Flink Collector Output 接口源码解析
Flink Collector Output 接口源码解析
Flink中的算源Collector接口和其扩展Output接口在数据传递中起关键作用。Output接口增加了Watermark功能,源码是算源数据传输的基石。本文将深入解析collect方法及相关重要实现类,源码cvshowimage 源码帮助理解数据传递的算源逻辑和场景划分。Collector和Output接口
Collector接口有2个核心方法,源码Output接口则增加了4个功能,算源WatermarkGaugeExposingOutput接口则专注于显示Watermark值。源码主要关注collect方法,算源它是源码数据发送的核心操作,Flink中有多个Output实现类,算源针对不同场景如数据传递、源码Metrics统计、算源广播和时间戳处理。Output实现类分类
Output类可以归类为:同一operatorChain内的数据传递(如ChainingOutput和CopyingChainingOutput)、跨operatorChain间(RecordWriterOutput)、统计Metrics(CountingOutput)、广播(BroadcastingOutputCollector)和时间戳处理(TimestampedCollector)。示例应用与调用链路
通过一个示例,我们了解了Kafka Source与Map算子之间的数据传递使用ChainingOutput,而Map到Process之间的传递则用RecordWriterOutput。在不同Output的选择中,objectReuse配置起着决定性作用,影响性能和安全性。 总结来说,ChainingOutput用于operatorChain内部,RecordWriterOutput处理跨chain,CountingOutput负责Metrics,BroadcastingOutputCollector用于广播,TimestampedCollector则用于设置时间戳。开启objectReuse会影响选择的Output类型。阅读推荐
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Flink源码分析——Checkpoint源码分析(二)
《Flink Checkpoint源码分析》系列文章深入探讨了Flink的源码小熊Checkpoint机制,本文聚焦于Task内部状态数据的存储过程,深入剖析状态数据的具体存储方式。Flink的Checkpoint核心逻辑被封装在`snapshotStrategy.snapshot()`方法中,这一过程主要由`HeapSnapshotStrategy`实现。在进行状态数据的快照操作时,首先对状态数据进行拷贝,这里采取的是引用拷贝而非实例拷贝,速度快且占用内存较少。拷贝后的状态数据被写入到一个临时的`CheckpointStateOutputStream`,即`$CHECKPOINT_DIR/$UID/chk-n`格式的目录,这个并非最终数据存储位置。
在拷贝和初始化输出流后,`AsyncSnapshotCallable`被创建,其`callInternal()`方法中负责将状态数据持久化至磁盘。这个过程分为几个关键步骤:
获取`CheckpointStateOutputStream`,写入状态数据元数据,如状态名、序列化类型等。
对状态数据按`keyGroupId`进行分组,依次将每个`keyGroupId`对应的状态数据写入文件。
封装状态数据的元数据信息,包括存储路径和大小,以及每个`keyGroupId`在文件中的偏移位置。
在分组过程中,状态数据首先被扁平化并添加到`partitioningSource[]`中,同时记录每个元素对应的`keyGroupId`在`counterHistogram[]`中的位置。构建直方图后,数据依据`keyGroupId`进行排序并写入文件,同时将偏移位置记录在`keyGroupOffsets[]`中。具体实现细节中,`FsCheckpointStateOutputStream`用于创建文件系统输出流,配置包括基路径、文件系统类型、源码股价缓冲大小、文件状态阈值等。`StreamStateHandle`最终封装了状态数据的存储文件路径和大小信息,而`KeyedStateHandle`进一步包含`StreamStateHandle`和`keyGroupRangeOffsets`,后者记录了每个`keyGroupId`在文件中的存储位置,以供状态数据检索使用。
简而言之,Flink在执行Checkpoint时,通过一系列精心设计的步骤,确保了状态数据的高效、安全存储。从状态数据的拷贝到元数据的写入,再到状态数据的持久化,每一个环节都充分考虑了性能和数据完整性的需求,使得Flink的实时计算能力得以充分发挥。
FLINK 部署(阿里云)、监控 和 源码案例
FLINK部署、监控与源码实例详解
在实际部署FLINK至阿里云时,POM.xml配置是一个关键步骤。为了减小生产环境的包体积并提高效率,我们通常选择将某些依赖项设置为provided,确保在生产环境中这些jar包已预先存在。而在本地开发环境中,这些依赖需要被包含以支持测试。 核心代码示例中,数据流API的运用尤其引人注目。通过Flink,我们实现了从Kafka到Hologres的高效数据流转。具体步骤如下:Kafka配置:首先,确保Kafka作为数据源的配置正确无误,包括连接参数、主题等,这是比特源码整个流程的开端。
Flink处理:Flink的数据流API在此处发挥威力,它可以实时处理Kafka中的数据,执行各种复杂的数据处理操作。
