Flink的核心目标，是"****"。
具体说明:ApacheFlink是一个框架和分布式处理引擎,用于对 无界和 有界数据流进行有状态计算。

一、Flink概述

无界数据流

• 有定义数据流的开始，但没有定义流的结束。
• 无休止的产生数据。
• 无界流数据必须持续处理，即数据被监控到后需要立即处理，不能等待所有数据到来后在进行处理，因为数据输入是无限的。

例如从Kafka这样的消息组件中读取的数据一般，没有数据流结束的定义，即使没有数据也在进行消费。

有界数据流

• 有定义数据流的开始，也有定义数据流的结束。
• 有界流可以在所有数据到达后再进行处理。
• 有界流的所有数据可以排序，所以不需要有序获取。
• 有界流通常被层为批处理。

有界数据流能够等到所有数据都提取之后再进行处理。

有状态流处理
所谓的有状态的流处理，将流处理需要的额外数据保存成一个状态，针对这条数据进行处理，并更新状态。

• 状态保存在内存中：访问速度快，可靠性差。
• 状态保存在分布式系统中：可靠性高，访问速度慢。

将数据的中间状态进行存储，能够重复使用该状态进行处理。

Flink的特点

Flink处理数据的目标是低延迟、高吞吐、结果的准确性和良好的容错性。

• 高吞吐和低延迟，每秒处理百万个事件(event)，毫秒级的延迟。
• 结果的准确性，Flink提供了事件时间(event-time)和处理时间(processing-time)语义。对于乱序的事件流，事件事件语义仍能提供一致且准确的结果。
• 精确一次(exactly-once)的状态一致性保证。

事件时间和处理时间的简介:

1. 事件发生的时间称为事件事件。
2. 事件被Flink捕捉处理的时间称为处理时间。

Flink vs SparkStreaming

• SparkStreaming
  • Spark采用RDD模型，SparkStreaming采用的DStream实际是小批RDD的集合。
  • Spark是准实时，微批次，将DAG划分为不同的stage，一个一个完成。
    
• Flink
  • Flink基本数据模型是数据流，以及事件(Event)序列。
  • Flink运行时架构:Flink是标准的流执行模式，一个事件在一个节点处理完后可以直接发往下一个节点进行处理。
    

	Flink	SparkStreaming
计算模型	流计算	微批处理
时间语义	事件时间、处理时间	处理时间
窗口	多、灵活	少、不灵活（窗口必须是批次的整数倍）
状态	有	没有
流式SQL	有	没有

二、Flink集群角色和核心概念

1.Flink运行时架构（Standealone会话模式）

1）作业管理器（JobManager）
JobManager是一个Flink集群中任务管理和调度的核心，是控制应用执行的主进程。也就是说，每个应用都应该被唯一的JobManager所控制执行。

（1）JobMaster
JobMaster是JobManager中最核心的组件，负责处理单独的作业（Job）。所以JobMaster和具体的Job是一一对应的，多个Job可以同时运行在一个Flink集群中, 每个Job都有一个自己的JobMaster。在早期版本的Flink中JobManager实际指的就是现在所说的JobMaster。

在作业提交时，JobMaster会先接收到要执行的应用。JobMaster会把JobGraph转换成一个物理层面的数据流图，这个图被叫作“执行图”（ExecutionGraph），它包含了所有可以并发执行的任务。JobMaster会向资源管理器（ResourceManager）发出请求，申请执行任务必要的资源。一旦它获取到了足够的资源，就会将执行图分发到真正运行它们的TaskManager上。

运行过程中，JobMaster会负责所有需要中央协调的操作，比如说检查点（checkpoints）的协调。

（2）资源管理器（ResourceManager）
ResourceManager主要负责资源的分配和管理，在Flink 集群中只有一个。所谓“资源”，主要是指TaskManager的任务槽（task slots）。任务槽就是Flink集群中的资源调配单元，包含了机器用来执行计算的一组CPU和内存资源。每一个任务（Task）都需要分配到一个slot上执行。

该ResourceManager是Flink内置的

（3）分发器（Dispatcher）
Dispatcher主要负责提供一个REST接口，用来提交应用，并且负责为每一个新提交的作业启动一个新的JobMaster 组件。Dispatcher也会启动一个Web UI，用来方便地展示和监控作业执行的信息。Dispatcher在架构中并不是必需的，在不同的部署模式下可能会被忽略掉。

