首次嘗試Flink的一些感受

渡碼發表於2019-05-27

最近打算研究研究 Flink，根據官方文件寫個 Hello,World。入門還是比較容易的，不需要複雜的安裝環境、配置。這篇文章簡單介紹 Flink 的使用感受以及入門。

感受

  • 搭建環境方便：Flink 可以在 Windows 下執行與開發。對於喜歡 Windows 下開發的人，可以免去搭建虛擬機器的成本。並且不依賴其他框架，本地環境搭建簡單。這點很關鍵，許多人學習框架都放棄在了環境搭建上。減少搭建環境的成本，可以避免初學者浪費過多精力。Hadoop 的搭建框架就非常麻煩，並且早期 Hadoop 只能執行在 Linux 下。
  • 文件詳細：Flink 官網的文件介紹非常詳細，開發過程中會涉及的哪些步驟，以及每個步驟的操作路徑，Flink 官網都有詳細介紹。包括將 Flink 原始碼匯入 IDEA，這解決了想閱讀原始碼的人的一大痛點。
  • 中文文件：Flink 官網已經有中文版的頁面，雖然目前中文頁面比較少，應該正在翻譯中。說明 Flink 社群比較重視國內開發者。
  • 不依賴 Hadoop：這對於一個全新的框架是件好事，這樣可以沒有歷史包袱。並且對於學習該框架的人可以獨立部署、開發，而不需要有其他框架的背景。
  • 關注度在上升：在微信中搜尋 Flink 發現大部分文章都是 18、19年寫的，說明 Flink 關注度在逐漸上升。一些大廠也都開始使用 Flink 構建實時資料倉儲，如：阿里巴巴。

可以看出 Flink 致力於為開發者提供一種方便、易用的程式設計框架。同時，社群非常注重文件的詳細程式以及開發者使用的便利性。

下面的內容是搭建 Flink 環境，並執行 WordCount。

本地執行

Flink 可以執行在 Linux、Mac OS X 和 Windows 環境。我喜歡在 Windows 下開發，所以在 Windows 執行 Flink。Flink 的最新版本（1.8.0）需要 JDK 的版本為 1.8 以上。本地啟動 Flink 非常容易，下載 Flink 二進位制包，需要選擇 Scala 的版本，如果不用 Scala 開發 Flink 應用程式選哪個版本無所謂。我下載的是 flink-1.8.0-bin-scala_2.11.tgz。啟動步驟如下：

cd flink-1.8.0 #解壓後的目錄
cd bin
start-cluster.bat #啟動本地 Flink

啟動後會發現彈出了兩個 Java 程式的視窗。一個是 JobManager，另一個是 TaskManater。通過 http://localhost:8081 訪問 Flink 的 web 頁面，該站點用於檢視執行環境和資源、提交和監控 Flink 作業。

WordCount

通過簡單的 WordCount 感受一下 Flink 應用程式的編寫過程。Flink 已經提供生成 Maven 工程的模板

# 使用 Java 的 maven 工程
mvn archetype:generate                               \
      -DarchetypeGroupId=org.apache.flink              \
      -DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java      \
      -DarchetypeVersion=1.8.0

# 使用 Scala 的 maven 工程
mvn archetype:generate                               \
      -DarchetypeGroupId=org.apache.flink              \
      -DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-scala     \
      -DarchetypeVersion=1.8.0

如果不想通過命令列的方式生成 maven 工程，可以通過如下設定在 IDEA 中建立 Flink 應用的模板工程，以 Java 為例

在如上的頁面點選 “Add Archetype...”，然後再彈出的對話方塊填寫如下內容

選擇我們新增的 archetype 便可繼續建立 maven 工程。除了 maven 工程還可以建立 Gradle 和 Sbt 工程。

為了快速執行 Flink 應用，我們可以直接將官網 WordCount 例子的程式碼拷貝自己的專案。Java 程式碼如下

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;
import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class FirstCase {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        // the port to connect to
        final int port = 9000;

        // get the execution environment
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // get input data by connecting to the socket
        DataStream<String> text = env.socketTextStream("192.168.29.132", port, "\n");

        // parse the data, group it, window it, and aggregate the counts
        DataStream<WordWithCount> windowCounts = text
                .flatMap(new FlatMapFunction<String, WordWithCount>() {
                    @Override
                    public void flatMap(String value, Collector<WordWithCount> out) {
                        for (String word : value.split("\\s")) {
                            out.collect(new WordWithCount(word, 1L));
                        }
                    }
                })
                .keyBy("word")
                .timeWindow(Time.seconds(5), Time.seconds(1))
                .reduce(new ReduceFunction<WordWithCount>() {
                    @Override
                    public WordWithCount reduce(WordWithCount a, WordWithCount b) {
                        return new WordWithCount(a.word, a.count + b.count);
                    }
                });

