【flink番外篇】13、Broadcast State 模式示例-简单模式匹配（1）

Flink 系列文章

一、Flink 专栏

Flink 专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。

  • 1、Flink 部署系列
    本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。

  • 2、Flink基础系列
    本部分介绍Flink 的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastream api用法、四大基石等内容。

  • 3、Flik Table API和SQL基础系列
    本部分介绍Flink Table Api和SQL的基本用法，比如Table API和SQL创建库、表用法、查询、窗口函数、catalog等等内容。

  • 4、Flik Table API和SQL提高与应用系列
    本部分是table api 和sql的应用部分，和实际的生产应用联系更为密切，以及有一定开发难度的内容。

  • 5、Flink 监控系列
    本部分和实际的运维、监控工作相关。

二、Flink 示例专栏

Flink 示例专栏是 Flink 专栏的辅助说明，一般不会介绍知识点的信息，更多的是提供一个一个可以具体使用的示例。本专栏不再分目录，通过链接即可看出介绍的内容。

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文章目录

  • Flink 系列文章
  • 一、示例：按照分组规则进行图形匹配-KeyedBroadcastProcessFunction
    • 1、maven依赖
    • 2、实现
    • 3、验证
      • 1）、规则输入
      • 2）、item输入
      • 3）、控制台输出

本文详细的介绍了通过broadcast state的实现简单的模式匹配，其中需要用到KeyedBroadcastProcessFunction。

如果需要了解更多内容，可以在本人Flink 专栏中了解更新系统的内容。

本文除了maven依赖外，没有其他依赖。

一、示例：按照分组规则进行图形匹配-KeyedBroadcastProcessFunction

本示例是简单的应用broadcast state实现简单模式匹配，即实现：
1、按照相同颜色进行分组，在相同颜色组中按照规则进行匹配。
2、相同颜色的规则1：长方形后是三角形
3、相同颜色的规则2：正方形后是长方形

如匹配上述规则1或规则2则输出匹配成功。

1、maven依赖

<properties><encoding>UTF-8</encoding><project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding><maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source><maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target><java.version>1.8</java.version><scala.version>2.12</scala.version><flink.version>1.17.0</flink.version></properties><dependencies><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-clients</artifactId><version>${flink.version}</version><scope>provided</scope></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-java</artifactId><version>${flink.version}</version><scope>provided</scope></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-streaming-java</artifactId><version>${flink.version}</version><!-- <scope>provided</scope> --></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-csv</artifactId><version>${flink.version}</version><scope>provided</scope></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-json</artifactId><version>${flink.version}</version><scope>provided</scope></dependency><!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.commons/commons-compress --><dependency><groupId>org.apache.commons</groupId><artifactId>commons-compress</artifactId><version>1.24.0</version></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><version>1.18.2</version><!-- <scope>provided</scope> --></dependency></dependencies>

