Flink DataStream API

Posted 2023-01-20 CDHong.it

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Flink DataStream API相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

Flink 系列教程传送门

第一章 Flink 简介

第二章 Flink 环境部署

第三章 Flink DataStream API

第四章 Flink 窗口和水位线

第五章 Flink Table API&SQL

第六章新闻热搜实时分析系统

一、DataStream API是什么？

Flink 中的 DataStream 程序是对数据流（例如过滤、更新状态、定义窗口、聚合）进行转换的常规程序。数据流的起始是从各种源（例如消息队列、套接字流、文件）创建的。结果通过 sink 返回，例如可以将数据写入文件或标准输出（例如命令行终端）。Flink 程序可以在各种上下文中运行，可以独立运行，也可以嵌入到其它程序中。任务执行可以运行在本地 JVM 中，也可以运行在多台机器的集群上。

DataStream API 得名于特殊的 DataStream 类，该类用于表示 Flink 程序中的数据集合。可以简单理解为包含重复项的不可变数据集合。这些数据可以是有界的，也可以是无界的，但用于处理它们的API是相同的。

DataStream 在用法上类似于常规的 Java 集合，但在某些关键方面却大不相同。它们是不可变的，这意味着一旦它们被创建，你就不能添加或删除元素。你也不能简单地察看内部元素，而只能使用 DataStream API 操作来处理它们，DataStream API 操作也叫作转换（transformation）。

通过在 Flink 程序中添加 source 创建一个初始的 DataStream。然后基于 DataStream 派生新的流，并使用 map、filter 等 API 方法把 DataStream 和派生的流连接在一起。

二、Source 数据源

Source 是程序从中读取其输入的地方。可以用 StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction) 将一个 source 关联到程序。Flink 也自带了许多预先实现的 source functions，也可以通过实现 SourceFunction 接口编写自定义的非并行 source，也可以通过实现 ParallelSourceFunction 接口编写自定义的并行 sources。

基于文件的Source

readTextFile(path) - 读取文本文件，遵守 TextInputFormat 规范的文件，逐行读取并将它们作为字符串返回。
readFile(fileInputFormat, path) - 按照指定的文件输入格式读取（一次）文件。

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val data: DataStream[String] = senv.readTextFile("file:///path/to/file")  // env.readTextFile("hdfs://node01:9000/input/words.txt")
data.print()
env.execute("测试Source")

基于套接字的Source

socketTextStream(hostname: String, port: Int, delimiter: Char = '\\n', maxRetry: Long = 0) - 从套接字读取。元素可以由分隔符分隔。Netcat官网下载地址

// 在Linux系统中是通过 nc -lk 端口号
// 在Window系统中是通过 nc -l -p 端口号
val data: DataStream[String] = senv.socketTextStream("localhost", 9999)

基于集合的Source

fromCollection(Collection) - 从Seq[T]或者Iterator[T]中创建数据流。集合中的所有元素必须属于同一类型。
fromCollection(Iterator, Class) - 从迭代器创建数据流。class 参数指定迭代器返回元素的数据类型。
fromElements(T ...) - 从给定的对象序列中创建数据流。所有的对象必须属于同一类型。

val data: DataStream[Any] = env.fromElements(1, 100, "hello", 'a')
val data:DataStream[String]=senv.fromCollection(List("hello","flink","scala"))

自定义的Source

addSource/fromSource - 实现一个新的 SourceFunction、RichSourceFunction、ParallelsourceFunction interface实现类
- 实现SourcePunction：是非并行的，不能指定并行度，即不能用setParallelism(num)算子，socketTextStreamFunction就是实现的SourceFunction
- 实现ParallelSourceFunction：是并行化的Source所以能指定并行
- 实现RichSourceFunction：实现了SourceFunction，还继承了AbstractRichFunction，所以比SourceFunction增加了open、close方法和getRuntimeContext()上下文对象