        // print the results with a single thread, rather than in parallel
        windowCounts.print().setParallelism(1);

        env.execute("Socket Window WordCount");
    }

    // Data type for words with count
    public static class WordWithCount {

        public String word;
        public long count;

        public WordWithCount() {}

        public WordWithCount(String word, long count) {
            this.word = word;
            this.count = count;
        }

        @Override
        public String toString() {
            return word + " : " + count;
        }
    }
}

雖然不太熟悉 Flink 程式設計模型，但從上面程式碼中基本上能推測出每一步的含義。由於我們入門 Flink ，剛開始沒必要太糾結程式碼本身。先將 Demo 執行起來，在慢慢深入學習。現在統計程式已經有了，但是還缺少資料來源。官網的例子使用的是 netcat ，我在 Windows 下安裝了該工具，但是覺得用起來不方便。在 Linux 虛擬機器上裝了一個，這樣用法跟官網一致的。我的虛擬機器系統為 Centos 7 64位，安裝命令如下

yum install nmap-ncat.x86_64

啟動 netcat 用於發資料

nc -l 9000

接下來便是啟動 Flink 應用程式連線資料來源並進行統計。 啟動之前需要將以下程式碼中 ip 和 埠換成自己的

DataStream<String> text = env.socketTextStream("192.168.29.132", port, "\n");

啟動 Flink 應用程式有兩種方式，一種是直接直接在 IDEA 中直接執行 Java 程式；另一種是通過 maven 打一個 jar 包，提交到 Flink 叢集執行。第二種方式的命令如下

$FLINK_HOME\bin\flink run  $APP_HOME\flink-ex-1.0-SNAPSHOT.jar
FLINK_HOME 為 flink 二進位制包的目錄
APP_HOME 為上面建立的 maven 工程的目錄

啟動 Flink 應用後，我們可以在 netcat 中輸入文字，並觀察 Flink 的統計結果

$ nc -l 9000
a a

我們只傳送了一行，內容為“a a”。如果在 IDEA 中啟動程式可以直接在 IDEA 控制檯看到輸出結果，如果通過 flink run 方式啟動，需要在 TaskManager 的視窗中檢視輸出。輸出內容如下

a : 2
a : 2
a : 2
a : 2
a : 2

為什麼輸出了 5 次。來看一下我們的應用程式中有這樣一句

.timeWindow(Time.seconds(5), Time.seconds(1))

它代表 Flink 應用程式每次處理的資料視窗為 5s，處理完後，整個視窗向前滑動 1s 。也就是每次處理的資料為“最近 5s”的資料。因為最近 5s 資料來源中只有“a a”這一條記錄，因此輸出 5 次。

以上便是 Java 版的 WordCount。當然我們也可以用 Scala 編寫，且 Scala 的寫法更簡潔，程式碼量更少。

import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time

object SocketWindowWordCount {
  def main(args: Array[String]) : Unit = {
    // get the execution environment
    val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    // get input data by connecting to the socket
    val text = env.socketTextStream("192.168.29.132", 9000, '\n')

    // parse the data, group it, window it, and aggregate the counts
    val windowCounts = text
      .flatMap { w => w.split("\\s") }
      .map { w => WordWithCount(w, 1) }
      .keyBy("word")
      .timeWindow(Time.seconds(5), Time.seconds(1))
      .sum("count")

    // print the results with a single thread, rather than in parallel
    windowCounts.print().setParallelism(1)

    env.execute("Socket Window WordCount")
  }

  // Data type for words with count
  case class WordWithCount(word: String, count: Long)
}

基本上是 Java 一半的程式碼量。個人感覺 Scala 做大資料統計程式碼還是挺合適的，雖然 Scala 門檻比較高。Scala 程式的執行方式跟 Java 一樣。編寫過程中如果出現以下錯誤，需要看看是不是 import 語句沒寫對

Error:(29, 16) could not find implicit value for evidence parameter of type org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation[String]
      .flatMap { w => w.split("\\s") }

解決方法

import org.apache.flink.streaming.api.scala._

總結

以上便是 Flink 的簡單入門，後續繼續關注 Flink 框架。

 

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