Flink 流处理API的编程可以分为environment，source，transform，sink四大部分

1 Flink支持的数据类型

  在Flink底层因为要对所有的数据序列化，反序列化对数据进行传输，以便通过网络传送它们，或者从状态后端、检查点和保存点读取它们。所以Flink要有一套自己的类型提取系统，就是TypeInformation机制。Flink使用类型信息的概念来表示数据类型，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。这里其实就是说在转换过程中必须是他支持的数据类型才能转换成TypeInformation。

基本上我们一般能够用到的数据类型常见的都支持，如下：

  （1）Flink支持所有的Java和Scala基础数据类型，Int, Double, Long, String, …

  （2）Java和Scala元组（Tuples），最多25个字段，不支持空字段

  （3）cala样例类（case classes），最多22个字段，不支持空字段

  （4） Java简单对象（POJOs）

  （5）Row具有任意数量字段的元组并支持空字段

  （6）Arrays, Lists, Maps, Enums, 等等

2 执行环境Environment

  Flink编程的第一步首先是创建一个执行环境，表示当前执行程序的上下文。Environment可以通过以下几种方式构建

  （1）getExecutionEnvironment

val env: ExecutionEnvironment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
或
val env: ExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

  如果程序是独立调用的，则此方法返回本地执行环境；如果从命令行客户端调用程序以提交到集群，则此方法返回此集群的执行环境，也就是说，getExecutionEnvironment会根据查询运行的方式决定返回什么样的运行环境，是最常用的一种创建执行环境的方式。如果没有设置并行度，会以flink-conf.yaml中的配置为准，默认是1。

  （2）createLocalEnvironment

val env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment(1)

  返回本地执行环境，需要在调用时指定默认的并行度。

  （3）createRemoteEnvironment

val env = ExecutionEnvironment.createRemoteEnvironment("jobmanage-hostname", YOURJobManagerHOST,"YOURPATH//wordcount.jar")

  返回集群执行环境，将Jar提交到远程服务器。需要在调用时指定JobManager的IP和端口号，并指定要在集群中运行的Jar包。

3 Source

  （1）从集合读取数据

val stream = env.fromCollection(List("a","b","c"))

  （2）从文件读取数据

val stream = env.readTextFile("YOUR_FILE_PATH")

  （3）kafka消息队列的数据作为来源

  需要引入kafka连接器的依赖：

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-connector-kafka-0.11 -->
<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-kafka-0.11_2.11</artifactId><version>1.10.0</version>
</dependency>

  具体代码如下：

val properties = new Properties()
properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092")
properties.setProperty("group.id", "consumer-group")
properties.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer")
properties.setProperty("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer")
properties.setProperty("auto.offset.reset", "latest")val stream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer011[String]("topic_name", new SimpleStringSchema(), properties))

  （4）自定义Source

    除了以上的source数据来源，我们还可以自定义source。需要做的，只是传入一个SourceFunction就可以。具体调用如下：

val stream = env.addSource( new MySource() )case class CustomSource(id:String,times:String)
class MySource extends SourceFunction[CustomSource]{// running表示数据源是否还在正常运行var running: Boolean = trueoverride def cancel(): Unit = {running = false}override def run(ctx: SourceFunction.SourceContext[CustomSource]): Unit = {while(running){ctx.collect(CustomSource(UUID.randomUUID().toString,System.currentTimeMillis().toString))Thread.sleep(100)}}
}

4 Transform

  （1）map：输入一个元素，输出一个元素，可以用来做一些清洗，转换工作。DataStream → DataStream

val streamMap = stream.map { x => x * 2 }

  （2）flatMap：和Map相似，可以理解为将输入的元素压平，从而对输出结果的数量不做要求，可以为0、1或者多个，多用于拆分操作。DataStream → DataStream

val streamFlatMap = stream.flatMap{x => x.split(" ")
}

  （3）filter：过滤筛选，将所有符合判断条件的结果集输出，DataStream → DataStream

val streamFilter = stream.filter{x => x > 1
}

  （4）KeyBy：逻辑地将一个流拆分成不相交的分区，每个分区包含具有相同key的元素，在内部以hash的形式实现的，返回KeyedStream。DataStream -> KeyedStream

注意：以下类型无法作为key①POJO类，且没有实现hashCode函数②任意形式的数组类型

dataStream.keyBy("someKey") // Key by field "someKey"
dataStream.keyBy(0) // Key by the first element of a Tuple

