Flink集群安装，Python+Flink调研

Flink集群部署

1. 下载对应版本安装包：https://flink.apache.org/downloads.html

   实验环境为hadoop2.7， scala2.11 所以下载flink-1.7.1-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz

2. 配置conf/flink-conf.yaml

   jobmanager.rpc.address : master 节点
   jobmanager.heap.mb : JobManager可用的内存数量
   taskmanager.heap.mb : 每个TaskManager可以用内存数量
   taskmanager.numberOfTaskSlots : 每个机器可用的CPU数量
   parallelism.default : 集群中总的CPU数量
   taskmanager.tmp.dirs : 临时目录
   

3. 配置conf/slaves

   slave1
   slave2
   

   点击查看更多配置项

4. 把在master上配置好的,文件夹发送到各个worker节点上

   scp -r flink-1.7.1 hadoop@slavle1:~
   scp -r flink-1.7.1 hadoop@slavle2:~
   

5. 启动/终止 Flink

   # 启动一个JobManager，并通过SSH连接列在slaves文件中的所有节点以便在每个节点上启动TaskManager
   flink-1.7.1/bin/start-cluster.sh
   # 停止flink集群,直接在master节点运行bin/stop-cluster.sh
   flink-1.7.1/bin/stop-cluster.sh
   

   启动后在web界面输入:master:8081 查看Web-UI
   

运行Python脚本

• 以官网的一个示例进行测试，可以复制粘贴这些代码存储为wordcount.py并在本地运行。

• wordcount.py

  from flink.plan.Environment import get_environment
  from flink.functions.GroupReduceFunction import GroupReduceFunctionclass Adder(GroupReduceFunction):def reduce(self, iterator, collector):count, word = iterator.next()count += sum([x[0] for x in iterator])collector.collect((count, word))
  # 1. 获取一个运行环境    
  env = get_environment() # 2. 加载/创建初始数据
  data = env.from_elements("Who's there?","I think I hear them. Stand, ho! Who's there?")# 3. 指定对这些数据的操作    
  data \.flat_map(lambda x, c: [(1, word) for word in x.lower().split()]) \.group_by(1) \.reduce_group(Adder(), combinable=True) \.output()# 4. 运行程序    
  env.execute(local=True) # 设置execute(local=True)强制程序在本机运行
  

• 执行方法：

  为了在Flink中运行计划任务，到Flink目录下，运行/bin文件夹下的pyflink.sh脚本。对于python2.7版本，运行pyflink2.sh；对于python3.4版本，运行pyflink3.sh。包含计划任务的脚本应当作为第一个输入参数，其后可添加一些另外的python包，最后，在“-”之后，输入其他附加参数。
  ./bin/pyflink<2/3>.sh <Script>[ <pathToPackage1>[ <pathToPackageX]][ - <param1>[ <paramX>]]

• 针对上面的示例，在master-shell输入：
  flink-1.7.1/bin/pyflink.sh ./wordcount.py

• vi flink-1.7.1/log/flink-hadoop-taskexecutor-0-slave1.out查看输出：
  

任务详解

• 从示例程序可以看出，Flink程序看起来就像普通的python程序一样。每个程序都包含相同的基本组成部分：

  1. 获取一个运行环境
  2. 加载/创建初始数据
  3. 指定对这些数据的操作
  4. 指定计算结果的存放位置
  5. 运行程序

• Environment（运行环境）是所有Flink程序的基础。通过调用Environment类中的一些静态方法来建立一个环境:

  get_environment()
  

• 运行环境可通过多种读文件的方式来指定数据源。如果是简单的按行读取文本文件:

  env = get_environment()
  text = env.read_text("file:///path/to/file")
  

  这样，你就获得了可以进行操作（apply transformations）的数据集。关于数据源和输入格式的更多信息，请参考Data Sources

  一旦你获得了一个数据集DataSet，你就可以通过transformations来创建一个新的数据集，并把它写入到文件，再次transform，或者与其他数据集相结合。你可以通过对数据集调用自己个性化定制的函数来进行数据操作。例如，一个类似这样的数据映射操作：

  data.map(lambda x: x*2)
  

  这将会创建一个新的数据集，其中的每个数据都是原来数据集中的2倍。若要获取关于所有transformations的更多信息，及所有数据操作的列表，请参考Transformations。

• 当需要将所获得的数据集写入到磁盘时，调用下面三种函数的其中一个即可。

    data.write_text("<file-path>", WriteMode=Constants.NO_OVERWRITE)write_csv("<file-path>", line_delimiter='\n', field_delimiter=',', write_mode=Constants.NO_OVERWRITE)output()
  