（4）任务管理器（TaskManager）
TaskManager是Flink中的工作进程，数据流的具体计算就是它来做的。Flink集群中必须至少有一个TaskManager；每一个TaskManager都包含了一定数量的任务槽（task slots）。Slot是资源调度的最小单位，slot的数量限制了TaskManager能够并行处理的任务数量。
启动之后，TaskManager会向资源管理器注册它的slots；收到资源管理器的指令后，TaskManager就会将一个或者多个槽位提供给JobMaster调用，JobMaster就可以分配任务来执行了。
在执行过程中，TaskManager可以缓冲数据，还可以跟其他运行同一应用的TaskManager交换数据。

2.并行度（Parallelism）

当要处理的数据量非常大时，我们可以把一个算子操作，“复制”多份到多个节点，数据来了之后就可以到其中任意一个执行。这样一来，一个算子任务就被拆分成了多个并行的“子任务”（subtasks），再将它们分发到不同节点，就真正实现了并行计算。

在Flink执行过程中，每一个算子（operator）可以包含一个或多个子任务（operator subtask），这些子任务在不同的线程、不同的物理机或不同的容器中完全独立地执行。

一个特定算子的子任务（subtask）的个数被称之为其并行度（parallelism）。这样，包含并行子任务的数据流，就是并行数据流，它需要多个分区（stream partition）来分配并行任务。一般情况下，一个流程序的并行度，可以认为就是其所有算子中最大的并行度。一个程序中，不同的算子可能具有不同的并行度。

例如：如上图所示，当前数据流中有source、map、window、sink四个算子，其中sink算子的并行度为1，其他算子的并行度都为2。所以这段流处理程序的并行度就是2。

不同于Spark的RDD分区，Flink中每个算子都能够设置并行度。
并行度优先级: 算子单独设定 > env > 程序提交时指定 > 配置文件

3.算子链（Operator Chain）

一个数据流在算子之间传输数据的形式可以是一对一（one-to-one）的直通（forwarding）模式，也可以是打乱的重分区（redistributing）模式，具体是哪一种形式，取决于算子的种类。

（1）一对一（One-to-one，forwarding）
这种模式下，数据流维护着分区以及元素的顺序。比如图中的source和map算子，source算子读取数据之后，可以直接发送给map算子做处理，它们之间不需要重新分区，也不需要调整数据的顺序。这就意味着map 算子的子任务，看到的元素个数和顺序跟source 算子的子任务产生的完全一样，保证着“一对一”的关系。map、filter、flatMap等算子都是这种one-to-one的对应关系。这种关系类似于Spark中的窄依赖。

（2）重分区（Redistributing）
在这种模式下，数据流的分区会发生改变。比如上图中的map和后面的keyBy/window算子之间，以及keyBy/window算子和Sink算子之间，都是这样的关系。
每一个算子的子任务，会根据数据传输的策略，把数据发送到不同的下游目标任务。这些传输方式都会引起重分区的过程，这一过程类似于Spark中的shuffle(宽依赖)。

（3）合并算子链
在Flink中，并行度相同的一对一（one to one）算子操作，可以直接链接在一起形成一个“大”的任务（task），这样原来的算子就成为了真正任务里的一部分，如下图所示。每个task会被一个线程执行。这样的技术被称为“算子链”（Operator Chain）。

上图中Source和map之间满足了算子链的要求，所以可以直接合并在一起，形成了一个任务；因为并行度为2，所以合并后的任务也有两个并行子任务。

原先map算子和Source算子并行度都为2并且都是一对一的算子操作，经过合并之后，原先需要使用4个线程的map和source算子只需要启用2个线程。

将算子链接成task是非常有效的优化：可以减少线程之间的切换和基于缓存区的数据交换，在减少时延的同时提升吞吐量。

Flink默认会按照算子链的原则进行链接合并，如果我们想要禁止合并或者自行定义，也可以在代码中对算子做一些特定的设置：

// 禁用算子链
该算子不会与前一个或者后一个算子串在一块
.map(word -> Tuple2.of(word, 1L)).disableChaining();
// 从当前算子开始新链
该算子不与前一算子串在一起
.map(word -> Tuple2.of(word, 1L)).startNewChain()

当两个算子的运算逻辑复杂时，可以选择将这两个算子分开。

4. 任务槽（Task Slots）

Flink中每一个TaskManager都是一个JVM进程，它可以启动多个独立线程，来并行执行多个子任务。

TaskManager的计算资源是有限的，并行的任务越多，每个线程的资源就会越少。那一TaskManager到底能并行处理多少个任务呢？为了控制并发量，我们需要在TaskManager上对每个任务运行所占用的资源做出明确的划分，这就是所谓的任务槽（task slots）。