自定义随机Source

自定义数据源需要实现SourceFunction或者其对应的子接口，主要重写两个关键方法：

run()：使用运行时上下文对象 SourceContext 向下游发送数据，用于编写产生数据的核心业务逻辑
cancel()：方法是取消数据读取时调用，用于和run方法配置使用，判断用户使用取消数据读取

object MyRandomEventSource 
  // 模拟用户点击的行为
  // ID、Name、URL、ClickTime
  case class UserClick(name: String, url: String, clickTime: Long)


// 在这里模拟生成用户的点击行为数据
class MyRandomEventSource extends RichSourceFunction[UserClick] 

  private val names = Array("张三丰", "张无忌", "赵敏", "貂蝉", "刘皇叔")
  private val urls = Array("/index", "/about", "/pro_detail", "/pro?id=1", "/pro?id=2")
  private var running: Boolean = true // 程序的运行状态

  // 程序执行的时候会调用
  override def run(ctx: SourceFunction.SourceContext[UserClick]): Unit = 
      while (running) 
        val randName = names(Random.nextInt(names.length))
        val randUrl = urls(Random.nextInt(urls.length))
        // 收集产生的数据发送到调用
        ctx.collect(UserClick(randName, randUrl, System.currentTimeMillis()))

        // 每隔1-5秒钟随机产生一条数据
        // [0,5) + 1 [1,6)
        Thread.sleep((Random.nextInt(5) + 1) * 1000)
      
  

  // 用户手动关闭程序会调用
  override def cancel(): Unit = running = false

自定义mysql Source

富函数类(Rich Function)，是 DataStream API 提供的一个函数类的接口，所有 Flink 函数类都有其 Rich 版本。它与常规函数的不同在于，可以获取运行环境的上下文，并拥有一些生命周期方法，所以可以实现更复杂的功能。

open()方法是 rich function 的初始化方法，当一个算子例如 map 或者 filter被调用之前 open()会被调用。
run()方法是读取数据时调用，编写核心处理业务逻辑。
cancel()方法是取消数据读取时调用，用于和run方法配置使用，判断用户使用取消数据读取。
close()方法是生命周期中的最后一个调用的方法，做一些清理工作。
getRuntimeContext()方法提供了函数的 RuntimeContext 的一些信息，例如函数执行的并行度，任务的名字，以及 state 状态。

自定义MySQL 数据源，读取MySQL中的表数据

<dependency>
  <groupId>mysql</groupId>
  <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
  <version>5.1.47</version>
</dependency>

初始化MySQL数据表

drop table tbl_student;
create table tbl_student(id int primary key auto_increment, name varchar(16), age int(3)) default charset = 'utf8';

insert into tbl_student(name,age) values('张三',18),('李四',28),('王五',22),('赵六',26),('田七',19);

select * from tbl_student;

自定义非并行MySQL Source

// 定义实体样例类 Student 对接数据库表
object Entity 

  case class Student(id: Int, name: String, age: Int)



// 这里使用非并行Source
class MySQLSource extends RichSourceFunction[Student] 
  var conn: Connection = _ // 数据库连接对象，用于接收open方法中的初始化对象
  var ps: PreparedStatement = _
  var rs: ResultSet = _
  var isRunning = true // 是否持续从数据源中读取数据的标识

  // 初始化方法, 用于初始化MySQL数据库连接
  override def open(parameters: Configuration): Unit = 
    // 加载驱动
    Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver")
    // 获取连接
    conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/test_db?useSSL=false", "root", "root")
  

  // 读取数据时调用，用于读取MySQL中的数据
  override def run(sourceContext: SourceFunction.SourceContext[Student]): Unit = 
    // 预处理SQL
    ps = conn.prepareStatement("select id, name, age from tbl_student")
    // 执行SQL获取结果
    rs = ps.executeQuery()
    // 循环读取集合中数据
    while (isRunning && rs.next()) 
      val student = Student(rs.getInt("id"), rs.getString("name"), rs.getInt("age"))
      // 把读取到的数据发送出去
      sourceContext.collect(student)
    
