9 Process Function (Low-Level API)

2020-12-26 18:26

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标签：incr 存在第一个 string get end date ide port

一 8个Process Function

(1) ProcessFunction
在没有开窗和keyby的情况下使用

(2) KeyedProcessFunction
在keyby之后使用

(3) CoProcessFunction
(4) ProcessJoinFunction
(5) BroadcastProcessFunction
(6) KeyedBroadcastProcessFunction
(7) ProcessWindowFunction
在开窗后使用

(8) ProcessAllWindowFunction

二 KeyedProcessFunction

KeyedProcessFunction 用来操作 KeyedStream。 KeyedProcessFunction 会处理流的每一个元素，
输出为 0 个、 1 个或者多个元素。所有的 Process Function 都继承自 RichFunction 接口，所以
都有 open()、 close() 和 getRuntimeContext() 等方法。而 KeyedProcessFunction[KEY, IN, OUT]
还额外提供了两个方法:
? processElement(v: IN, ctx: Context, out: Collector[OUT]), 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)。
? onTimer(timestamp: Long, ctx: OnTimerContext, out: Collector[OUT]) 是一个回调函数。
当之前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。目录 94
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 firing trigger 的时间信息 (事件时间或者处理时间)。

TimerService and Timers

Context 和 OnTimerContext 所持有的 TimerService 对象拥有以下方法:
? currentProcessingTime(): Long 返回当前处理时间
? currentWatermark(): Long 返回当前水位线的时间戳
? registerProcessingTimeTimer(timestamp: Long): Unit 会注册当前 key 的 processing time 的 timer。当 processing time 到达定时时间时，触发 timer。
? registerEventTimeTimer(timestamp: Long): Unit 会注册当前 key 的 event time
timer。当水位线大于等于定时器注册的时间时，触发定时器执行回调函数。
? deleteProcessingTimeTimer(timestamp: Long): Unit 删除之前注册处理时间定时
器。如果没有这个时间戳的定时器，则不执行。
? deleteEventTimeTimer(timestamp: Long): Unit 删除之前注册的事件时间定时器，
如果没有此时间戳的定时器，则不执行。
当定时器 timer 触发时，执行回调函数 onTimer()。 processElement() 方法和 onTimer() 方法是
同步（不是异步）方法，这样可以避免并发访问和操作状态。

三 code

1 事件时间的keyProcessFunction 和定时器的使用

package test4

import java.sql.Timestamp

import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic
import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.util.Collector

// nc -lk 9999
//a 1
object ProcessingTimeOnTimer {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    env.setParallelism(1)
    env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime)

    val stream = env
      .socketTextStream("localhost", 9999, ‘\n‘)
      .map(line => {
        val arr = line.split(" ")
        (arr(0), arr(1))
      })
      .keyBy(_._1)
      .process(new MyKeyedProcess)

    stream.print()
    env.execute()
  }

  class MyKeyedProcess extends KeyedProcessFunction[String, (String, String), String] {
    // 来一条数据调用一次
    override def processElement(value: (String, String), ctx: KeyedProcessFunction[String, (String, String), String]#Context, out: Collector[String]): Unit = {
      // 当前机器时间
      val curTime = ctx.timerService().currentProcessingTime()
      // 当前机器时间10s之后，触发定时器
      ctx.timerService().registerProcessingTimeTimer(curTime + 10 * 1000L)
    }

    override def onTimer(timestamp: Long, ctx: KeyedProcessFunction[String, (String, String), String]#OnTimerContext, out: Collector[String]): Unit = {
      out.collect("位于时间戳：" + new Timestamp(timestamp) + "的定时器触发了！")
    }
  }
}

2 处理时间定时器的使用

package test4

import java.sql.Timestamp

import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic
import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.util.Collector