每个任务槽（task slot）其实表示了TaskManager拥有计算资源的一个固定大小的子集。这些资源就是用来独立执行一个子任务的。

需要注意的是，slot目前仅仅用来隔离内存，不会涉及CPU的隔离。在具体应用时，可以将slot数量配置为机器的CPU核心数，尽量避免不同任务之间对CPU的竞争。这也是开发环境默认并行度设为机器CPU数量的原因。

任务对任务槽的共享

默认情况下，Flink是允许子任务共享slot的。如果我们保持sink任务并行度为1不变，而作业提交时设置全局并行度为6，那么前两个任务节点就会各自有6个并行子任务，整个流处理程序则有13个子任务。
如上图所示，只要属于同一个作业（程序），那么对于不同任务节点（算子）的并行子任务，就可以放到同一个slot上执行。所以对于第一个任务节点source→map，它的6个并行子任务必须分到不同的slot上，而第二个任务节点keyBy/window/apply的并行子任务却可以和第一个任务节点共享slot。

在同一个slot中，子任务是同时运行的

当我们将资源密集型和非密集型的任务同时放到一个slot中，它们就可以自行分配对资源占用的比例，从而保证最重的活平均分配给所有的TaskManager。

slot共享另一个好处就是允许我们保存完整的作业管道。这样一来，即使某个TaskManager出现故障宕机，其他节点也可以完全不受影响，作业的任务可以继续执行。

当然，Flink默认是允许slot共享的，如果希望某个算子对应的任务完全独占一个slot，或者只有某一部分算子共享slot，我们也可以通过设置“slot共享组”手动指定：

.map(word -> Tuple2.of(word, 1L)).slotSharingGroup("1");

这样，只有属于同一个slot共享组的子任务，才会开启slot共享；不同组之间的任务是完全隔离的，必须分配到不同的slot上。在这种场景下，总共需要的slot数量，就是各个slot共享组最大并行度的总和。

任务槽和并行度的关系

任务槽和并行度都跟程序的并行执行有关，但两者是完全不同的概念。简单来说任务槽是静态的概念，是指TaskManager具有的并发执行能力，可以通过参数taskmanager.numberOfTaskSlots进行配置；而并行度是动态概念，也就是TaskManager运行程序时实际使用的并发能力，可以通过参数parallelism.default进行配置。

举例说明：假设一共有3个TaskManager，每一个TaskManager中的slot数量设置为3个，那么一共有9个task slot，表示集群最多能并行执行9个同一算子的子任务。
而我们定义word count程序的处理操作是四个转换算子：
source→ flatmap→ reduce→ sink
当所有算子并行度相同时，容易看出source和flatmap可以合并算子链，于是最终有三个任务节点。

整个流处理程序的并行度，就应该是所有算子并行度中最大的那个，这代表了运行程序需要的slot数量。

三、Flink作业提交流程

1.Standalone会话模式作业提交流程

逻辑流图（StreamGraph）→ 作业图（JobGraph）→ 执行图（ExecutionGraph）→ 物理图（Physical Graph）。

逻辑流图(StreamGraph):这是根据用户通过 DataStream API编写的代码生成的最初的DAG图，用来表示程序的拓扑结构。这一步一般在客户端完成。

作业图(JobGraph):StreamGraph经过优化后生成的就是作业图（JobGraph），**这是提交给 JobManager 的数据结构，确定了当前作业中所有任务的划分。**主要的优化为：将多个符合条件的节点链接在一起合并成一个任务节点，形成算子链，这样可以减少数据交换的消耗。JobGraph一般也是在客户端生成的，在作业提交时传递给JobMaster。

执行图（ExecutionGraph）:JobMaster收到JobGraph后，会根据它来生成执行图（ExecutionGraph）。ExecutionGraph是JobGraph的并行化版本，是调度层最核心的数据结构。与JobGraph最大的区别就是按照并行度对并行子任务进行了拆分，并明确了任务间数据传输的方式。

物理图（Physical Graph）:JobMaster生成执行图后，会将它分发给TaskManager；各个TaskManager会根据执行图部署任务，最终的物理执行过程也会形成一张“图”，一般就叫作物理图（Physical Graph）。这只是具体执行层面的图，并不是一个具体的数据结构。
物理图主要就是在执行图的基础上，进一步确定数据存放的位置和收发的具体方式。有了物理图，TaskManager就可以对传递来的数据进行处理计算了。
(物理图部署Flink中真实定义的图，是实际执行时产生的图)