  

  // 取消数据读取时调用
  override def cancel(): Unit = isRunning = false



object TestMySQLSource
  def main(args: Array[String]): Unit = 
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    val data = env.addSource(new MySQLSource())
    data.print()
    env.execute("MySQL Source")

Kafka Source

Kafka Source 提供了构建类来创建 KafkaSource 的实例。FlinkKafkaConsumer 已被弃用并将在 Flink 1.17 中移除，请改用 KafkaSource。

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-connector-kafka_2.12</artifactId>
  <version>1.14.5</version>
</dependency>

Kafka Source 案例演示

object TestSource 

  def main(args: Array[String]): Unit = 
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    // 构建Kafka Source
    val kafkaSource: KafkaSource[String] = KafkaSource.builder().setBootstrapServers("localhost:9092")
      .setTopics("test")
      .setGroupId("my-group")
      // timestamp(1657256176000L)(从时间戳大于等于指定时间戳（毫秒）的数据开始消费)   latest(从最末尾位点开始消费)
      .setStartingOffsets(OffsetsInitializer.earliest()) // 默认值 earliest() 从最早位点开始消费
      .setValueOnlyDeserializer(new SimpleStringSchema())
      .build()
    // 关联Source
//    val props = new Properties()
//    props.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092")
//    props.setProperty("group.id", "consumer-group")
//    env.addSource(new FlinkKafkaConsumer[String]("test", new SimpleStringSchema(), props))
    // WatermarkStrategy.noWatermarks() 水印策略，不使用水印
    val data = env.fromSource(kafkaSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "Kafka Source")
    data.print()

    env.execute("Flink Kafka Source")

三、Transformation 算子

Transformation（转换）算子就是将一个或多个 DataStream 转换成新的 DataStream，在应用程序中可以将多个数据转换算子合并成一个复杂的数据流（Dataflow）拓扑。

常用算子

Map算子(DataStream → DataStream)：map算子接收一个函数作为参数，并把这个函数应用于DataStream的每个元素，最后将函数的返回结果作为结果DataStream中对应元素的值，即将DataStream的每个元素转换成新的元素。

def main(args: Array[String]): Unit = 
  val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
  val source = env.fromCollection(List(1, 2, 3, 4))
  
  source.map(x => x * 2).print("lambda")

  source.map(new MyMap).print("function")

  source.map(new MapFunction[Int, Int] 
      override def map(t: Int): Int = t * 10
  ).print("function2")
  
  env.execute()


class MyMap extends MapFunction[Int, Int] 
  override def map(t: Int): Int = t * 10

FlatMap算子(DataStream → DataStream)：与map()算子类似，但是每个传入该函数func的DataStream元素会返回0到多个元素，最终会将返回的所有元素合并到一个DataStream

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
env.setParallelism(1)

val source = env.fromCollection(List(1, 2, 3, 4, 5))
source.flatMap(item => List(item,item)).print("lambda1")

val source1 = env.fromElements("flink spark link", "flink spark link", "flink spark link")

source1.flatMap(item => item.split(" ")).print("lambda2")

source1.flatMap(new FlatMapFunction[String, String] 
  override def flatMap(value: String, out: Collector[String]): Unit = 
    for (item <- value.split(" ")) 
      out.collect(item)
    
  
).print("function")

env.execute()

KeyBy算子(DataStream → KeyedStream)：KeyedStream实际上是一种特殊的DataStream，因为其继承了DataStream。KeyedStream用来表示根据指定的key进行分组的数据流。

keyBy算子主要作用于元素类型是元组或数组的DataStream上。使用该算子可以将DataStream中的元素按照指定的key(字段)进行分组，具有相同key的元素将进入同一个分区中(不进行聚合)，并且不改变原来元素的数据结构。在逻辑上将流划分为不相交的分区，在内部是通过哈希分区实现的。

