您好，登录后才能下订单哦！
密码登录
登录注册
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》
这篇文章给大家分享的是有关Flink如何实现双流 join的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
在数据库中的静态表上做 OLAP 分析时，两表 join 是非常常见的操作。同理，在流式处理作业中，有时也需要在两条流上做 join 以获得更丰富的信息。Flink DataStream API 为用户提供了3个算子来实现双流 join，分别是：
join()
coGroup()
intervalJoin()
从 Kafka 分别接入点击流和订单流，并转化为 POJO。
DataStream<String> clickSourceStream = env .addSource(new FlinkKafkaConsumer011<>( "ods_analytics_access_log", new SimpleStringSchema(), kafkaProps ).setStartFromLatest()); DataStream<String> orderSourceStream = env .addSource(new FlinkKafkaConsumer011<>( "ods_ms_order_done", new SimpleStringSchema(), kafkaProps ).setStartFromLatest()); DataStream<AnalyticsAccessLogRecord> clickRecordStream = clickSourceStream .map(message -> JSON.parseObject(message, AnalyticsAccessLogRecord.class)); DataStream<OrderDoneLogRecord> orderRecordStream = orderSourceStream .map(message -> JSON.parseObject(message, OrderDoneLogRecord.class));
join() 算子提供的语义为"Window join"，即按照指定字段和（滚动/滑动/会话）窗口进行 inner join，支持处理时间和事件时间两种时间特征。以下示例以10秒滚动窗口，将两个流通过商品 ID 关联，取得订单流中的售价相关字段。
clickRecordStream
.join(orderRecordStream)
.where(record -> record.getMerchandiseId())
.equalTo(record -> record.getMerchandiseId())
.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
.apply(new JoinFunction<AnalyticsAccessLogRecord, OrderDoneLogRecord, String>() {
@Override
public String join(AnalyticsAccessLogRecord accessRecord, OrderDoneLogRecord orderRecord) throws Exception {
return StringUtils.join(Arrays.asList(
accessRecord.getMerchandiseId(),
orderRecord.getPrice(),
orderRecord.getCouponMoney(),
orderRecord.getRebateAmount()
), '\t');
}
})
.print().setParallelism(1);简单易用。
只有 inner join 肯定还不够，如何实现 left/right outer join 呢？答案就是利用 coGroup() 算子。它的调用方式类似于 join() 算子，也需要开窗，但是 CoGroupFunction 比 JoinFunction 更加灵活，可以按照用户指定的逻辑匹配左流和/或右流的数据并输出。
以下的例子就实现了点击流 left join 订单流的功能，是很朴素的 nested loop join 思想（二重循环）。
clickRecordStream
.coGroup(orderRecordStream)
.where(record -> record.getMerchandiseId())
.equalTo(record -> record.getMerchandiseId())
.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
.apply(new CoGroupFunction<AnalyticsAccessLogRecord, OrderDoneLogRecord, Tuple2<String, Long>>() {
@Override
public void coGroup(Iterable<AnalyticsAccessLogRecord> accessRecords, Iterable<OrderDoneLogRecord> orderRecords, Collector<Tuple2<String, Long>> collector) throws Exception {
for (AnalyticsAccessLogRecord accessRecord : accessRecords) {
boolean isMatched = false;
for (OrderDoneLogRecord orderRecord : orderRecords) {
// 右流中有对应的记录
collector.collect(new Tuple2<>(accessRecord.getMerchandiseName(), orderRecord.getPrice()));
isMatched = true;
}
if (!isMatched) {
// 右流中没有对应的记录
collector.collect(new Tuple2<>(accessRecord.getMerchandiseName(), null));
}
}
}
})
.print().setParallelism(1);join() 和 coGroup() 都是基于窗口做关联的。但是在某些情况下，两条流的数据步调未必一致。例如，订单流的数据有可能在点击流的购买动作发生之后很久才被写入，如果用窗口来圈定，很容易 join 不上。所以 Flink 又提供了"Interval join"的语义，按照指定字段以及右流相对左流偏移的时间区间进行关联，即：
right.timestamp ∈ [left.timestamp + lowerBound; left.timestamp + upperBound]