2.Yarn应用模式作业提交流程

四、DataStream API

DataStream API是Flink的核心层API。一个Flink程序，其实就是对DataStream的各种转换。
具体来说，代码基本上都由以下几部分构成：

从Flink 1.12开始，官方推荐的做法是直接使用DataStream API，在提交任务时通过将执行模式设为BATCH来进行批处理。不建议使用DataSet API。

DataStream API执行模式包括：流执行模式、批执行模式和自动模式。
 流执行模式（Streaming）
这是DataStream API最经典的模式，一般用于需要持续实时处理的无界数据流。默认情况下，程序使用的就是Streaming执行模式。
 批执行模式（Batch）
专门用于批处理的执行模式。
 自动模式（AutoMatic）
在这种模式下，将由程序根据输入数据源是否有界，来自动选择执行模式。

触发程序执行
需要注意的是，写完输出（sink）操作并不代表程序已经结束。因为当main()方法被调用时，其实只是定义了作业的每个执行操作，然后添加到数据流图中；这时并没有真正处理数据——因为数据可能还没来。Flink是由事件驱动的，只有等到数据到来，才会触发真正的计算，这也被称为“延迟执行”或“懒执行”。
所以我们需要显式地调用执行环境的execute()方法，来触发程序执行。execute()方法将一直等待作业完成，然后返回一个执行结果（JobExecutionResult）。

程序遇到env.execute()后程序才会真正执行，并且程序会等待处理结果。
flink引入了executeAsync()方法，在一个程序(类)中能够写多个executeAsync()，每当程序执行该方法就会产生一个新的job。
通常不会使用executeAsync，转而使用编写多个程序。

Flink支持的数据类型

Flink使用“类型信息”（TypeInformation）来统一表示数据类型。TypeInformation类是Flink中所有类型描述符的基类。它涵盖了类型的一些基本属性，并为每个数据类型生成特定的序列化器、反序列化器和比较器。

对于常见的Java和Scala数据类型，Flink都是支持的。Flink在内部，Flink对支持不同的类型进行了划分，这些类型可以在Types工具类中找到：

（1）基本类型
所有Java基本类型及其包装类，再加上Void、String、Date、BigDecimal和BigInteger。

（2）数组类型
包括基本类型数组（PRIMITIVE_ARRAY）和对象数组（OBJECT_ARRAY）。

（3）复合数据类型
 Java元组类型（TUPLE）：这是Flink内置的元组类型，是Java API的一部分。最多25个字段，也就是从Tuple0~Tuple25，不支持空字段。
 Scala 样例类及Scala元组：不支持空字段。
 行类型（ROW）：可以认为是具有任意个字段的元组，并支持空字段。
 POJO：Flink自定义的类似于Java bean模式的类。

（4）辅助类型
Option、Either、List、Map等。

（5）泛型类型（GENERIC）
Flink支持所有的Java类和Scala类。不过如果没有按照上面POJO类型的要求来定义，就会被Flink当作泛型类来处理。Flink会把泛型类型当作黑盒，无法获取它们内部的属性；它们也不是由Flink本身序列化的，而是由Kryo序列化的。

在这些类型中，元组类型和POJO类型最为灵活，因为它们支持创建复杂类型。而相比之下，POJO还支持在键（key）的定义中直接使用字段名，这会让我们的代码可读性大大增加。所以，在项目实践中，往往会将流处理程序中的元素类型定为Flink的POJO类型。

Flink对POJO类型的要求如下：
 类是公有（public）的
 有一个无参的构造方法
 所有属性都是公有（public）的
 所有属性的类型都是可以序列化的

Transform算子（转换算子）

DataStreamSource<WaterSensor> streamSource = env.fromElements(new WaterSensor("s1", 1L, 1),new WaterSensor("s2", 2L, 2),new WaterSensor("s3", 3L, 3),new WaterSensor("s4", 4L, 4));

自定义pojo数据集

1.map(映射)

map是大家非常熟悉的大数据操作算子，主要用于将数据流中的数据进行转换，形成新的数据流。简单来说，就是一个“一一映射”，消费一个元素就产出一个元素。(通常用来转换数据形式)

我们只需要基于DataStream调用map()方法就可以进行转换处理。方法需要传入的参数是接口MapFunction的实现；返回值类型还是DataStream，不过泛型（流中的元素类型）可能改变。