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

val source = env.fromElements((1, 2), (1, 6), (1, 9), (1, 7), (2, 1), (2, 2), (2, 10), (3, 1))
source.keyBy(item => item._1).print("lambda")

// source.keyBy(new KeySelector[Tuple2[Int, Int], Int] 
source.keyBy(new KeySelector[(Int, Int), Int] 
  override def getKey(value: (Int, Int)): Int = value._1
).print("function")

source.keyBy(item => "default")  // 所有的数据分为一组(default)，求最大的那个元素
      .maxBy(1)
      .print()

env.execute()

Aggregation算子(KeyedStream → DataStream) ：常用的聚合算子有sum()、max()、min()、max_by()、min_by()等，这些聚合算子统称为Aggregation。Aggregation算子作用于KeyedStream上，并且进行滚动聚合。与keyBy算子类似，可以使用数字或字段名称指定需要聚合的字段。

max_by()和min_by()与min()和max()的区别在于，后者的只计算指定字段的值，其他字段会保留最初第一个数据的值，而前者会返回包含计算字段的整条数据。

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
env.setParallelism(1)

val source = env.fromElements((1, 2), (1, 6), (1, 9), (1, 7), (2, 1), (2, 2), (2, 10), (3, 1))

source.keyBy(item => item._1)
  // .sum(1)   // 按索引位置
  .sum("_2") // 按字段名
  .print()

keyBy算子会将DataStream转换为KeyedStream，而Aggregation算子会将KeyedStream转换为DataStream。

Reduce算子(KeyedStream → DataStream)：从MapReduce开始，我们对reduce()操作就不陌生，它可以对已有的数据进行规约处理，把每一个新输入的数据和当前已经规约的数据进行聚合计算。

reduce算子主要作用于KeyedStream上，对KeyedStream数据流进行滚动聚合，即将当前元素与上一个聚合值进行合并，并且发射出新值。

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
env.setParallelism(1)

val source = env.fromElements((1, 2), (1, 6), (1, 9), (1, 7), (2, 1), (2, 2), (2, 10), (3, 1))

source.keyBy(item => item._1)
  // 聚合规则：将每一组中元组的第二个字段进行累加，第一个字段保持不变。注意聚合后数据类型与聚合前保持一致(Int, Int)
  .reduce((state, data) => (state._1, state._2 + data._2))
  .print()

source.keyBy(item => "default")  // 一个组中求最大的元素
  .reduce((state,data) => if (state._2 > data._2) state else data)
  .print()

env.execute()

[案例] 读取CSV文件分组统计学生信息

使用流处理API读取指定数据文件students.csv，加载数据转换为样例对象Student，根据对象中的clazz班级字段进行分组，获取每个班级中年龄最小的学生信息。📎student.csv

object TestTransform 

  case class Student(id: Int, name: String, age: Int, clazzNo: Int)

  def main(args: Array[String]): Unit = 

    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    val source = env.readTextFile("D:\\\\WorkSpace\\\\IDEA\\\\flink_demo\\\\src\\\\main\\\\resources\\\\student.csv", "utf-8")
    
    source
    	.map(line =>  val arr = line.split(","); Student(arr(0).toInt, arr(1), arr(2).toInt, arr(3).toInt) )
      .keyBy(_.clazzNo) 
      .min("age")  // .min(2)
      .print()
    
    env.execute()

四、Sink 输出

Flink使用Data Sinks 将DataStream 转发到文件、套接字、外部系统或打印它们。Flink 自带了多种内置的输出格式，这些格式相关的实现封装在 DataStreams 的算子里：

print() / printToErr() - 在标准输出/标准错误流上打印每个元素的 toString() 值。可选地，可以提供一个前缀（msg）附加到输出。这有助于区分不同的 print 调用。如果并行度大于1，输出结果将附带输出任务标识符的前缀。
writeToSocket - 根据 SerializationSchema 将元素写入套接字。
addSink/sinkTo - 调用自定义 Sink Function。Flink 捆绑了连接到其他系统（例如 JDBC、Apache Kafka）的连接器。