目标存储:数据处理完成后,Flink将结果无缝地发送到Hologres,作为最终的数据存储和分析目的地。
Flink深入浅出:JDBC Connector源码分析
大数据开发中,数据分析与报表制作是日常工作中最常遇到的任务。通常,我们通过读取Hive数据来进行计算,并将结果保存到数据库中,然后通过前端读取数据库来进行报表展示。然而,使用FlinkSQL可以简化这一过程,通过一个SQL语句即可完成整个ETL流程。
在Flink中,读取Hive数据并将数据写入数据库是常见的需求。本文将重点讲解数据如何写入数据库的过程,包括刷写数据库的机制和原理。
以下是本文将讲解的几个部分,以解答在使用过程中可能产生的疑问:
1. 表的定义
2. 定义的表如何找到具体的实现类(如何自定义第三方sink)
3. 写入数据的机制原理
(本篇基于1..0源码整理而成)
1. 表的定义
Flink官网提供了SQL中定义表的示例,以下以oracle为例:
定义好这样的表后,就可以使用insert into student执行插入操作了。接下来,我们将探讨其中的技术细节。
2. 如何找到实现类
实际上,这一过程涉及到之前分享过的SPI(服务提供者接口),即DriverManager去寻找Driver的过程。在Flink SQL执行时,会通过translate方法将SQL语句转换为对应的Operation,例如insert into xxx中的xxx会转换为CatalogSinkModifyOperation。这个操作会获取表的信息,从而得到Table对象。108源码如果这个Table对象是CatalogTable,则会进入TableFactoryService.find()方法找到对应的实现类。
寻找实现类的过程就是SPI的过程。即通过查找路径下所有TableFactory.class的实现类,加载到内存中。这个SPI的定义位于resources下面的META-INFO下,定义接口以及实现类。
加载到内存后,首先判断是否是TableFactory的实现类,然后检查必要的参数是否满足(如果不满足会抛出异常,很多人在第一次使用Flink SQL注册表时,都会遇到NoMatchingTableFactoryException异常,其实都是因为配置的属性不全或者Jar报不满足找不到对应的TableFactory实现类造成的)。
找到对应的实现类后,调用对应的createTableSink方法就能创建具体的实现类了。
3. 工厂模式+创建者模式,创建TableSink
JDBCTableSourceSinkFactory是JDBC表的具体实现工厂,它实现了stream的sinkfactory。在1..0版本中,它不能在batch模式下使用,但在1.版本中据说会支持。这个类使用了经典的工厂模式,其中createStreamTableSink负责创建真正的Table,基于创建者模式构建JDBCUpsertTableSink。
创建出TableSink之后,就可以使用Flink API,基于DataStream创建一个Sink,并配置对应的并行度。
4. 消费数据写入数据库
在消费数据的过程中,底层基于PreparedStatement进行批量提交。需要注意的是提交的时机和机制。
控制刷写触发的最大数量 'connector.write.flush.max-rows' = ''
控制定时刷写的时间 'connector.write.flush.interval' = '2s'
这两个条件先到先触发,这两个参数都是可以通过with()属性配置的。
JDBCUpsertFunction很简单,主要的工作是包装对应的Format,执行它的open和invoke方法。其中open负责开启连接,invoke方法负责消费每条数据提交。
接下来,我们来看看关键的format.open()方法:
接下来就是消费数据,执行提交了
AppendWriter很简单,只是对PreparedStatement的封装而已
5. 总结
通过研究代码,我们应该了解了以下关键问题:
1. JDBC Sink执行的机制,比如依赖哪些包?(flink-jdbc.jar,这个包提供了JDBCTableSinkFactory的实现)
2. 如何找到对应的实现?基于SPI服务发现,扫描接口实现类,通过属性过滤,最终确定对应的实现类。
3. 底层如何提交记录?目前只支持append模式,底层基于PreparedStatement的addbatch+executeBatch批量提交
4. 数据写入数据库的时机和机制?一方面定时任务定时刷新,另一方面数量超过限制也会触发刷新。
更多Flink内容参考:
深度解析Flink flatMap算子的自定义方法(附代码例子)
本文深入解读了Flink中flatMap算子的自定义方法,并提供了代码实例。在使用Flink的算子时,通常需要自定义,自定义时可以采用Lambda表达式或继承并重写函数类。
对于map、flatMap、reduce等操作,开发者可以实现MapFunction、FlatMapFunction、ReduceFunction等接口类。这些函数类拥有泛型参数,定义了输入或输出数据类型。要自定义函数,需要继承这些类并重写内部函数,例如FlatMapFunction接口由Flink的Function接口继承,且具备Serializable接口,用于确保在任务管理器之间进行序列化和反序列化。
在使用FlatMapFunction时,接口定义了两个泛型参数:T和O,分别对应输入和输出数据类型。自定义函数主要关注重写flatMap方法,该方法接受输入值value和Collector类out作为参数,负责处理输入数据并输出相应的结果。
