flink算子动态编排 - 技术调研历程

本文详细记录了对Flink算子动态编排的技术调研过程,深入探讨了在大数据处理中如何实现算子的灵活配置和流程编排,以提升数据处理效率和系统适应性。

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# 1. 首先,先展示一张常规编写算子计算流程的示意图

# 2. 如上图所示,常规编写算子,相当于死代码,

我们不能够在服务运行的时候,动态的去变更算子流程,

不过这个地方受限于flink生成的计算流图,当服务启动至运行的过程中,flink会将算子的计算流图生成好,不能够进行动态的变更。

当然下面的技术调研,也没有突破这个瓶颈,只是可以在不停止服务,不影响原有算子编排任务前提下,创建新的算子编排任务

以下内容,仅供参考,我会通过几个案例讲述,技术调研过程
# 1. Flink SQL任务自动生成与提交

原博文地址:https://www.cnblogs.com/eryuan/p/15406486.html

大致思想,flink sql通过页面编写代码,可以实现交互式自动生成任务,如下图所示

# 远程提交

上图中作者参考实现效果,编写的实现代码,地址如下所示

github地址:https://github.com/nyingping/flink_remotesubmit

大致思想,通过java编译打包项目文件,将打包后的jar,通过flink-web-API
提交job任务
# 2. 第二种,远程提交job方式

原博文连接地址:https://www.cnblogs.com/gcwell/p/15570295.html

大致思想,通过flink的createRemoteEnvironment远程创建env
<think>好的,我现在需要回答用户关于Flink算子使用说明和示例的问题。首先,我得回顾一下用户提供的引用内容,确保准确引用相关信息。用户提供了三个引用,分别是关于Flink的数据源算子、聚合算子和Transform算子的示例,特别是map操作。 首先,我应该按照用户的要求,结构清晰地分步骤说明。根据系统级指令,需要包括数据源算子、转换算子和数据汇算子,每个部分都要有代码示例,并且正确使用LaTeX格式。比如在解释转换算子时,提到的map、filter、keyBy、reduce等,要给出相应的Java或Scala代码示例。 然后,要确保每个引用的内容被正确引用到。例如,在数据源算子部分,引用[1]和[3]提到了构建环境和fromCollection的使用,应该在相关段落末尾添加[^1]和[^3]。聚合算子部分引用[2]中的内容,需要标注[^2]。 接下来,生成相关问题。问题需要围绕Flink算子的更多细节、最佳实践和应用场景展开,比如数据源算子的类型、转换算子的优化方法等。确保问题与用户提供的引用内容相关,并且能够引导进一步学习。 同时,检查LaTeX语法是否正确,比如行内公式用$...$,独立公式用$$...$$。不过在这个回答中可能数学公式不多,但如果有的话需要注意格式。例如,在解释窗口操作时,如果有时间窗口的表达式,需要用正确的格式。 另外,确保使用中文回答,避免任何Markdown格式,除了代码块需要用三个反引号包裹。代码示例需要根据引用中的内容提供,比如引用[3]中的Scala代码,可以展示map操作,而引用[2]中的聚合算子可以用Java示例。 最后,检查整体结构是否清晰,分为数据源、转换、数据汇三个部分,每个部分都有说明和示例,并且相关问题符合要求。同时,确保所有引用标识正确对应,如引用[1]、[2]、[3]分别在适当的位置标注。</think>### Flink算子使用说明及示例 Flink算子分为**数据源(Source)**、**转换(Transformation)**和**数据汇(Sink)**三类。以下结合示例说明其使用方法: --- #### 一、数据源算子(Source Operators) 数据源算子用于从外部系统(如文件、消息队列、集合等)读取数据。 **示例**:从集合构建数据源(Scala): ```scala val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment val textDataSet: DataSet[String] = env.fromCollection( List("张三,1", "李四,2", "王五,3", "张三,4") ) // 从内存集合生成数据集[^3] ``` 其他常用数据源包括`readTextFile`(文件读取)、`fromElements`(元素集合)等。 --- #### 二、转换算子(Transformation Operators) 转换算子对数据进行处理,核心操作包括: 1. **`map`**:逐条处理数据 ```scala // 将字符串转换为元组(姓名,数值) val tupleData = textDataSet.map { str => val parts = str.split(",") (parts(0), parts(1).toInt) } // 输出如("张三",1) ``` 2. **`filter`**:过滤数据 ```java DataStream<String> filtered = dataStream.filter(value -> value.startsWith("A")); ``` 3. **`keyBy`**:按Key分组 ```java DataStream<Tuple2<String, Integer>> keyedStream = dataStream .keyBy(value -> value.f0); // 按元组第一个字段分组 ``` 4. **`reduce`**:聚合操作 ```java DataStream<Tuple2<String, Integer>> reduced = keyedStream .reduce((v1, v2) -> new Tuple2<>(v1.f0, v1.f1 + v2.f1)); // 对数值求和[^2] ``` 5. **`window`**:窗口计算 ```java dataStream.keyBy(value -> value.id) .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10))) // 定义10秒滚动窗口 .sum("count"); // 按窗口统计总和 ``` --- #### 三、数据汇算子(Sink Operators) 数据汇负责将结果输出到外部系统,如文件、数据库或控制台。 **示例**:输出到文件(Java): ```java DataStream<String> result = ...; result.writeAsText("output/path"); // 写入文本文件 ``` ---
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