注意，DataStream 的 write*() 方法主要用于调试目的。它们不参与 Flink 的 checkpointing，这意味着这些函数通常具有至少有一次语义。刷新到目标系统的数据取决于 OutputFormat 的实现。这意味着并非所有发送到 OutputFormat 的元素都会立即显示在目标系统中。此外，在失败的情况下，这些记录可能会丢失。

为了将流可靠地、精准一次地传输到文件系统中，请使用 StreamingFileSink构建。此外，通过 .addSink(...) 方法调用的自定义实现也可以参与 Flink 的 checkpointing，以实现精准一次的语义。

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
env.fromElements("a", "b", "c", "d", "e")
  .map(_.concat("-hello\\n"))
  .writeToSocket("localhost", 6666, new SimpleStringSchema())
  env.execute()

输出到文件

FileSink为批处理和流处理提供了一个统一的Sink，它可以将分区文件写入Flink支持的文件系统且保证精确一次的状态一致性，大大改进了之前流式文件输出的方式。

它的主要操作是将数据写入桶(buckets)，每个桶中的数据都可以分割成一个个大小有限的分区文件，这样一来就实现真正意义上的分布式文件存储。

FileSink支持行编码(Row-encoded）和批量编码(Bulk-encoded，比如Parquet)格式。这两种不同的方式都有各自的构建器（builder)，可以使用以下静态方法创建：

行编码接收器：FileSink.forRowFormat(basePath, rowEncoder)
批量编码接收器：FileSink.forBulkFormat(basePath, bulkWriterFactory)

在创建行或批量编码Sink时，我们需要传入两个参数，用来指定存储桶的基本路径(basePath）和数据的编码逻辑(rowEncoder 或bulkWriterFactory)。

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-connector-files</artifactId>
  <version>$flink.version</version>
</dependency>

case class Student(id: Int, name: String, age: Int, clazzNo: Int)

def main(args: Array[String]): Unit = 

  val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
  env.setParallelism(1)

  val source = env.readTextFile("input/student.csv")

  val result = source
    .map(line =>  val arr = line.split(","); Student(arr(0).toInt, arr(1), arr(2).toInt, arr(3).toInt) )
    .keyBy(_.clazzNo)
    .minBy("age")  // .min(2)

  // 文件系统
  val fileSink: FileSink[String] = FileSink
        .forRowFormat(new Path("output/sink"), new SimpleStringEncoder[String]())
        .withRollingPolicy( // 文件滚动策略，用于在以下 3 个条件中的任何一个下滚动进行中的部件文件
          DefaultRollingPolicy.builder()
            .withRolloverInterval(Duration.ofMinutes(15)) // 至少包含15分钟的数据
            .withInactivityInterval(Duration.ofMinutes(5)) // 最近5分钟没有收到数据
            .withMaxPartSize(MemorySize.ofMebiBytes(1024)) // 文件大小已达到 1 MB（写入最后一条记录后）
            .build())
        .build()

  // 结果转为字符串写到文件中
  result.map(item=>item.toString).sinkTo(fileSink)

  env.execute()

批量编码接收器的创建方式与行编码接收器类似，但是需要指定的是BulkWriter.Factory。逻辑定义如何添加和刷新新元素，以及如何添加一批记录以便进一步编码。Flin内置了四个BulkWriterFactory：

ParquetWriterFactory：用于为 Avro 数据创建 Parquet 编写器工厂。若要在应用程序中使用 Parquet 批量编码器，需要添加flink-parquet_2.12依赖。
AvroWriterFactory：将数据写入 Avro 文件，若要在应用程序中使用 Avro 编写器，需要添加flink-avro依赖。
SequenceFileWriterFactory：在应用程序中使用SequenceFile批量编码器，需要添加flink-sequence-file依赖。
OrcBulkWriterFactory：将数据能够以ORC格式进行批量编码，需要添加flink-orc_2.12依赖。