2、实现

package org.tablesql.join;import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;import org.apache.flink.api.common.state.MapState;
import org.apache.flink.api.common.state.MapStateDescriptor;
import org.apache.flink.api.common.state.ReadOnlyBroadcastState;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.BasicTypeInfo;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeHint;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.api.java.typeutils.ListTypeInfo;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.BroadcastStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.KeyedBroadcastProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;/** @Author: alanchan* * @LastEditors: alanchan* * @Description: 按照相同颜色进行分组，在相同颜色组中按照规则进行匹配。相同颜色的规则1：长方形后是三角形；规则2：正方形后是长方形*/
public class TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo {@Data@NoArgsConstructor@AllArgsConstructorstatic class Shape {private String name;private String desc;}@Data@NoArgsConstructor@AllArgsConstructorstatic class Colour {private String name;private Long blue;private Long red;private Long green;}@Data@NoArgsConstructor@AllArgsConstructorstatic class Item {private Shape shape;private Colour color;}@Data@NoArgsConstructor@AllArgsConstructorstatic class Rule {private String name;private Shape first;private Shape second;}public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// item 实时流DataStream<Item> itemStream = env.socketTextStream("192.168.10.42", 9999).map(o -> {// 解析item流// 数据结构：Item[shape(name,desc);color(name,blue,red,green)]String[] lines = o.split(";");String[] shapeString = lines[0].split(",");String[] colorString = lines[1].split(",");Shape shape = new Shape(shapeString[0],shapeString[1]);Colour color = new Colour(colorString[0],Long.valueOf(colorString[1]),Long.valueOf(colorString[2]),Long.valueOf(colorString[3]));return new Item(shape,color);});// rule 实时流DataStream<Rule> ruleStream = env.socketTextStream("192.168.10.42", 8888).map(o -> {// 解析rule流// 数据结构：Rule[name;shape(name,desc);shape(name,desc)]String[] lines = o.split(";");String name = lines[0];String[] firstShapeString = lines[1].split(",");String[] secondShapeString = lines[2].split(",");Shape firstShape = new Shape(firstShapeString[0],firstShapeString[1]);Shape secondShape = new Shape(secondShapeString[0],secondShapeString[1]);return new Rule(name,firstShape,secondShape);}).setParallelism(1);// 将图形使用颜色进行划分KeyedStream<Item, Colour> colorPartitionedStream = itemStream.keyBy(new KeySelector<Item, Colour>() {@Overridepublic Colour getKey(Item value) throws Exception {return value.getColor();// 实现分组}});colorPartitionedStream.print("colorPartitionedStream:---->");// 一个 map descriptor，它描述了用于存储规则名称与规则本身的 map 存储结构MapStateDescriptor<String, Rule> ruleStateDescriptor = new MapStateDescriptor<>("RulesBroadcastState",BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO,TypeInformation.of(new TypeHint<Rule>() {}));// 将rule定义为广播流，广播规则并且创建 broadcast stateBroadcastStream<Rule> ruleBroadcastStream = ruleStream.broadcast(ruleStateDescriptor);// 连接，输出流,connect() 方法需要由非广播流来进行调用，BroadcastStream 作为参数传入。DataStream<String> output = colorPartitionedStream.connect(ruleBroadcastStream).process(// KeyedBroadcastProcessFunction 中的类型参数表示：// 1. key stream 中的 key 类型// 2. 非广播流中的元素类型// 3. 广播流中的元素类型// 4. 结果的类型，在这里是 stringnew KeyedBroadcastProcessFunction<Colour, Item, Rule, String>() {// 存储部分匹配的结果，即匹配了一个元素，正在等待第二个元素// 用一个数组来存储，因为同时可能有很多第一个元素正在等待private final MapStateDescriptor<String, List<Item>> itemMapStateDesc = new MapStateDescriptor<>("items",BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO,new ListTypeInfo<>(Item.class));// 与之前的 ruleStateDescriptor 相同,用于存储规则名称与规则本身的 map 存储结构private final MapStateDescriptor<String, Rule> ruleStateDescriptor = new MapStateDescriptor<>("RulesBroadcastState",BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO,TypeInformation.of(new TypeHint<Rule>() {}));// 负责处理广播流的元素        @Overridepublic void processBroadcastElement(Rule ruleValue,KeyedBroadcastProcessFunction<Colour, Item, Rule, String>.Context ctx,Collector<String> out) throws Exception {// 得到广播流的存储状态：ctx.getBroadcastState(MapStateDescriptor<K, V> stateDescriptor)// 查询元素的时间戳：ctx.timestamp()// 查询目前的Watermark：ctx.currentWatermark()// 目前的处理时间(processing time)：ctx.currentProcessingTime()// 产生旁路输出：ctx.output(OutputTag<X> outputTag, X value)    // 在 getBroadcastState() 方法中传入的 stateDescriptor 应该与调用 .broadcast(ruleStateDescriptor) 的参数相同ctx.getBroadcastState(ruleStateDescriptor).put(ruleValue.getName(), ruleValue);}// 负责处理另一个流的元素@Overridepublic void processElement(Item itemValue,KeyedBroadcastProcessFunction<Colour, Item, Rule, String>.ReadOnlyContext ctx,Collector<String> out) throws Exception {final MapState<String, List<Item>> itemMapState = getRuntimeContext().getMapState(itemMapStateDesc);final Shape shape = itemValue.getShape();System.out.println("shape:"+shape);// 在 getBroadcastState() 方法中传入的 stateDescriptor 应该与调用 .broadcast(ruleStateDescriptor) 的参数相同ReadOnlyBroadcastState<String, Rule> readOnlyBroadcastState = ctx.getBroadcastState(ruleStateDescriptor);Iterable<Entry<String, Rule>> iterableRule = readOnlyBroadcastState.immutableEntries();for (Entry<String, Rule> entry : iterableRule) {final String ruleName = entry.getKey();final Rule rule = entry.getValue();// 初始化List<Item> itemStoredList = itemMapState.get(ruleName);if (itemStoredList == null) {itemStoredList = new ArrayList<>();}// 比较 shape if (shape.getName().equals(rule.second.getName()) && !itemStoredList.isEmpty()) {for (Item item : itemStoredList) {// 符合规则，收集匹配结果out.collect("匹配成功: " + item + " - " + itemValue);}itemStoredList.clear();}// 规则连续性设置if (shape.getName().equals(rule.first.getName())) {itemStoredList.add(itemValue);}// if (itemStoredList.isEmpty()) {itemMapState.remove(ruleName);} else {itemMapState.put(ruleName, itemStoredList);}}}});output.print("output:------->");env.execute();}}

