformation](fun1: IN1 => R, fun2: IN2 => R): DataStream[R]	在ConnectedStreams上做元素映射，类似DataStream的map操作，元素映射之后流数据类型统一。
def flatMap[R: TypeInformation](coFlatMapper: CoFlatMapFunction[IN1, IN2, R]): DataStream[R]	在ConnectedStreams上做元素映射，类似DataStream的flatMap操作，元素映射之后流数据类型统一。
def flatMap[R: TypeInformation](fun1: (IN1, Collector[R]) => Unit, fun2: (IN2, Collector[R]) => Unit): DataStream[R]
def flatMap[R: TypeInformation](fun1·IN1 => TraversableOnce[R], fun2: IN2 => TraversableOnce[R]): DataStream[R]

提供Join能力

**表12** 提供Join能力的相关接口
API	说明
def join[T2](otherStream: DataStream[T2]): JoinedStreams[T, T2]	通过给定的key在一个窗口范围内join两条数据流。 join操作的key值通过where和eaualTo方法进行指定，代表两条流过滤出包含等值条件的数据。
def coGroup[T2](otherStream: DataStream[T2]): CoGroupedStreams[T, T2]	通过给定的key在一个窗口范围内co-group两条数据流。 coGroup操作的key值通过where和eaualTo方法进行指定，代表两条流通过该等值条件进行分区处理。

Scala

Flink常用接口

流数据输入

数据输出

过滤和映射能力

聚合能力

数据流分发能力

提供设置eventtime属性的能力

提供迭代的能力

提供分流能力

窗口能力

提供多流合并的能力

提供Join能力

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