输出到Kafka

KafkaSink 可将数据流写入一个或多个 Kafka topic。

在构建 KafkaSink 时是必须指定的：

Bootstrap servers, setBootstrapServers(String)
消息序列化器（Serializer）, setRecordSerializer(KafkaRecordSerializationSchema)
如果使用DeliveryGuarantee.EXACTLY_ONCE 的语义保证，则需要使用 setTransactionalIdPrefix(String)

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-connector-kafka_2.12</artifactId>
  <version>1.14.5</version>
</dependency>

case class Student(id: Int, name: String, age: Int, clazzNo: Int)

def main(args: Array[String]): Unit = 

  val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
  env.setParallelism(1)

  val source = env.readTextFile("E:\\\\WorkSpace\\\\IDEA\\\\demo\\\\src\\\\main\\\\resources\\\\student.csv")

  val result = source
    .map(line =>  val arr = line.split(","); Student(arr(0).toInt, arr(1), arr(2).toInt, arr(3).toInt) )
    .keyBy(_.clazzNo)
    .minBy("age")  // .min(2)

  // 定义KafkaSink
  val kafkaSink = KafkaSink.builder()
    .setBootstrapServers("192.168.157.130:9092")
    .setRecordSerializer(KafkaRecordSerializationSchema.builder()
      .setTopic("test-topic")
      .setValueSerializationSchema(new SimpleStringSchema())
      .build()
    )
    .setDeliverGuarantee(DeliveryGuarantee.AT_LEAST_ONCE)  // 语义保证
    .build()
  
  // 写出数据到Kafka中
  result.map(item=>item.toString).sinkTo(kafkaSink)

  env.execute()

输出到Redis

Redis是一个开源的内存式的数据存储，提供了像字符串(string)、哈希表(hash)、列表(list)、集合(set)、排序集合(sorted set)、位图(bitmap)、地理索引和流(stream)等一系列常用的数据结构。因为它运行速度快、支持的数据类型丰富，在实际项目中已经成为了架构优化必不可少的一员，一般用作数据库、缓存，也可以作为消息代理。

Flink没有直接提供官方的Redis连接器，不过Bahir 项目还是担任了合格的辅助角色，为我们提供了Flink-Redis 的连接工具。但版本升级略显滞后，目前连接器版本为 1.l，支持的Scala版本最新到2.11。由于我们的测试不涉及到Scala的相关版本变化，所以并不影响使用。在实际项目应用中，应该以匹配的组件版本运行。

百度网盘下载地址：Redis-x64-3.2.100.zip 密码：6666 AnotherRedisDesktopManager

<dependency>
    <groupId>org.apache.bahir</groupId>
    <artifactId>flink-connector-redis_2.12</artifactId>
    <version>1.1.0</version>
</dependency>

case class Student(id: Int, name: String, age: Int, clazzNo: Int)

def main(args: Array[String]): Unit = 

    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    env.setParallelism(1)

    val source = env.readTextFile("E:\\\\WorkSpace\\\\IDEA\\\\demo\\\\src\\\\main\\\\resources\\\\student.csv")

    val result = source
    .map(line => val arr = line.split(","); Student(arr(0).toInt, arr(1), arr(2).toInt, arr(3).toInt))
    .keyBy(_.clazzNo)
    .minBy("age") // .min(2)

    // Redis Sink
    val conf = new FlinkJedisPoolConfig.Builder().setHost("192.168.157.130").build()
    result.addSink(new RedisSink[Student](conf, new MyRedisMapper))

    env.execute()
  

class MyRedisMapper extends RedisMapper[Student] 
    override def getCommandDescription: RedisCommandDescription = new RedisCommandDescription(RedisCommand.HSET,"stu")

    override def getKeyFromData(t: Student): String = t.id.toString

    override def getValueFromData(t: Student): String = t.age.toString

输出到MySQL

Flink 提供了 JDBC Connector。该连接器可以向 JDBC 数据库写入数据。添加下面的依赖以便使用该连接器（同时添加 JDBC 驱动）。

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-connector-jdbc_2.12</artifactId>
  <version>1.14.5</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <version>5.1.47</version>
</dependency>