3、验证

在netcat中启动两个端口，分别是8888和9999，8888输入规则，9999输入item，然后关键控制台输出。

1）、规则输入

red;rectangle,is a rectangle;tripe,is a tripe
green;square,is a square;rectangle,is a rectangle

2）、item输入

# 匹配成功
rectangle,is a rectangle;red,100,100,100
tripe,is a tripe;red,100,100,100# 匹配成功
square,is square;green,150,150,150
rectangle,is a rectangle;green,150,150,150# 匹配不成功
tripe,is tripe;blue,200,200,200# 匹配成功
rectangle,is a rectangle;blue,100,100,100
tripe,is a tripe;blue,100,100,100# 匹配不成功
tripe,is a tripe;blue,100,100,100
rectangle,is a rectangle;blue,100,100,100

3）、控制台输出

colorPartitionedStream:---->:9> TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Item(shape=TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Shape(name=rectangle, desc=is a rectangle), color=TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Colour(name=red, blue=100, red=100, green=100))shape:TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Shape(name=rectangle, desc=is a rectangle)
colorPartitionedStream:---->:9> TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Item(shape=TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Shape(name=tripe, desc=is a tripe), color=TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Colour(name=red, blue=100, red=100, green=100))shape:TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Shape(name=tripe, desc=is a tripe)
output:------->:9> 匹配成功: TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Item(shape=TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Shape(name=rectangle, desc=is a rectangle), color=TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Colour(name=red, blue=100, red=100, green=100)) - TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Item(shape=TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Shape(name=tripe, desc=is a tripe), color=TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Colour(name=red, blue=100, red=100, green=100))
colorPartitionedStream:---->:9> TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Item(shape=TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Shape(name=rectangle, desc=is a rectangle), color=TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Colour(name=green, blue=150, red=150, green=150))
output:------->:9> 匹配成功: TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Item(shape=TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Shape(name=square, desc=is square), color=TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Colour(name=green, blue=150, red=150, green=150)) - TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Item(shape=TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Shape(name=rectangle, desc=is a rectangle), color=TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Colour(name=green, blue=150, red=150, green=150))
colorPartitionedStream:---->:3> TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Item(shape=TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Shape(name=tripe, desc=is tripe), color=TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Colour(name=blue, blue=200, red=200, green=200))
colorPartitionedStream:---->:1> TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Item(shape=TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Shape(name=rectangle, desc=is a rectangle), color=TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Colour(name=blue, blue=100, red=100, green=100))
colorPartitionedStream:---->:1> TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Item(shape=TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Shape(name=tripe, desc=is a tripe), color=TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Colour(name=blue, blue=100, red=100, green=100))
output:------->:1> 匹配成功: TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Item(shape=TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Shape(name=rectangle, desc=is a rectangle), color=TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Colour(name=blue, blue=100, red=100, green=100)) - TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Item(shape=TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Shape(name=tripe, desc=is a tripe), color=TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Colour(name=blue, blue=100, red=100, green=100))
colorPartitionedStream:---->:1> TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Item(shape=TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Shape(name=tripe, desc=is a tripe), color=TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Colour(name=blue, blue=100, red=100, green=100))
colorPartitionedStream:---->:1> TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Item(shape=TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Shape(name=rectangle, desc=is a rectangle), color=TestJoinDimKeyedBroadcastProcessFunctionDemo.Colour(name=blue, blue=100, red=100, green=100))

以上，本文详细的介绍了通过broadcast state的实现简单的模式匹配，其中需要用到KeyedBroadcastProcessFunction。

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