Flink算子使用方法及实例演示：union和connect / 四六文摘

Flink的Transformation转换主要包括四种：单数据流基本转换、基于Key的分组转换、多数据流转换和数据重分布转换。读者可以使用Flink Scala Shell或者Intellij Idea来进行练习：

很多情况下，我们需要对多个数据流进行整合处理，Flink为我们提供了多流转换算子，本文主要介绍多流转换。

union

在DataStream上使用union算子可以合并多个同类型的数据流，并生成同类型的数据流，即可以将多个DataStream[T]合并为一个新的DataStream[T]。数据将按照先进先出（First In First Out）的模式合并，且不去重。下图union对白色和深色两个数据流进行合并，生成一个数据流。

union示意图

假设股票价格数据流来自不同的交易所，我们将其合并成一个数据流：

val shenzhenStockStream: DataStream[StockPrice] = ...
val hongkongStockStream: DataStream[StockPrice] = ...
val shanghaiStockStream: DataStream[StockPrice] = ...
val unionStockStream: DataStream[StockPrice] = shenzhenStockStream.union(hongkongStockStream, shanghaiStockStream)

connect

union虽然可以合并多个数据流，但有一个限制，即多个数据流的数据类型必须相同。connect提供了和union类似的功能，用来连接两个数据流，它与union的区别在于：

connect只能连接两个数据流，union可以连接多个数据流。
connect所连接的两个数据流的数据类型可以不一致，union所连接的两个数据流的数据类型必须一致。
两个DataStream经过connect之后被转化为ConnectedStreams，ConnectedStreams会对两个流的数据应用不同的处理方法，且双流之间可以共享状态。

connect经常被应用在对一个数据流使用另外一个流进行控制处理的场景上，如下图所示。控制流可以是阈值、规则、机器学习模型或其他参数。

对一个数据流进行控制处理

对于ConnectedStreams，我们需要重写CoMapFunction或CoFlatMapFunction。这两个接口都提供了三个泛型，这三个泛型分别对应第一个输入流的数据类型、第二个输入流的数据类型和输出流的数据类型。在重写函数时，对于CoMapFunction，map1处理第一个流的数据，map2处理第二个流的数据；对于CoFlatMapFunction，flatMap1处理第一个流的数据，flatMap2处理第二个流的数据。Flink并不能保证两个函数调用顺序，两个函数的调用依赖于两个数据流数据的流入先后顺序，即第一个数据流有数据到达时，map1或flatMap1会被调用，第二个数据流有数据到达时，map2或flatMap2会被调用。下面的代码对一个整数流和一个字符串流进行了connect操作。

val intStream: DataStream[Int] = senv.fromElements(1, 0, 9, 2, 3, 6)
val stringStream: DataStream[String] = senv.fromElements("LOW", "HIGH", "LOW", "LOW")
val connectedStream: ConnectedStreams[Int, String] = intStream.connect(stringStream)
// CoMapFunction三个泛型分别对应第一个流的输入、第二个流的输入，map之后的输出
class MyCoMapFunction extends CoMapFunction[Int, String, String] {
  override def map1(input1: Int): String = input1.toString
  override def map2(input2: String): String = input2
}
val mapResult = connectedStream.map(new MyCoMapFunction)

我们知道，如果不对DataStream按照Key进行分组，数据是随机分配在各个TaskSlot上的，而绝大多数情况我们是要对某个Key进行分析和处理，Flink允许我们将connect和keyBy或broadcast结合起来使用。例如，我们将之前的股票价格数据流与一个媒体评价数据流结合起来，按照股票代号进行分组。

// 先将两个流connect，再进行keyBy
val keyByConnect1: ConnectedStreams[StockPrice, Media] = stockPriceRawStream
  .connect(mediaStatusStream)
  .keyBy(0,0)
// 先keyBy再connect
val keyByConnect2: ConnectedStreams[StockPrice, Media] = stockPriceRawStream.keyBy(0)
  .connect(mediaStatusStream.keyBy(0))