interval join 也是 inner join，虽然不需要开窗，但是需要用户指定偏移区间的上下界，并且只支持事件时间。
示例代码如下。注意在运行之前，需要分别在两个流上应用 assignTimestampsAndWatermarks() 方法获取事件时间戳和水印。
clickRecordStream
.keyBy(record -> record.getMerchandiseId())
.intervalJoin(orderRecordStream.keyBy(record -> record.getMerchandiseId()))
.between(Time.seconds(-30), Time.seconds(30))
.process(new ProcessJoinFunction<AnalyticsAccessLogRecord, OrderDoneLogRecord, String>() {
@Override
public void processElement(AnalyticsAccessLogRecord accessRecord, OrderDoneLogRecord orderRecord, Context context, Collector<String> collector) throws Exception {
collector.collect(StringUtils.join(Arrays.asList(
accessRecord.getMerchandiseId(),
orderRecord.getPrice(),
orderRecord.getCouponMoney(),
orderRecord.getRebateAmount()
), '\t'));
}
})
.print().setParallelism(1);由上可见，interval join 与 window join 不同，是两个 KeyedStream 之上的操作，并且需要调用 between() 方法指定偏移区间的上下界。如果想令上下界是开区间，可以调用 upperBoundExclusive()/lowerBoundExclusive() 方法。
以下是 KeyedStream.process(ProcessJoinFunction) 方法调用的重载方法的逻辑。
public <OUT> SingleOutputStreamOperator<OUT> process(
ProcessJoinFunction<IN1, IN2, OUT> processJoinFunction,
TypeInformation<OUT> outputType) {
Preconditions.checkNotNull(processJoinFunction);
Preconditions.checkNotNull(outputType);
final ProcessJoinFunction<IN1, IN2, OUT> cleanedUdf = left.getExecutionEnvironment().clean(processJoinFunction);
final IntervalJoinOperator<KEY, IN1, IN2, OUT> operator =
new IntervalJoinOperator<>(
lowerBound,
upperBound,
lowerBoundInclusive,
upperBoundInclusive,
left.getType().createSerializer(left.getExecutionConfig()),
right.getType().createSerializer(right.getExecutionConfig()),
cleanedUdf
);
return left
.connect(right)
.keyBy(keySelector1, keySelector2)
.transform("Interval Join", outputType, operator);
}可见是先对两条流执行 connect() 和 keyBy() 操作，然后利用 IntervalJoinOperator 算子进行转换。在 IntervalJoinOperator 中，会利用两个 MapState 分别缓存左流和右流的数据。
private transient MapState<Long, List<BufferEntry<T1>>> leftBuffer;
private transient MapState<Long, List<BufferEntry<T2>>> rightBuffer;
@Override
public void initializeState(StateInitializationContext context) throws Exception {
super.initializeState(context);
this.leftBuffer = context.getKeyedStateStore().getMapState(new MapStateDescriptor<>(
LEFT_BUFFER,
LongSerializer.INSTANCE,
new ListSerializer<>(new BufferEntrySerializer<>(leftTypeSerializer))
));
this.rightBuffer = context.getKeyedStateStore().getMapState(new MapStateDescriptor<>(
RIGHT_BUFFER,
LongSerializer.INSTANCE,
new ListSerializer<>(new BufferEntrySerializer<>(rightTypeSerializer))
));
}其中 Long 表示事件时间戳，List> 表示该时刻到来的数据记录。当左流和右流有数据到达时，会分别调用 processElement1() 和 processElement2() 方法，它们都调用了 processElement() 方法，代码如下。
@Override
public void processElement1(StreamRecord<T1> record) throws Exception {
processElement(record, leftBuffer, rightBuffer, lowerBound, upperBound, true);
}
@Override
public void processElement2(StreamRecord<T2> record) throws Exception {
processElement(record, rightBuffer, leftBuffer, -upperBound, -lowerBound, false);
}
@SuppressWarnings("unchecked")