本文提供了一个继承FlatMapFunction并实现flatMap的示例,用于对长度超过特定限制的字符串进行切词处理。
当处理逻辑简单时,使用Lambda表达式可能是更优的选择。Flink的Scala源码中提供三种定义flatMap的实现方式,每种方式在Lambda表达式的输入、输出类型和使用场景上有所不同。Lambda表达式可以简化代码编写,但需要注意类型匹配,以避免Intellij IDEA的类型检查提示。
本文还介绍了另一种实现方法——使用Intellij IDEA的类型检查和匹配功能,帮助开发者在代码编写过程中快速识别并修正类型不匹配的问题。
在某些情况下,Flink提供了更高级的Rich函数类,增加了Rich前缀的函数类在普通的函数类基础上增加了额外的功能,如RuntimeContext的访问,用于在分布式环境下进行更复杂的操作,如累加器的使用。
综上所述,Flink的自定义方法提供了丰富的功能,包括Lambda表达式、普通函数类和Rich函数类等。开发者可以根据实际需求选择合适的方法进行自定义,以实现高效的数据处理任务。
十二、flink源码解析-创建和启动TaskManager二
深入探讨Flink源码中创建与启动TaskManager的过程,我们首先聚焦于内部启动onStart阶段。此阶段核心在于启动TaskExecutorServices服务,具体步骤包括与ResourceManager的连接、注册和资源分配。
当TaskExecutor启动时,首先生成新的注册并创建未完成的future,随后等待注册成功并执行注册操作。这一过程由步骤1至步骤5组成,确保注册与资源连接的无缝集成。一旦注册成功,资源管理器会发送SlotReport报告至TaskExecutor,然后分配slot。
TaskSlotTable开始分配slot,JobTable获取并提供slot至JobManager。这一流程确保资源的有效分配与任务的高效执行。与此同时,ResourceManager侧的TaskExecutor注册流程同样重要,包括连接与注册TaskExecutor。
一旦完成注册与资源分配,ResourceManager会发送SlotReport报告至JobMaster,提供slot以供调度任务。这一步骤标志着slot的分配与JobManager的准备工作就绪,为后续任务部署打下基础。
在ResourceManager侧,slot管理组件注册新的taskManager,根据规则更新slot状态、释放资源或继续执行注册。这一过程确保资源的高效管理与任务的顺利进行。
在JobMaster侧,slot的分配与管理通过slotPool进行,确保待调度任务能够得到所需资源。这一阶段标志着任务调度与执行的准备就绪。
流程的最后,回顾整个创建与启动TaskManager的过程,从资源连接与注册到slot分配与任务调度,各个环节紧密相连,确保Flink系统的高效运行与任务的顺利执行。
Flink mysql-cdc connector 源码解析
Flink 1. 引入了 CDC功能,用于实时同步数据库变更。Flink CDC Connectors 提供了一组源连接器,支持从MySQL和PostgreSQL直接获取增量数据,如Debezium引擎通过日志抽取实现。以下是Flink CDC源码解析的关键部分:
首先,MySQLTableSourceFactory是实现的核心,它通过DynamicTableSourceFactory接口构建MySQLTableSource对象,获取数据库和表的信息。MySQLTableSource的getScanRuntimeProvider方法负责创建用于读取数据的运行实例,包括DeserializationSchema转换源记录为Flink的RowData类型,并处理update操作时的前后数据。
DebeziumSourceFunction是底层实现,继承了RichSourceFunction和checkpoint接口,确保了Exactly Once语义。open方法初始化单线程线程池以进行单线程读取,run方法中配置DebeziumEngine并监控任务状态。值得注意的是,目前只关注insert, update, delete操作,表结构变更暂不被捕捉。
为了深入了解Flink SQL如何处理列转行、与HiveCatalog的结合、JSON数据解析、DDL属性动态修改以及WindowAssigner源码,可以查阅文章。你的支持是我写作的动力,如果文章对你有帮助,请给予点赞和关注。
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flink自定义trigger-实现窗口随意输出
之前,我曾简要介绍过flink的窗口以及与Spark Streaming窗口的对比。
关于flink的窗口操作,尤其是基于事件时间的窗口操作,以下三个关键知识点是大家需要掌握的:
flink提供了多种内置的触发器,其中用于基于事件时间的窗口触发器被称为EventTimeTrigger。
若要实现基于事件时间的窗口随意输出,例如每个元素触发一次输出,我们可以通过修改这个触发器来实现。
可能你没有注意到之前提到的触发器的重要性,因为没有触发器的话,在允许事件滞后的情况下,输出时间会延迟较大。而我们需要尽早看到数据,这时就可以自定义窗口触发。
自定义触发器
可以通过修改基于处理时间的触发器来实现,以下是源码:
主要实现逻辑是在onElement函数中,增加了每个元素触发一次计算结果输出的逻辑。
主函数
代码测试已通过。
明天将在知识星球分享一篇干货和代码案例。
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