  其中，最后一种方法仅适用于在本机上进行开发/调试，它会将数据集的内容输出到标准输出。（请注意，当函数在集群上运行时，结果将会输出到整个集群节点的标准输出流，即输出到workers的.out文件。）前两种方法，能够将数据集写入到对应的文件中。关于写入到文件的更多信息，请参考Data Sinks。

  当设计好了程序之后，你需要在环境中执行execute命令来运行程序。可以选择在本机运行，也可以提交到集群运行，这取决于Flink的创建方式。你可以通过设置execute(local=True)强制程序在本机运行。

创建项目

• 除了搭建好Flink运行环境，就无需进行其他准备工作了。Python包可以从你的Flink版本对应的/resource文件夹找到。在执行工作任务时，Flink 包，plan包和optional包均可以通过HDFS自动分发。

  Python API官方已经在安装了Python2.7或3.4的Linux/Windows系统上测试过。本次我是在安装了Python3.6的Linux环境进行测试。

  默认情况下，Flink通过调用”python”或”python3″来启动python进程，这取决于使用了哪种启动脚本。通过在 flink-conf.yaml 中设置 “python.binary.python[2/3]”对应的值，来设定你所需要的启动方式。

惰性评价

• 所有的Flink程序都是延迟执行的。当程序的主函数执行时，数据的载入和操作并没有在当时发生。与此相反，每一个被创建出来的操作都被加入到程序的计划中。当程序环境中的某个对象调用了execute()函数时，这些操作才会被真正的执行。不论该程序是在本地运行还是集群上运行。

  延迟求值能够让你建立复杂的程序，并在Flink上以一个整体的计划单元来运行。

数据变换

• 数据变换（Data transformations）可以将一个或多个数据集映射为一个新的数据集。程序能够将多种变换结合到一起来进行复杂的整合变换。

该小节将概述各种可以实现的数据变换。transformations documentation数据变换文档中，有关于所有数据变换和示例的全面介绍。

1. Map:输入一个元素，输出一个元素

   data.map(lambda x: x * 2)
   

2. FlatMap:输入一个元素，输出0,1，或多个元素

   data.flat_map(
   lambda x,c: [(1,word) for word in line.lower().split() for line 
   in x])
   

3. MapPartition:通过一次函数调用实现并行的分割操作。该函数将分割变换作为一个”迭代器”，并且能够产生任意数量的输出值。每次分割变换的元素数量取决于变换的并行性和之前的操作结果。

   data.map_partition(lambda x,c: [value * 2 for value in x])
   

4. Filter:对每一个元素，计算一个布尔表达式的值，保留函数计算结果为true的元素。

   data.filter(lambda x: x > 1000)
   

5. Reduce:通过不断的将两个元素组合为一个，来将一组元素结合为一个单一的元素。这种缩减变换可以应用于整个数据集，也可以应用于已分组的数据集。

   data.reduce(lambda x,y : x + y)
   

6. ReduceGroup:将一组元素缩减为1个或多个元素。缩减分组变换可以被应用于一个完整的数据集，或者一个分组数据集。

   lass Adder(GroupReduceFunction):
   def reduce(self, iterator, collector):count, word = iterator.next()count += sum([x[0] for x in iterator)      collector.collect((count, word))data.reduce_group(Adder())
   

7. Aggregate:对一个数据集包含所有元组的一个域，或者数据集的每个数据组，执行某项built-in操作(求和，求最小值，求最大值)。聚集变换可以被应用于一个完整的数据集，或者一个分组数据集。

   # This code finds the sum of all of the values in the first field
   and the maximum of all of the values in the second field
   data.aggregate(Aggregation.Sum, 0).and_agg(Aggregation.Max, 1)# min(), max(), and sum() syntactic sugar functions are also available
   data.sum(0).and_agg(Aggregation.Max, 1)
   

8. Join:对两个数据集进行联合变换，将得到一个新的数据集，其中包含在两个数据集中拥有相等关键字的所有元素对。也可通过JoinFunction来把成对的元素变为单独的元素。关于join keys的更多信息请查看 keys

   # In this case tuple fields are used as keys.
   # "0" is the join field on the first tuple
   # "1" is the join field on the second tuple.
   result = input1.join(input2).where(0).equal_to(1)
   

9. CoGroup:是Reduce变换在二维空间的一个变体。将来自一个或多个域的数据加入数据组。变换函数transformation function将被每一对数据组调用。关于定义coGroup keys的更多信息，请查看 keys 。

   data1.co_group(data2).where(0).equal_to(1)
   