private <THIS, OTHER> void processElement(
final StreamRecord<THIS> record,
final MapState<Long, List<IntervalJoinOperator.BufferEntry<THIS>>> ourBuffer,
final MapState<Long, List<IntervalJoinOperator.BufferEntry<OTHER>>> otherBuffer,
final long relativeLowerBound,
final long relativeUpperBound,
final boolean isLeft) throws Exception {
final THIS ourValue = record.getValue();
final long ourTimestamp = record.getTimestamp();
if (ourTimestamp == Long.MIN_VALUE) {
throw new FlinkException("Long.MIN_VALUE timestamp: Elements used in " +
"interval stream joins need to have timestamps meaningful timestamps.");
}
if (isLate(ourTimestamp)) {
return;
}
addToBuffer(ourBuffer, ourValue, ourTimestamp);
for (Map.Entry<Long, List<BufferEntry<OTHER>>> bucket: otherBuffer.entries()) {
final long timestamp = bucket.getKey();
if (timestamp < ourTimestamp + relativeLowerBound ||
timestamp > ourTimestamp + relativeUpperBound) {
continue;
}
for (BufferEntry<OTHER> entry: bucket.getValue()) {
if (isLeft) {
collect((T1) ourValue, (T2) entry.element, ourTimestamp, timestamp);
} else {
collect((T1) entry.element, (T2) ourValue, timestamp, ourTimestamp);
}
}
}
long cleanupTime = (relativeUpperBound > 0L) ? ourTimestamp + relativeUpperBound : ourTimestamp;
if (isLeft) {
internalTimerService.registerEventTimeTimer(CLEANUP_NAMESPACE_LEFT, cleanupTime);
} else {
internalTimerService.registerEventTimeTimer(CLEANUP_NAMESPACE_RIGHT, cleanupTime);
}
}这段代码的思路是：
取得当前流 StreamRecord 的时间戳，调用 isLate() 方法判断它是否是迟到数据（即时间戳小于当前水印值），如是则丢弃。
调用 addToBuffer() 方法，将时间戳和数据一起插入当前流对应的 MapState。
遍历另外一个流的 MapState，如果数据满足前述的时间区间条件，则调用 collect() 方法将该条数据投递给用户定义的 ProcessJoinFunction 进行处理。collect() 方法的代码如下，注意结果对应的时间戳是左右流时间戳里较大的那个。
private void collect(T1 left, T2 right, long leftTimestamp, long rightTimestamp) throws Exception {
final long resultTimestamp = Math.max(leftTimestamp, rightTimestamp);
collector.setAbsoluteTimestamp(resultTimestamp);
context.updateTimestamps(leftTimestamp, rightTimestamp, resultTimestamp);
userFunction.processElement(left, right, context, collector);
}调用 TimerService.registerEventTimeTimer() 注册时间戳为 timestamp + relativeUpperBound 的定时器，该定时器负责在水印超过区间的上界时执行状态的清理逻辑，防止数据堆积。注意左右流的定时器所属的 namespace 是不同的，具体逻辑则位于 onEventTime() 方法中。
@Override
public void onEventTime(InternalTimer<K, String> timer) throws Exception {
long timerTimestamp = timer.getTimestamp();
String namespace = timer.getNamespace();
logger.trace("onEventTime @ {}", timerTimestamp);
switch (namespace) {
case CLEANUP_NAMESPACE_LEFT: {
long timestamp = (upperBound <= 0L) ? timerTimestamp : timerTimestamp - upperBound;
logger.trace("Removing from left buffer @ {}", timestamp);
leftBuffer.remove(timestamp);
break;
}
case CLEANUP_NAMESPACE_RIGHT: {
long timestamp = (lowerBound <= 0L) ? timerTimestamp + lowerBound : timerTimestamp;
logger.trace("Removing from right buffer @ {}", timestamp);
rightBuffer.remove(timestamp);
break;
}
default:
throw new RuntimeException("Invalid namespace " + namespace);
}
}感谢各位的阅读！关于“Flink如何实现双流 join”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。