富函数(Rich Functions)

富函数是DataStream API中的一类接口,如RichMapFunction、RichFlatMapFunction和RichFilterFunction,它们提供了运行环境上下文及生命周期方法,如open()用于初始化,close()用于清理,getRuntimeContext()获取运行信息。这些特性使得富函数能实现更复杂的业务逻辑。

“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。
 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:
 open()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。
 close()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。
 getRuntimeContext()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

package com.atguigu.apiTest

import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction
import org.apache.flink.configuration.Configuration

object RichFunction {
  def main(args: Array[String]): Unit = {



  }

}

class MyMapFunction extends RichMapFunction[Double, Int]{
  //ctr + O 查看重写方法
  override def map(value: Double): Int = {
    value.toInt - 1
  }

  override def open(parameters: Configuration): Unit = super.open(parameters)

  override def close(): Unit = super.close()
}
class MyFlatMap extends RichFlatMapFunction[Int, (Int, Int)] {
//子任务的index
var subTaskIndex = 0

override def open(configuration: Configuration): Unit = {
subTaskIndex = getRuntimeContext.getIndexOfThisSubtask
// 以下可以做一些初始化工作,例如建立一个和HDFS的连接
}

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,例如断开和HDFS的连接。
}
}


参考

### Spark RDD 宽依赖与窄依赖 RDD 和其父 RDD 之间的依赖关系分为两种类型:窄依赖(narrow dependency)和宽依赖(wide dependency)。在窄依赖中,子 RDD 中的每个分区最多只依赖于单个父 RDD 的一个分区。这种特性使得计算可以在同一节点上完成,而不需要跨网络传输数据[^1]。 相比之下,在宽依赖的情况下,子 RDD 的某个分区可能依赖多个父 RDD 的不同分区。这通常发生在诸如 `groupByKey` 或者 `reduceByKey` 这样的聚合操作之后。由于涉及的数据重分布,宽依赖会触发 shuffle 操作,从而增加处理时间和资源消耗。 ### Rich Functions (富函数) 使用方法及示例 为了提高开发效率以及代码可读性,Spark 提供了一系列丰富的转换函数用于简化常见的编程模式。这些高阶函数可以直接应用于 RDD 上面,并允许传递自定义逻辑作为参数。下面是一些常用的富函数及其应用实例: #### mapPartitions 函数 此函数类似于普通的 `map()` ,但是它一次接收整个分区而不是单独元素来进行映射变换。这种方式减少了反序列化的次数,因此对于大型对象特别有用。 ```python def process_partition(iterator): results = [] for item in iterator: result = some_expensive_computation(item) results.append(result) return iter(results) rdd.mapPartitions(process_partition).collect() ``` #### foreachPartition 函数 当只需要遍历所有元素执行某些副作用操作而不关心返回值时可以选择该方法。比如向外部存储写入数据流就是典型场景之一。 ```python def save_to_db(partition_data): connection = establish_database_connection() # 建立数据库连接 try: with connection.cursor() as cursor: for record in partition_data: insert_into_table(cursor, record) finally: close_database_connection(connection) rdd.foreachPartition(save_to_db) ``` #### aggregateByKey 函数 这是一个非常强大的组合键值对类型的算子,能够有效地减少中间状态保存开销的同时实现复杂的汇总统计需求。 ```python initial_value = ("", 0) merge_value_fn = lambda acc, value: max(acc[1], len(value)), sum([len(x) for x in [acc[0]] + list(value)]) combine_accums_fn = lambda a, b: (max(a[0][1],b[0][1]),a[1]+b[1]) rdd.aggregateByKey(initial_value)(merge_value_fn, combine_accums_fn).collect() ``` 通过上述例子可以看出,利用好这些高级 API 可以为实际项目带来显著的好处——不仅限于性能上的提升还包括更简洁优雅的设计风格。
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