  （5）滚动聚合算子（Rolling Aggregation）

对KeyedStream按指定字段滚动聚合并输出每一次滚动聚合后的结果，常见的有sum()，min()，max()，minBy()，maxBy()等，KeyedStream → DataStream

min(),max(), minBy(),maxBy()这些算子可以针对KeyedStream的每一个支流做聚合

keyedStream.sum(0)
keyedStream.sum("key")
keyedStream.min(0)
keyedStream.min("key")
keyedStream.max(0)
keyedStream.max("key")
keyedStream.minBy(0)
keyedStream.minBy("key")
keyedStream.maxBy(0)
keyedStream.maxBy("key")

  min和minBy的区别是min返回的是一个最小值，而minBy返回的是其字段中包含的最小值的元素（同样元原理适用于max和maxBy）

  （6）fold：用一个初始的一个值，与其每个元素进行滚动合并操作。KeyedStream → DataStream

val result: DataStream[String] =keyedStream.fold("start")((str, i) => { str + "-" + i })

当应用于序列(1,2,3,4,5)时，发出序列“start-1”、“start-1-2”、“start-1-2”，…

  （6）reduce：一个分组数据流的聚合操作，合并当前的元素和上次聚合的结果，产生一个新的值，返回的流中包含每一次聚合的结果，而不是只返回最后一次聚合的最终结果。KeyedStream → DataStream

case class WC(val word: String, val count: Int)val wordCounts = stream.groupBy("word").reduce {(w1, w2) => new WC(w1.word, w1.count + w2.count)
}

  （7） Split 和 Select

  Split ：根据某些特征把一个DataStream拆分成两个或者多个DataStream。DataStream → SplitStream

  Select：从一个SplitStream中获取一个或者多个DataStream。SplitStream→DataStream

val split = someDataStream.split((num: Int) =>(num % 2) match {case 0 => List("even")case 1 => List("odd")}
)val even = split select "even"
val odd = split select "odd"
val all = split.select("even","odd")

  （8） Connect和 CoMap、CoFlatMap

  Connect：连接两个保持他们类型的数据流，两个数据流被Connect之后，只是被放在了同一个流中，内部依然保持各自的数据形式不发生任何变化，两个流相互独立。DataStream,DataStream → ConnectedStreams

  CoMap,CoFlatMap：作用于ConnectedStreams上，功能与map和flatMap一样，对ConnectedStreams中的每一个Stream分别进行map和flatMap处理。ConnectedStreams → DataStream

someStream : DataStream[Int] = ...
otherStream : DataStream[String] = ...
val connectedStreams = someStream.connect(otherStream)connectedStreams.map((_ : Int) => true,(_ : String) => false
)
connectedStreams.flatMap((_ : Int) => true,(_ : String) => false
)

  Connect与 Union 区别：①Union之前两个流的类型必须是一样，Connect可以不一样，在之后的coMap中再去调整成为一样的。② Connect只能操作两个流，Union可以操作多个。

  （9）iterate

  在流程中创建一个反馈循环，将一个操作的输出重定向到之前的操作。DataStream --> IterativeStream --> DataStream

initialStream.iterate {iteration => {val iterationBody = iteration.map {/*do something*/}(iterationBody.filter(_ > 0), iterationBody.filter(_ <= 0))}
}

  （10）extract timestamps

  提取记录中的时间戳来跟需要事件时间的window一起发挥作用。DataStream --> DataStream

stream.assignTimestamps { timestampExtractor }

5 Sink

  官方提供了一部分的框架的sink。除此以外，需要用户自定义实现sink。

Apache Kafka (source/sink)
Apache Cassandra (sink)
Amazon Kinesis Streams (source/sink)
Elasticsearch (sink)
Hadoop FileSystem (sink)
RabbitMQ (source/sink)
Apache NiFi (source/sink)
Twitter Streaming API (source)Apache ActiveMQ (source/sink)
Apache Flume (sink)
Redis (sink)
Akka (sink)
Netty (source)

  （1）kafka

  需要添加依赖

<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-kafka-0.11_2.11</artifactId><version>1.10.0</version>
</dependency>

  主函数中添加sink

datastream.addSink(new FlinkKafkaProducer011[String]("localhost:9092", "test", new SimpleStringSchema()))

  （2）redis

  添加依赖

<dependency><groupId>org.apache.bahir</groupId><artifactId>flink-connector-redis_2.11</artifactId><version>1.0</version>
</dependency>

  定义一个redis的mapper类，用于定义保存到redis时调用的命令：

class RedisExampleMapper extends RedisMapper[(String, String)]{override def getCommandDescription: RedisCommandDescription = {new RedisCommandDescription(RedisCommand.HSET, "HASH_NAME")}override def getKeyFromData(data: (String, String)): String = data._1override def getValueFromData(data: (String, String)): String = data._2
}

  在主函数中调用：

val conf = new FlinkJedisPoolConfig.Builder().setHost("127.0.0.1").build()
stream.addSink(new RedisSink[(String, String)](conf, new RedisExampleMapper))