10. Cross:计算两个输入数据集的笛卡尔乘积(向量叉乘)，得到所有元素对。也可通过CrossFunction实现将一对元素转变为一个单独的元素。

    result = data1.cross(data2)
    

11. Union:将两个数据集进行合并。

    data.union(data2)
    

12. ZipWithIndex:为数据组中的元素逐个分配连续的索引。了解更多信息，请参考 【Zip Elements Guide】(zip_elements_guide.html#zip-with-a-dense-index).

    data.zip_with_index()
    

指定keys

• 一些变换（例如Join和CoGroup），需要在进行变换前，为作为输入参数的数据集指定一个关键字，而另一些变换（例如Reduce和GroupReduce），则允许在变换操作之前，对数据集根据某个关键字进行分组。

  数据集可通过如下方式分组

  reduced = data \
  .group_by(<define key here>) \
  .reduce_group(<do something>)
  

  Flink中的数据模型并不是基于键-值对。你无需将数据集整理为keys和values的形式。键是”虚拟的”：它们被定义为在真实数据之上，引导分组操作的函数。

为元组定义keys

• 最简单的情形是对一个数据集中的元组按照一个或多个域进行分组：

  grouped = data \
  .group_by(0) \
  .reduce(/*do something*/)
  

  数据集中的元组被按照第一个域分组。对于接下来的group-reduce函数，输入的数据组中，每个元组的第一个域都有相同的值。

  grouped = data \
  .group_by(0,1) \
  .reduce(/*do something*/)
  

  在上面的例子中，数据集的分组基于第一个和第二个域形成的复合关键字，因此，reduce函数输入数据组中，每个元组两个域的值均相同。
  关于嵌套元组需要注意：如果你有一个使用了嵌套元组的数据集，指定group_by()操作，系统将把整个元组作为关键字使用。

向Flink传递函数

• 一些特定的操作需要采用用户自定义的函数，因此它们都接受lambda表达式和rich functions作为输入参数。

  data.filter(lambda x: x > 5)class Filter(FilterFunction):def filter(self, value):return value > 5data.filter(Filter())
  

Rich functions可以将函数作为输入参数，允许使用broadcast-variables（广播变量），能够由init()函数参数化，是复杂函数的一个可考虑的实现方式。它们也是在reduce操作中，定义一个可选的combine function的唯一方式。
Lambda表达式可以让函数在一行代码上实现，非常便捷。需要注意的是，如果某个操作会返回多个数值，则其使用的lambda表达式应当返回一个迭代器。（所有函数将接收一个collector输入 参数）。

数据类型

• Flink的Python API目前仅支持python中的基本数据类型(int,float,bool,string)以及byte arrays。
  运行环境对数据类型的支持，包括序列化器serializer，反序列化器deserializer，以及自定义类型的类。

  class MyObj(object):def __init__(self, i):self.value = iclass MySerializer(object):def serialize(self, value):return struct.pack(">i", value.value)class MyDeserializer(object):def _deserialize(self, read):i = struct.unpack(">i", read(4))[0]return MyObj(i)env.register_custom_type(MyObj, MySerializer(), MyDeserializer())
  

  Tuples/Lists

  可以使用元组（或列表）来表示复杂类型。Python中的元组可以转换为Flink中的Tuple类型，它们包含数量固定的不同类型的域（最多25个）。每个域的元组可以是基本数据类型，也可以是其他的元组类型，从而形成嵌套元组类型。

  
  word_counts = env.from_elements(("hello", 1), ("world",2))counts = word_counts.map(lambda x: x[1])
  

  当进行一些要求指定关键字的操作时，例如对数据记录进行分组或配对。通过设定关键字，可以非常便捷地指定元组中各个域的位置。你可以指定多个位置，从而实现复合关键字（更多信息，查阅Section Data Transformations）。

  wordCounts \
  .group_by(0) \
  .reduce(MyReduceFunction())
  

数据源

• 数据源创建了初始的数据集，包括来自文件，以及来自数据接口/集合两种方式。

  1. 基于文件的：

     read_text(path) – 按行读取文件，并将每一行以String形式返回。
     read_csv(path,type) – 解析以逗号（或其他字符）划分数据域的文件。
     返回一个包含若干元组的数据集。支持基本的java数据类型作为字段类型。

  2. 基于数据集合的：

     from_elements(*args) – 基于一系列数据创建一个数据集，包含所有元素。
     generate_sequence(from, to) – 按照指定的间隔，生成一系列数据。