		//todo 匿名实现类SingleOutputStreamOperator<String> mapSource = streamSource.map(new MapFunction<WaterSensor, String>() {@Overridepublic String map(WaterSensor woaterSensor) throws Exception {return woaterSensor.id;}});//todo lambda表达式SingleOutputStreamOperator<String> map = streamSource.map(sensor -> sensor.id);//todo 定义实现类SingleOutputStreamOperator<String> diyMap = streamSource.map(new MyMapFunction());

定义实现类方式:当一个map操作会被使用多次时，可以定义一个类实现MapFunciton接口，这样就能在开发中提升效率。

2.filter(过滤)

filter转换操作，顾名思义是对数据流执行一个过滤，通过一个布尔条件表达式设置过滤条件，对于每一个流内元素进行判断，若为true则元素正常输出，若为false则元素被过滤掉。

进行filter转换之后的新数据流的数据类型与原数据流是相同的。filter转换需要传入的参数需要实现FilterFunction接口，而FilterFunction内要实现filter()方法，就相当于一个返回布尔类型的条件表达式。

streamSource.filter(new FilterFunction<WaterSensor>() {@Overridepublic boolean filter(WaterSensor waterSensor) throws Exception {return "s1".equals(waterSensor.getId());}}).print();//WoaterSensor{id='s1', ts=1, vc=1}

3.flatMap(扁平映射)

flatMap操作又称为扁平映射，主要是将数据流中的整体（一般是集合类型）拆分成一个一个的个体使用。消费一个元素，可以产生0到多个元素。flatMap可以认为是“扁平化”（flatten）和“映射”（map）两步操作的结合，也就是先按照某种规则对数据进行打散拆分，再对拆分后的元素做转换处理。

同map一样，flatMap也可以使用Lambda表达式或者FlatMapFunction接口实现类的方式来进行传参，返回值类型取决于所传参数的具体逻辑，可以与原数据流相同，也可以不同。

streamSource.flatMap(new FlatMapFunction<WaterSensor, String>() {@Overridepublic void flatMap(WaterSensor waterSensor, Collector<String> collector) throws Exception {if ("s1".equals(waterSensor.getId())){collector.collect(waterSensor.getVc().toString());}else if ("s2".equals(waterSensor.getId())){collector.collect(waterSensor.getTs().toString());collector.collect(waterSensor.getVc().toString());}}}).print(); // 1 2 2

聚合算子（Aggregation）

1.keyBy(分组)

keyBy是聚合前必须要用到的一个算子。keyBy通过指定键（key），可以将一条流从逻辑上划分成不同的分区（partitions）。这里所说的分区，其实就是并行处理的子任务。
基于不同的key，流中的数据将被分配到不同的分区中去；这样一来，所有具有相同的key的数据，都将被发往同一个分区。
在内部，是通过计算key的哈希值（hash code），对分区数进行取模运算来实现的。所以这里key如果是POJO的话，必须要重写hashCode()方法。
keyBy()方法需要传入一个参数，这个参数指定了一个或一组key。有很多不同的方法来指定key：比如对于Tuple数据类型，可以指定字段的位置或者多个位置的组合；对于POJO类型，可以指定字段的名称（String）；另外，还可以传入Lambda表达式或者实现一个键选择器（KeySelector），用于说明从数据中提取key的逻辑。

        KeyedStream<WaterSensor, String> keyedStream = streamSource.keyBy(new KeySelector<WaterSensor, String>() {@Overridepublic String getKey(WaterSensor waterSensor) throws Exception {return waterSensor.id;}});

keyBy按照指定key的hashcode分组
keyedStream键控流,keyBy不是转换算子,只是对数据进行重分区(HashCode),不能设置并行度
keyBy对数据进行分组,保证相同key的数据在同一个分区,一个子任务可以理解为一个分区
相同Key的一组数据存在于一个分区中，但是一个分区中可能存在几组数据

2.简单聚合算子（sum/min/max/minBy/maxBy）

有了按键分区的数据流KeyedStream，我们就可以基于它进行聚合操作了。Flink为我们内置实现了一些最基本、最简单的聚合API，主要有以下几种：
 sum()：在输入流上，对指定的字段做叠加求和的操作。
 min()：在输入流上，对指定的字段求最小值。
 max()：在输入流上，对指定的字段求最大值。
 minBy()：与min()类似，在输入流上针对指定字段求最小值。不同的是，min()只计算指定字段的最小值，其他字段会保留最初第一个数据的值；而minBy()则会返回包含字段最小值的整条数据。
 maxBy()：与max()类似，在输入流上针对指定字段求最大值。两者区别与min()/minBy()完全一致。

max:只会取比较字段的最大值,非比较字段保留第一次 的值
maxby:取比较字段的最大值,同时非比较字段取最大值这条数据的值(取最大值的那条数据)