  （3）Elasticsearch

  添加依赖

<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-elasticsearch6_2.11</artifactId><version>1.10.0</version>
</dependency>

  在主函数中调用：

import org.apache.flink.api.common.functions.RuntimeContext
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream
import org.apache.flink.streaming.connectors.elasticsearch.ElasticsearchSinkFunction
import org.apache.flink.streaming.connectors.elasticsearch.RequestIndexer
import org.apache.flink.streaming.connectors.elasticsearch6.ElasticsearchSinkimport org.apache.http.HttpHost
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest
import org.elasticsearch.client.Requestsimport java.util.ArrayList
import java.util.Listval input: DataStream[String] = ...val httpHosts = new java.util.ArrayList[HttpHost]
httpHosts.add(new HttpHost("127.0.0.1", 9300, "http"))
httpHosts.add(new HttpHost("10.2.3.1", 9300, "http"))val esSinkBuilder = new ElasticsearchSink.Builer[String](httpHosts,new ElasticsearchSinkFunction[String] {def createIndexRequest(element: String): IndexRequest = {val json = new java.util.HashMap[String, String]json.put("data", element)return Requests.indexRequest().index("my-index").type("my-type").source(json)}}
)// configuration for the bulk requests; this instructs the sink to emit after every element, otherwise they would be buffered
esSinkBuilder.setBulkFlushMaxActions(1)// provide a RestClientFactory for custom configuration on the internally created REST client
esSinkBuilder.setRestClientFactory(restClientBuilder -> {restClientBuilder.setDefaultHeaders(...)restClientBuilder.setMaxRetryTimeoutMillis(...)restClientBuilder.setPathPrefix(...)restClientBuilder.setHttpClientConfigCallback(...)}
)// finally, build and add the sink to the job's pipeline
input.addSink(esSinkBuilder.build)

  （4）JDBC 自定义sink

  以mysql为例，添加依赖

<dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId><version>5.1.44</version>
</dependency>

  添加MysqlJdbcSink

class MysqlJdbcSink() extends RichSinkFunction[(String, String)]{var conn: Connection = _var insertStmt: PreparedStatement = _var updateStmt: PreparedStatement = _// open 主要是创建连接override def open(parameters: Configuration): Unit = {super.open(parameters)conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/test", "root", "root")insertStmt = conn.prepareStatement("INSERT INTO mysqljdbcsink (id, name) VALUES (?, ?)")updateStmt = conn.prepareStatement("UPDATE mysqljdbcsink SET id = ? WHERE name = ?")}// 调用连接，执行sqloverride def invoke(value: (String, String), context: SinkFunction.Context[_]): Unit = {updateStmt.setString(1, value._1)updateStmt.setString(2, value._2)updateStmt.execute()if (updateStmt.getUpdateCount == 0) {insertStmt.setString(1, value._1)insertStmt.setString(2, value._2)insertStmt.execute()}}override def close(): Unit = {insertStmt.close()updateStmt.close()conn.close()}
}

  主函数中调用

dataStream.addSink(new MysqlJdbcSink())

6 UDF函数

6.1 函数类（Function Classes）

  函数类：就是在Flink里面每一步运算，转换，包括source和sink。每一个算子里面的参数都可以传入一个所谓的函数类。就提供了更多更灵活的实现自己功能的方法。Flink暴露了所有udf函数的接口(实现方式为接口或者抽象类)。例如MapFunction, FilterFunction, ProcessFunction等等

  实现了FilterFunction接口如下：

class MyFilter extends FilterFunction[String] {override def filter(value: String): Boolean = {value.contains("flink")}
}
val filterStream = stream.filter(new FlinkFilter)

  将函数实现成匿名类

val filterStream = stream.filter(new RichFilterFunction[String] {override def filter(value: String): Boolean = {value.contains("flink")}}
)

6.2 富函数（Rich Functions）

  “富函数”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。如RichMapFunction， RichFlatMapFunction，RichFilterFunction

  Rich Function有一个生命周期的概念。典型的生命周期方法有：

  ①open()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。

  ②close()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。

  ③getRuntimeContext()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

class MyFlatMap extends RichFlatMapFunction[Int, (Int, Int)] {var subTaskIndex = 0override def open(configuration: Configuration): Unit = {subTaskIndex = getRuntimeContext.getIndexOfThisSubtask// 以下可以做一些初始化工作，
}override def flatMap(in: Int, out: Collector[(Int, Int)]): Unit = {if (in % 2 == subTaskIndex) {out.collect((subTaskIndex, in))}
}override def close(): Unit = {// 以下做一些清理工作}
}