// nc -lk 9999
//a 1
object ProcessingTimeOnTimer {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    env.setParallelism(1)
    env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime)

    val stream = env
      .socketTextStream("localhost", 9999, ‘\n‘)
      .map(line => {
        val arr = line.split(" ")
        (arr(0), arr(1))
      })
      .keyBy(_._1)
      .process(new MyKeyedProcess)

    stream.print()
    env.execute()
  }

  class MyKeyedProcess extends KeyedProcessFunction[String, (String, String), String] {
    // 来一条数据调用一次
    override def processElement(value: (String, String), ctx: KeyedProcessFunction[String, (String, String), String]#Context, out: Collector[String]): Unit = {
      // 当前机器时间
      val curTime = ctx.timerService().currentProcessingTime()
      // 当前机器时间10s之后，触发定时器
      ctx.timerService().registerProcessingTimeTimer(curTime + 10 * 1000L)
    }

    override def onTimer(timestamp: Long, ctx: KeyedProcessFunction[String, (String, String), String]#OnTimerContext, out: Collector[String]): Unit = {
      out.collect("位于时间戳：" + new Timestamp(timestamp) + "的定时器触发了！")
    }
  }
}

3 连续一秒钟温度上升的例子

package test4

import test2.{SensorReading, SensorSource}
import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor
import org.apache.flink.api.scala.typeutils.Types
import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.util.Collector

// 如果某一个传感器连续1s中温度上升，报警！
object TempIncreaseAlert {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    env.setParallelism(1)

    val stream = env
      .addSource(new SensorSource)
      .keyBy(_.id)
      .process(new TempIncreaseAlertFunction)

    stream.print()
    env.execute()
  }

  class TempIncreaseAlertFunction extends KeyedProcessFunction[String, SensorReading, String] {
    // 用来存储最近一次的温度
    // 当保存检查点的时候，会将状态变量保存到状态后端
    // 默认状态后端是内存，也可以配置hdfs等为状态后端
    // 懒加载，当运行到process方法的时候，才会惰性赋值
    // 状态变量只会被初始化一次
    // 根据`last-temp`这个名字到状态后端去查找，如果状态后端中没有，那么初始化
    // 如果在状态后端中存在`last-temp`的状态变量，直接懒加载
    // 默认值是`0.0`
    lazy val lastTemp = getRuntimeContext.getState(
      new ValueStateDescriptor[Double](
        "last-temp",
        Types.of[Double]
      )
    )

    // 存储定时器时间戳的状态变量
    // 默认值是`0L`
    lazy val currentTimer = getRuntimeContext.getState(
      new ValueStateDescriptor[Long](
        "timer",
        Types.of[Long]
      )
    )

    override def processElement(value: SensorReading, ctx: KeyedProcessFunction[String, SensorReading, String]#Context, out: Collector[String]): Unit = {
      // 获取最近一次的温度, 使用`.value()`
      val prevTemp = lastTemp.value()
      // 将当前温度存入状态变量, `.update()`
      lastTemp.update(value.temperature)

      // 获取定时器状态变量中的时间戳
      val curTimerTimestamp = currentTimer.value()

      // 温度：1，2，3，4，5，2
      if (prevTemp == 0.0 || value.temperature  prevTemp && curTimerTimestamp == 0L) {
        // 如果温度上升，且保存定时器时间戳的状态变量为空，就注册一个定时器
        // 注册一个1s之后的定时器
        val timerTs = ctx.timerService().currentProcessingTime() + 1000L
        ctx.timerService().registerProcessingTimeTimer(timerTs)
        // 将时间戳存入状态变量
        currentTimer.update(timerTs)
      }
    }

    override def onTimer(timestamp: Long, ctx: KeyedProcessFunction[String, SensorReading, String]#OnTimerContext, out: Collector[String]): Unit = {
      out.collect("传感器ID为 " + ctx.getCurrentKey + " 的传感器，温度连续1秒钟上升了！")
      currentTimer.clear() // 清空状态变量
    }
  }
}

4 侧输出流

package test4

import test2.{SensorReading, SensorSource}
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.util.Collector

object SideOutputExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    env.setParallelism(1)

    val stream = env
      .addSource(new SensorSource)
      .process(new FreezingMonitor)

    stream
      .getSideOutput(new OutputTag[String]("freezing-alarms"))
      .print()
    stream.print() // 打印主流
    env.execute()
  }

  // 为什么用`ProcessFunction`? 因为没有keyBy分流
  class FreezingMonitor extends ProcessFunction[SensorReading, SensorReading] {
    // 定义侧输出标签
    lazy val freezingAlarmOutput = new OutputTag[String]("freezing-alarms")

    // 来一条数据，调用一次
    override def processElement(value: SensorReading, ctx: ProcessFunction[SensorReading, SensorReading]#Context, out: Collector[SensorReading]): Unit = {
      if (value.temperature

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