3. 归约聚合（reduce）

reduce可以对已有的数据进行归约处理，把每一个新输入的数据和当前已经归约出来的值，再做一个聚合计算。
reduce操作也会将KeyedStream转换为DataStream。它不会改变流的元素数据类型，所以输出类型和输入类型是一样的。

DataStreamSource<WaterSensor> streamSource = env.fromElements(new WaterSensor("s1", 1L, 1),new WaterSensor("s2", 2L, 2),new WaterSensor("s1", 3L, 3),new WaterSensor("s2", 4L, 4),new WaterSensor("s1", 1L, 3));KeyedStream<WaterSensor, String> keyedStream = streamSource.keyBy(new KeySelector<WaterSensor, String>() {@Overridepublic String getKey(WaterSensor waterSensor) throws Exception {return waterSensor.id;}});SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> reduceDS = keyedStream.reduce(new ReduceFunction<WaterSensor>() {@Overridepublic WaterSensor reduce(WaterSensor waterSensor, WaterSensor t1) throws Exception {return new WaterSensor("reduceId"+waterSensor.id, t1.ts, t1.vc + waterSensor.vc);}});reduceDS.print();=============结果===================WoaterSensor{id='s1', ts=1, vc=1}WoaterSensor{id='s2', ts=2, vc=2}WoaterSensor{id='reduceIds1', ts=3, vc=4}WoaterSensor{id='reduceIds2', ts=4, vc=6}WoaterSensor{id='reduceIdreduceIds1', ts=1, vc=7}

按照分组进行聚合,每组的第一个元素不会执行reduce方法，而是将状态保存下来，等待下一条同组的数据到来后再进行计算。

4. 富函数类(Rich Function Classes）

“富函数类”也是DataStream API提供的一个函数类的接口，所有的Flink函数类都有其Rich版本。富函数类一般是以抽象类的形式出现的。例如：RichMapFunction、RichFilterFunction、RichReduceFunction等。
与常规函数类的不同主要在于，富函数类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。

Rich Function有生命周期的概念。典型的生命周期方法有：
 open()方法，是RichFunction的初始化方法，也就是会开启一个算子的生命周期。
当一个算子的实际工作方法例如map()或者filter()方法被调用之前，open()会首先被调用。
 close()方法，是生命周期中的最后一个调用的方法，类似于结束方法。一般用来做一些清理工作。
需要注意的是，这里的生命周期方法，对于一个并行子任务来说只会调用一次；而对应的，实际工作方法，例如RichMapFunction中的map()，在每条数据到来后都会触发一次调用。

5.物理分区算子（Physical Partitioning）

常见的物理分区策略有：随机分配（Random）、轮询分配（Round-Robin）、重缩放（Rescale）和广播（Broadcast）。
随机分区（shuffle）
最简单的重分区方式就是直接“洗牌”。通过调用DataStream的.shuffle()方法，将数据随机地分配到下游算子的并行任务中去。
随机分区服从均匀分布（uniform distribution），所以可以把流中的数据随机打乱，均匀地传递到下游任务分区。因为是完全随机的，所以对于同样的输入数据, 每次执行得到的结果也不会相同。

经过随机分区之后，得到的依然是一个DataStream。

stream.shuffle().print()

轮询分区（Round-Robin）
轮询，简单来说就是“发牌”，按照先后顺序将数据做依次分发。通过调用DataStream的.rebalance()方法，就可以实现轮询重分区。rebalance使用的是Round-Robin负载均衡算法，可以将输入流数据平均分配到下游的并行任务中去。

stream.rebalance().print()

重缩放分区（rescale）
重缩放分区和轮询分区非常相似。当调用rescale()方法时，其实底层也是使用Round-Robin算法进行轮询，但是只会将数据轮询发送到下游并行任务的一部分中。rescale的做法是分成小团体，发牌人只给自己团体内的所有人轮流发牌。

stream.rescale()