create table student(id int,name varchar(25),age int(3),clazz int(2))default charset=utf8;

case class Student(id: Int, name: String, age: Int, clazzNo: Int)

def main(args: Array[String]): Unit = 

  val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
  env.setParallelism(1)

  val source = env.readTextFile("E:\\\\WorkSpace\\\\IDEA\\\\demo\\\\src\\\\main\\\\resources\\\\student.csv")

  val result = source
    .map(line =>  val arr = line.split(","); Student(arr(0).toInt, arr(1), arr(2).toInt, arr(3).toInt) )
    .keyBy(_.clazzNo)
    .minBy("age")  // .min(2)

  // 创建JDBC Sink
  val jdbcSink = JdbcSink.sink[Student](
    "insert into tbl_student(id,name,age,clazz_no) values(?,?,?,?)",
    // (ps: PreparedStatement, t: Student) => 
    // 这里不能使用箭头函数，否则会报：The implementation of the RichOutputFormat is not serializable. The object probably contains or references non serializable fields.
    new JdbcStatementBuilder[Student] 
      override def accept(ps: PreparedStatement, t: Student): Unit = 
        ps.setInt(1, t.id)
        ps.setString(2, t.name)
        ps.setInt(3, t.age)
        ps.setInt(4, t.clazzNo)
      
    ,
    new JdbcConnectionOptions.JdbcConnectionOptionsBuilder()
      .withUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/test_db?useSSL=false")
      .withDriverName("com.mysql.jdbc.Driver")
      .withUsername("root")
      .withPassword("root")
      .build()
  )

  // 数据写入到JDBC Sink中
  result.addSink(jdbcSink)

  env.execute()

在Scala中，输入插入ps不能使用箭头lambda的方式设置占位数据，需要通过原始的匿名接口类实现 JdbcStatementBuilder

与Hadoop依赖冲突，导致jar缺少，需要手动加入缺少jar commons-compress

[案例] Flink整合Kafka计算实时单词数量

Flink集成了通用的Kafka连接器，用于消费Kafka中的数据或向Kafka中写入数据。

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-connector-kafka_2.12</artifactId>
  <version>1.14.5</version>
</dependency>

案例代码

object StreamKafkaWordCount 
  def main(args: Array[String]): Unit = 
    // 创建流处理执行环境
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    // 从kafka中读取数据
    val kafkaSource = KafkaSource.builder()
      .setBootstrapServers("localhost:9092")
      .setTopics("test01")
      .setGroupId("my-group")
      .setStartingOffsets(OffsetsInitializer.earliest()) // 默认值 earliest() 从最早位点开始消费
      .setValueOnlyDeserializer(new SimpleStringSchema())
      .build()
    // 添加数据源，不指定水印策略
    val dataStream = env.fromSource(kafkaSource,WatermarkStrategy.noWatermarks(), "Kafka Source")
    // 转换Kafka流数据
    val result = dataStream.flatMap(line => line.split(" "))
      .filter(word=>word.nonEmpty)
      .map(word=> (word,1))
      .keyBy(item=>item._1)
      .sum(1)
    // 数据结果到控制台
    result.print()
    // 触发任务执行
    env.execute("StreamKafkaWordCount")

启动服务-数据测试

root@LenovoX:~ $ zookeeper-server-start.sh -daemon $KAFKA_HOME/config/zookeeper.properties
root@LenovoX:~ $ kafka-server-start.sh -daemon $KAFKA_HOME/config/server.properties
root@LenovoX:~ $ kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --create --topic test01 1
Created topic test01.
root@LenovoX:~ $ kafka-console-producer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test01
>flink flink spark java hive
>flink spark java hive

以上是关于Flink DataStream API的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

Flink —— DataStream API

Flink DataStream API

学习笔记Flink—— Flink DataStream API编程