从WordCount学习Flink源码-1

1.初识WordCount

        近几年实时数据处理和流式数据处理的框架Flink越来越火热，特别是这两年从Flink 1.13开始Flink做成了流批一体，他的火热程度就更不言而喻了。而我们学习Flink都是从WordCount开始的，WordCount对于现在的我们来说可能来说非常简单，但对初学者来说当时可能是我们噩梦的开始，特别是Flink的API名字相对来说都比较长，对于初学者的我们来说很容易把我们给烦死,于是我发明了这款防烦恼辅助器，设计非常的银杏，感到烦恼的小伙伴们可以对自己头上来一下就再也不会感到烦恼了(哈哈.....最近抖音刷多了，开个小玩笑)。

 下面我们再简单回顾一下WordCount的代码：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        DataStream<String> text = env.readTextFile("E:\\tmp\\hudi_flink\\src\\main\\resources\\a.txt");

        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> sumDS = text.map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> map(String value) throws Exception {
                return new Tuple2<>(value, 1);
            }
        }).keyBy(new KeySelector<Tuple2<String, Integer>, String>() {
            @Override
            public String getKey(Tuple2<String, Integer> value) throws Exception {
                return value.f0;
            }
        }).sum(1);

        sumDS.print();


        env.execute();

 可以看到代码大概分为三部分：

1.第一部分是我们创建了一个StreamExecutionEnvironment,这个是flink的执行环境。

2.第二部分就是我们写的业务代码从env.readTextFlie到sumDS.print。

3.第三部分是env.execute方法

这三部分我们都耳熟能祥了，所有的flink代码基本也是由着三部分组成的,相信了解过Flink的兄弟们都知道Flink的算子分为，分为：source算子,转换算子，sink算子。

2.Source算子源码分析

source算子也有挺多种类例如：

env.readTextFile()

env.sockerTextStream()

env.fromCollection()

env.addSource()

看似很多，其实底层调用的都是env.addSource，所以我们自定义数据源的时候可以直接使用env.addSource，下面我们简单看一下env.readTextFile()底层的源码是如何调用的

 

 由于下面这个代码比较长，我们直接粘贴过来，可以看到里面除了校验参数，然后就是创建了一个监控函数，一个连续读文件算子的工厂，监控模式，最后调用了add.source方法。

 private <OUT> DataStreamSource<OUT> createFileInput(
            FileInputFormat<OUT> inputFormat,
            TypeInformation<OUT> typeInfo,
            String sourceName,
            FileProcessingMode monitoringMode,
            long interval) {

        Preconditions.checkNotNull(inputFormat, "Unspecified file input format.");
        Preconditions.checkNotNull(typeInfo, "Unspecified output type information.");
        Preconditions.checkNotNull(sourceName, "Unspecified name for the source.");
        Preconditions.checkNotNull(monitoringMode, "Unspecified monitoring mode.");

        Preconditions.checkArgument(
                monitoringMode.equals(FileProcessingMode.PROCESS_ONCE)
                        || interval >= ContinuousFileMonitoringFunction.MIN_MONITORING_INTERVAL,
                "The path monitoring interval cannot be less than "
                        + ContinuousFileMonitoringFunction.MIN_MONITORING_INTERVAL
                        + " ms.");

        ContinuousFileMonitoringFunction<OUT> monitoringFunction =
                new ContinuousFileMonitoringFunction<>(
                        inputFormat, monitoringMode, getParallelism(), interval);

        ContinuousFileReaderOperatorFactory<OUT, TimestampedFileInputSplit> factory =
                new ContinuousFileReaderOperatorFactory<>(inputFormat);

        final Boundedness boundedness =
                monitoringMode == FileProcessingMode.PROCESS_ONCE
                        ? Boundedness.BOUNDED
                        : Boundedness.CONTINUOUS_UNBOUNDED;

        SingleOutputStreamOperator<OUT> source =
                addSource(monitoringFunction, sourceName, null, boundedness)
                        .transform("Split Reader: " + sourceName, typeInfo, factory);

        return new DataStreamSource<>(source);
    }

3.转换算子源码分析

转换算子的种类非常丰富，像我们这个案例中我们就用到了map，sum算子。虽然我们flink也写了很多代码，但是我们有没有详细观察过这些算子底层是调用了那些方法，今天我们就一起来看看他的底层调用是怎么样的。

1.Map算子

 

 

从上面我们可以看到 map方法经过一系列的调用最终从function-->streamOperator-->transformation了，最终调用transformations.add方法。transformations是env的一个成员变量，是一个list集合，专门用来放transformation，至于他的作用我们后面再说。

2.sum算子

 sum算子从aggregate function --> reduce function --> transformation,最终还是调用transformations.add方法，其他算子我这边就不举例了，所有transform算子最终都是调用transformations.add方法,这样flink才可以从env中拿到我们作业的血缘依赖。

3.sink算子源码分析

1.Print算子

 

 print算子通过调用addSink -->  addOperator -->add 方法，最终也加入到了transformation中

 2.addSink算子

没想到addSink算子更简单，直接一步到位..

 

 好辣，今天就写这么多吧，明天继续写transformations获取到这些作业的血缘依赖该怎么处理把他交给flink来变成我们非常熟悉的streamGraph.