广播（broadcast）
这种方式其实不应该叫做“重分区”，因为经过广播之后，数据会在不同的分区都保留一份，可能进行重复处理。可以通过调用DataStream的broadcast()方法，将输入数据复制并发送到下游算子的所有并行任务中去。

stream.broadcast()

将数据发送给下游的所有子任务

全局分区（global）
全局分区也是一种特殊的分区方式。这种做法非常极端，通过调用.global()方法，会将所有的输入流数据都发送到下游算子的第一个并行子任务中去。这就相当于强行让下游任务并行度变成了1，所以使用这个操作需要非常谨慎，可能对程序造成很大的压力。

stream.global()

该算子会将上游的数据发往下游算子的第一个并行子任务中，在下游的算子中，只有第一个子任务是拿到数据的。

自定义分区（Custom）
当Flink提供的所有分区策略都不能满足用户的需求时，我们可以通过使用partitionCustom()方法来自定义分区策略。
自定义分区器:

public class MyPartitioner implements Partitioner<String> {@Overridepublic int partition(String key, int numPartitions) {return Integer.parseInt(key) % numPartitions;}
}

使用自定义分区器:

DataStream<String> myDS = socketDS.partitionCustom(new MyPartitioner(),value -> value);

6.分流

所谓“分流”，就是将一条数据流拆分成完全独立的两条、甚至多条流。也就是基于一个DataStream，定义一些筛选条件，将符合条件的数据拣选出来放到对应的流里。

例子:读取一个整数数字流，将数据流划分为奇数流和偶数流。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();DataStreamSource<String> socketSource = env.socketTextStream("hadoop102", 7777); //读取socket数据env.setParallelism(2);SingleOutputStreamOperator<String> filterSource_1 = socketSource.filter(value -> Integer.parseInt(value) % 2 == 0);SingleOutputStreamOperator<String> filterSource_2 = socketSource.filter(value -> Integer.parseInt(value) % 2 == 1);filterSource_1.print("偶数流");filterSource_2.print("奇数流");env.execute();

这种方法虽然能够实现奇数偶数的分流，但是因为在分流过程中，每个数都需要被filter过滤一次，效率性能较低，不推荐使用。

侧输出流

SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDS =socketSource.map(new WaterSensorMapFunction());//将输入数据转换为WaterSensor类形OutputTag<WaterSensor> s1Tag = new OutputTag<>("s1支流", Types.POJO(WaterSensor.class));OutputTag<WaterSensor> s2Tag = new OutputTag<>("s2支流", Types.POJO(WaterSensor.class));SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> process =sensorDS.process(new ProcessFunction<WaterSensor, WaterSensor>() {@Overridepublic void processElement(WaterSensor waterSensor,Context context,Collector<WaterSensor> collector) throws Exception {String id = waterSensor.getId();if ("s1".equals(id)) {  //如果id为 s1 放入侧输出流context.output(s1Tag, waterSensor);} else if ("s2".equals(id)) {context.output(s2Tag, waterSensor);} else {//主流数据collector.collect(waterSensor);}}});process.print("主流");process.getSideOutput(s1Tag).print("s1支流");process.getSideOutput(s2Tag).print("s2支流");===结果===s1支流:3> WoaterSensor{id='s1', ts=1, vc=1}s2支流:4> WoaterSensor{id='s2', ts=1, vc=2}

基本合流操作

在实际应用中，我们经常会遇到来源不同的多条流，需要将它们的数据进行联合处理。所以Flink中合流的操作会更加普遍，对应的API也更加丰富。

1. 联合（Union）

最简单的合流操作，就是直接将多条流合在一起，叫作流的“联合”（union）。联合操作要求必须流中的数据类型必须相同，合并之后的新流会包括所有流中的元素，数据类型不变。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);DataStreamSource<Integer> source1 = env.fromElements(1,2,3,4,5);DataStreamSource<Integer> source2 = env.fromElements(11, 22, 33, 44, 55);DataStreamSource<String> source3 = env.fromElements("21", "23", "36");DataStream<Integer> unionSource1 = source1.union(source2,source3.map(value -> Integer.valueOf(value)));DataStream<Integer> unionSource2 = source1.union(source3.map(value -> Integer.valueOf(value)));unionSource1.print("source1");unionSource2.print("source2");env.execute();

2.连接（Connect）

流的联合虽然简单，不过受限于数据类型不能改变，灵活性大打折扣，所以实际应用较少出现。除了联合（union），Flink还提供了另外一种方便的合流操作——连接（connect）。