无论先keyBy还是先connect，我们都可以将含有相同Key的数据转发到下游同一个算子实例上。这种操作有点像SQL中的join操作。Flink也提供了join算子，join主要在时间窗口维度上，connect相比而言更广义一些，关于join的介绍将在后续文章中介绍。

下面的代码展示了如何将股票价格和媒体正负面评价结合起来，当媒体评价为正且股票价格大于阈值时，输出一个正面信号。完整代码在我的github上：https://github.com/luweizheng/flink-tutorials

package com.flink.tutorials.demos.stock
import java.util.Calendar
import com.flink.tutorials.demos.stock.StockPriceDemo.{StockPrice, StockPriceSource, StockPriceTimeAssigner}
import org.apache.flink.configuration.Configuration
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic
import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.RichCoFlatMapFunction
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.RichSourceFunction
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction.SourceContext
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.util.Collector
import scala.util.Random
object StockMediaConnectedDemo {
  def main(args: Array[String]) {
    // 设置执行环境
    val env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(new Configuration())
    env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)
    // 每5秒生成一个Watermark
    env.getConfig.setAutoWatermarkInterval(5000L)
    // 股票价格数据流
    val stockPriceRawStream: DataStream[StockPrice] = env
      // 该数据流由StockPriceSource类随机生成
      .addSource(new StockPriceSource)
      // 设置 Timestamp 和 Watermark
      .assignTimestampsAndWatermarks(new StockPriceTimeAssigner)
    val mediaStatusStream: DataStream[Media] = env
      .addSource(new MediaSource)
    // 先将两个流connect，再进行keyBy
    val keyByConnect1: ConnectedStreams[StockPrice, Media] = stockPriceRawStream
      .connect(mediaStatusStream)
      .keyBy(0,0)
    // 先keyBy再connect
    val keyByConnect2: ConnectedStreams[StockPrice, Media] = stockPriceRawStream.keyBy(0)
      .connect(mediaStatusStream.keyBy(0))
    val alert1 = keyByConnect1.flatMap(new AlertFlatMap).print()
    val alerts2 = keyByConnect2.flatMap(new AlertFlatMap).print()
    // 执行程序
    env.execute("connect stock price with media status")
  }
  /** 媒体评价
    *
    * symbol 股票代号
    * timestamp 时间戳
    * status 评价 正面/一般/负面
    */
  case class Media(symbol: String, timestamp: Long, status: String)
  class MediaSource extends RichSourceFunction[Media]{
    var isRunning: Boolean = true
    val rand = new Random()
    var stockId = 0
    override def run(srcCtx: SourceContext[Media]): Unit = {
      while (isRunning) {
        // 每次从列表中随机选择一只股票
        stockId = rand.nextInt(5)
        var status: String = "NORMAL"
        if (rand.nextGaussian() > 0.9) {
          status = "POSITIVE"
        } else if (rand.nextGaussian() < 0.05) {
          status = "NEGATIVE"
        }
        val curTime = Calendar.getInstance.getTimeInMillis
        srcCtx.collect(Media(stockId.toString, curTime, status))
        Thread.sleep(rand.nextInt(100))
      }
    }
    override def cancel(): Unit = {
      isRunning = false
    }
  }
  case class Alert(symbol: String, timestamp: Long, alert: String)
  class AlertFlatMap extends RichCoFlatMapFunction[StockPrice, Media, Alert] {
    var priceMaxThreshold: List[Double] = List(101.0d, 201.0d, 301.0d, 401.0d, 501.0d)
    var mediaLevel: String = "NORMAL"
    override def flatMap1(stock: StockPrice, collector: Collector[Alert]) : Unit = {
      val stockId = stock.symbol.toInt
      if ("POSITIVE".equals(mediaLevel) && stock.price > priceMaxThreshold(stockId)) {
        collector.collect(Alert(stock.symbol, stock.timestamp, "POSITIVE"))
      }
    }
    override def flatMap2(media: Media, collector: Collector[Alert]): Unit = {
      mediaLevel = media.status
    }
  }
}

Flink算子使用方法及实例演示：union和connect

union

connect

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