Flink分区策略

Posted 2022-03-14 月疯

分区策略决定了一条数据如何发给下游，Flink中提供八大分区策略。

1、BroadcastPartitioner广播分区会将上游数据输出到下游算子的每个实例()，适合于大数据和小数据集做JOIN场景。
2、CustomPartitionerWrapper自定义分区需要用户根据自己实现Partitioner接口，来定义自己的分区逻辑。
3、ForwarPartitioner用户将记录输出到下游本地的算子实例。它要求上下游算子并行度一样。简单的说，ForwarPartitioner可以来做控制台打印。
4、GlobaPartitioner数据会被分发到下游算子的第一个实例中进行处理
5、KeyGroupStreamPartitioner   Hash分区器，会将数据按照key的Hash值输出到下游的实例中
6、RebalancePartitioner数据会被循环发送到下游的每一个实例额的Task中进行处理。
7、RescalePartitioner这种分区器会根据上下游算子的并行度，循环的方式输出到下游算子的每个实例。这里有点难理解，家核上游并行度为2，编号为A和B。下游并行度为4，编号为1,2,3,4.那么A则把数据循环发送给1,和2，B则把数据循环发送给3和4.
8、ShufflePartitioner数据会被随即分发到下游算子的每一个实例中进行处理。

RescalePartitioners注释：

 

ChannelSelector: 接口，决定将记录写入哪个Channel。有3个方法:
void setup(int numberOfChannels): 初始化输出Channel的数量。
int selectChannel(T record): 根据当前记录以及Channel总数，决定应将记录写入下游哪个Channel。八大分区策略的区别主要在这个方法的实现上。
boolean isBroadcast(): 是否是广播模式。决定了是否将记录写入下游所有Channel。
StreamPartitioner:抽象类，也是所有流分区器GlobalPartitioner,ShufflePartitioner,RebalancePartitioner,RescalePartitioner,BroadcastPartitioner,ForwardPartitioner,KeyGroupStreamPartitioner,CustomPartitioner的基类。

注意:Operator就是算子的意思

这里以及下边提到的Channel可简单理解为下游Operator的某个实例。
Flink 中改变并行度，默认RebalancePartitioner分区策略。
 

代码demo：

 

package Flink_API;

import org.apache.flink.api.common.functions.Partitioner;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer010;
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.KeyedDeserializationSchema;
import org.apache.flink.util.Collector;
import java.io.Serializable;
import java.util.Properties;

public class TestPartitiner 
    public static void main(String[] args) throws Exception 
        //创建运行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //Flink是以数据自带的时间戳字段为准
        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
        //设置并行度
        env.setParallelism(1);
        Properties consumerProperties = new Properties();
        consumerProperties.setProperty("bootstrap.severs", "page01:9001");
        consumerProperties.setProperty("grop.id", "browsegroup");
        DataStreamSource<String> dataStreamSource = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer010<String>("browse_topic", (KeyedDeserializationSchema<String>) new SimpleStringSchema(), consumerProperties));

        DataStream<UserBrowseLog> processData = dataStreamSource.process(new ProcessFunction<String, UserBrowseLog>() 
            @Override
            public void processElement(String s, Context context, Collector<UserBrowseLog> collector) throws Exception 
                try 
                    UserBrowseLog browseLog = com.alibaba.fastjson.JSON.parseObject(s, UserBrowseLog.class);
                    if (browseLog != null) 
                        collector.collect(browseLog);
                    
                 catch (Exception e) 
                    System.out.print("解析Json——UserBrowseLog异常：" + e.getMessage());
                
            
        ).setParallelism(2).name("processData");
        //上游2个算子，下游10个算子
//        //1、采用Global分区策略重分区
//        processData.global().print().setParallelism(10).name("print");
//        //2、采用SHUFFLE分区策略重分区（随机的）
//        processData.shuffle().print().setParallelism(10).name("print");
//        //3、采用rebalance分区策略重分区（默认的轮训分区器）
//        processData.rebalance().print().setParallelism(10).name("print");
//        //4、采用rescale分区策略重分区（默认的轮训分区器）
//        processData.rescale().print().setParallelism(10).name("print");
//        //5、采用broadcast分区策略重分区（默认的轮训分区器）
//        processData.broadcast().print().setParallelism(10).name("print");
//        //6、forward
//        processData.forward().print().setParallelism(10).name("print");
//        //7、hash
//        processData.keyBy("userID").print().setParallelism(10).name("print");
        //8、custom
        processData.partitionCustom(new CustomPartitioner(),"userID").print().setParallelism(10).name("print");
        //打印结果
        processData.print();

        //程序的入口类
        env.execute("TestPartitiner");

    
    public static class CustomPartitioner implements Partitioner<String> 

        @Override
        public int partition(String s, int i) 
            System.out.print(i);
            if(s.equals("user_1"))
                return 0;
            else
                return 1;
            
        
    

    //浏览类
    public static class UserBrowseLog implements Serializable 
        private String userID;
        private String eventTime;
        private String eventType;
        private String productID;
        private Integer productPrice;

        public String getUserID() 
            return userID;
        

        public void setUserID(String userID) 
            this.userID = userID;
        

        public String getEventTime() 
            return eventTime;
        

        public void setEventTime(String eventTime) 
            this.eventTime = eventTime;
        

        public String getEventType() 
            return eventType;
        

        public void setEventType(String eventType) 
            this.eventType = eventType;
        

        public String getProductID() 
            return productID;
        

        public void setProductID(String productID) 
            this.productID = productID;
        

        public Integer getProductPrice() 
            return productPrice;
        

        public void setProductPrice(Integer productPrice) 
            this.productPrice = productPrice;
        

        @Override
        public String toString() 
            return "UserBrowseLog" +
                    "userID='" + userID + '\\'' +
                    ", eventTime='" + eventTime + '\\'' +
                    ", eventType='" + eventType + '\\'' +
                    ", productID='" + productID + '\\'' +
                    ", productPrice=" + productPrice +
                    '';