• Examples

  env  = get_environment\# read text file from local files system
  localLiens = env.read_text("file:#/path/to/my/textfile")\# read text file from a HDFS running at nnHost:nnPort
  hdfsLines = env.read_text("hdfs://nnHost:nnPort/path/to/my/textfile")\# read a CSV file with three fields, schema defined using constants defined in flink.plan.Constants
  csvInput = env.read_csv("hdfs:///the/CSV/file", (INT, STRING, DOUBLE))\# create a set from some given elements
  values = env.from_elements("Foo", "bar", "foobar", "fubar")\# generate a number sequence
  numbers = env.generate_sequence(1, 10000000)
  

数据接收器

• 数据接收器可以接受DataSet，并用来存储和返回它们：

  1. write_text() –按行以String形式写入数据。可通过对每个数据项调用str()函数获取String。

  2. write_csv(…) – 将元组写入逗号分隔数值文件。行数和数据字段均可配置。每个字段的值可通过对数据项调用str()方法得到。

  3. output() – 在标准输出上打印每个数据项的str()字符串。
     一个数据集可以同时作为多个操作的输入数据。程序可以在写入或打印一个数据集的同时，对其进行其他的变换操作。

• 标准数据池相关方法示例如下：

  write DataSet to a file on the local file system
  textData.write_text("file:///my/result/on/localFS")write DataSet to a file on a HDFS with a namenode running at nnHost:nnPort
  textData.write_text("hdfs://nnHost:nnPort/my/result/on/localFS")write DataSet to a file and overwrite the file if it exists
  textData.write_text("file:///my/result/on/localFS", WriteMode.OVERWRITE)tuples as lines with pipe as the separator "a|b|c"
  values.write_csv("file:///path/to/the/result/file", line_delimiter="\n", field_delimiter="|")this writes tuples in the text formatting "(a, b, c)", rather than as CSV lines
  values.write_text("file:///path/to/the/result/file")
  

广播变量

• 使用广播变量，能够在使用普通输入参数的基础上，使得一个数据集同时被多个并行的操作所使用。这对于实现辅助数据集，或者是基于数据的参数化法非常有用。这样，数据集就可以以集合的形式被访问。

• 注册广播变量：广播数据集可通过调用with_broadcast_set(DataSet,String)函数，按照名字注册广播变量。

• 访问广播变量：通过对调用self.context.get_broadcast_variable(String)可获取广播变量。

  class MapperBcv(MapFunction):
  def map(self, value):factor = self.context.get_broadcast_variable("bcv")[0][0]return value * factor# 1. The DataSet to be broadcasted
  toBroadcast = env.from_elements(1, 2, 3)
  data = env.from_elements("a", "b")# 2. Broadcast the DataSet
  data.map(MapperBcv()).with_broadcast_set("bcv", toBroadcast)

• 确保在进行广播变量的注册和访问时，应当采用相同的名字（示例中的”bcv”）。

  注意：由于广播变量的内容被保存在每个节点的内部存储中，不适合包含过多内容。一些简单的参数，例如标量值，可简单地通过参数化rich function来实现。

并行执行

• 该章节将描述如何在Flink中配置程序的并行执行。一个Flink程序可以包含多个任务（操作，数据源和数据池）。一个任务可以被划分为多个可并行运行的部分，每个部分处理输入数据的一个子集。并行运行的实例数量被称作它的并行性或并行度degree of parallelism (DOP)。
  在Flink中可以为任务指定不同等级的并行度。

运行环境级

• Flink程序可在一个运行环境execution environment的上下文中运行。一个运行环境为其中运行的所有操作，数据源和数据池定义了一个默认的并行度。运行环境的并行度可通过对某个操作的并行度进行配置来修改。

  一个运行环境的并行度可通过调用set_parallelism()方法来指定。例如，为了将WordCount示例程序中的所有操作，数据源和数据池的并行度设置为3，可以通过如下方式设置运行环境的默认并行度。

  env = get_environment()
  env.set_parallelism(3)text.flat_map(lambda x,c: x.lower().split()) \.group_by(1) \.reduce_group(Adder(), combinable=True) \.output()env.execute()
  

系统级

• 通过设置位于./conf/flink-conf.yaml.文件的parallelism.default属性，改变系统级的默认并行度，可设置所有运行环境的默认并行度。具体细节可查阅Configuration文档。

执行方法

• 为了在Flink中运行计划任务，到Flink目录下，运行/bin文件夹下的pyflink.sh脚本。对于python2.7版本，运行pyflink2.sh；对于python3.4版本，运行pyflink3.sh。包含计划任务的脚本应当作为第一个输入参数，其后可添加一些另外的python包，最后，在“-”之后，输入其他附加参数。

  ./bin/pyflink<2/3>.sh <Script>[ <pathToPackage1>[ <pathToPackageX]][ - <param1>[ <paramX>]]