DataStreamSource<Integer> source1 = env.fromElements(1,2,3);DataStreamSource<String> source2 = env.fromElements("a", "b", "c");ConnectedStreams<Integer, String> connectSource = source1.connect(source2);SingleOutputStreamOperator<String> coMapSource = connectSource.map(new CoMapFunction<Integer, String, String>() {@Overridepublic String map1(Integer integer) throws Exception {Integer value = integer * 10;return value.toString();}@Overridepublic String map2(String s) throws Exception {return s;}});coMapSource.print();10 a 20 b 30 c

connect合流操作一次只能连接两条流，即使两条数据流进行了连接，其对外展示是一条流，但在进行算子操作时需要两条流分别执行操作

输出算子（Sink）

Flink作为数据处理框架，最终还是要把计算处理的结果写入外部存储，为外部应用提供支持。

1.KafkaSink

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(4);env.enableCheckpointing(2000, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);//todo 监控hadoop102:7777 将数据封装成WaterSensor Pojo对象SingleOutputStreamOperator<String> sensorDS = env.socketTextStream("hadoop102", 7777);//todo kafkaSinkKafkaSink<String> kafkaSink = KafkaSink.<String>builder()//todo 设置kafka地址和端口.setBootstrapServers("hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092")指定序列化器,Topic.setRecordSerializer(KafkaRecordSerializationSchema.<String>builder().setTopic("ws").setValueSerializationSchema(new SimpleStringSchema()).build())自定义的序列化器(可选).setRecordSerializer(new KafkaRecordSerializationSchema<String>() {@Nullable@Overridepublic ProducerRecord<byte[], byte[]> serialize(String s, KafkaSinkContext kafkaSinkContext, Long aLong) {String[] datas = s.split(",");byte[] key = datas[0].getBytes(StandardCharsets.UTF_8);byte[] value = s.getBytes(StandardCharsets.UTF_8);return new ProducerRecord<>("ws",key,value);}})//todo kafka生产者数据精准一次.setDeliveryGuarantee(DeliveryGuarantee.EXACTLY_ONCE)//todo 精准一次需要设置事务id前缀和超时时间.setTransactionalIdPrefix("sinkkafka-").setProperty(ProducerConfig.TRANSACTION_TIMEOUT_CONFIG,10*60*1000+"").build();sensorDS.sinkTo(kafkaSink);env.execute();

使用socket向flink写数据，flink读取数据后向kafka写数据
如果使用精确一次，需要设置事务前缀，事务超时时间以及开启checkpoint
kafka能根据key将数据发往对应分区

2.MysqlSink

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);//todo Watersensor Pojo对象SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> source = env.socketTextStream("localhost", 7777).map(new WaterSensorMapFunction());//todo JDBCSinkSinkFunction<WaterSensor> jdbcSink = JdbcSink.sink("insert into ws(id,ts,vc) values(?,?,?)",//填充参数,lambda表达式(JdbcStatementBuilder<WaterSensor>) (preparedStatement, waterSensor) -> {preparedStatement.setString(1, waterSensor.getId());preparedStatement.setLong(2, waterSensor.getTs());preparedStatement.setInt(3, waterSensor.getVc());},//设置重试，批插入,插入时间JdbcExecutionOptions.builder().withMaxRetries(3).withBatchSize(100).withBatchIntervalMs(3000).build(),//设置连接参数new JdbcConnectionOptions.JdbcConnectionOptionsBuilder().withUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/dbtest?serverTimezone=Asia/Shanghai&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8").withUsername("root").withPassword("refrain").withConnectionCheckTimeoutSeconds(60)//连接超时.build());source.addSink(jdbcSink);env.execute();

3.自定义Sink

public class SinkCustom {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);//todo Watersensor Pojo对象SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> source = env.socketTextStream("localhost", 7777).map(new WaterSensorMapFunction());source.addSink(new MySink());env.execute();}public static class MySink extends RichSinkFunction<WaterSensor>{//todo 该处定义对象// Connection conn = null;@Overridepublic void open(Configuration parameters) throws Exception {super.open(parameters);//todo 该处创建连接对象}@Overridepublic void close() throws Exception {super.close();//todo 清理,销毁连接}//todo 该方法一条数据调用一次-不能创建对象,需要集成富函数//todo 核心处理逻辑@Overridepublic void invoke(WaterSensor value, Context context) throws Exception {//逻辑}}
}

通常不建议使用自定义Sink

Flink时间窗口和水位线:
https://blog.csdn.net/m0_57697768/article/details/131123222