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简介
Flink 双数据流转换为单数据流操作的运算有cogroup, join和coflatmap。下面为大家对比介绍下这3个运算的功能和用法。
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Join：只输出条件匹配的元素对。 -
CoGroup: 除了输出匹配的元素对以外，未能匹配的元素也会输出。 -
CoFlatMap：没有匹配条件，不进行匹配，分别处理两个流的元素。在此基础上完全可以实现join和cogroup的功能，比他们使用上更加自由。
对于join和cogroup来说，代码结构大致如下：
val stream1 = ...
val stream2 = ...
stream1.join(stream2)
.where(_._1).equalTo(_._1) //join的条件stream1中的某个字段和stream2中的字段值相等
.window(...) // 指定window，stream1和stream2中的数据会进入到该window中。只有该window中的数据才会被后续操作join
.apply((t1, t2, out: Collector[String]) => {
out.collect(...) // 捕获到匹配的数据t1和t2，在这里可以进行组装等操作
})
.print()
下面我们以实际例子来说明这些运算的功能和用法。
Join操作
Flink中的Join操作类似于SQL中的join，按照一定条件分别取出两个流中匹配的元素，返回给下游处理。
示例代码如下：
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val stream1 = env.socketTextStream("127.0.0.1", 9000).map(s => s.split(" ")).map(arr => (arr(0), arr(1))) // 1
val stream2 = env.socketTextStream("127.0.0.1", 9001).map(s => s.split(" ")).map(arr => (arr(0), arr(1))) // 2
stream1.join(stream2)
.where(_._1).equalTo(_._1) // 3
.window(ProcessingTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(30))) // 4
.trigger(CountTrigger.of(1)) // 5
.apply((t1, t2, out: Collector[String]) => {
out.collect(t1._2 + "<=>" + t2._2) // 6
})
.print()
env.execute("Join Demo")
代码中有些部分需要解释，如下：
- 创建一个socket stream。本机9000端口。输入的字符串以空格为界分割成Array[String]。然后再取出其中前两个元素组成(String, String)类型的tuple。
- 同上。端口变为9001。
- join条件为两个流中的数据(
(String, String)类型)第一个元素相同。- 为测试方便，这里使用session window。只有两个元素到来时间前后相差不大于30秒之时才会被匹配。（Session window的特点为，没有固定的开始和结束时间，只要两个元素之间的时间间隔不大于设定值，就会分配到同一个window中，否则后来的元素会进入新的window）。
- 将window默认的trigger修改为count trigger。这里的含义为每到来一个元素，都会立刻触发计算。
- 处理匹配到的两个数据，例如到来的数据为(1, "a")和(1, "b")，输出到下游则为"a<=>b"
下面我们测试下程序。
打开两个terminal，分别输入 nc -lk 127.0.0.1 9000 和 nc -lk 127.0.0.1 9001。
在terminal1中输入，1 a，然后在terminal2中输入2 b。观察程序console，发现没有输出。这两条数据不满足匹配条件，因此没有输出。
在30秒之内输入1 c，发现程序控制台输出了结果a<=>c。再输入1 d，控制台输出a<=>c和a<=>d两个结果。
等待30秒之后，在terminal2中输入1 e，发现控制台无输出。由于session window的效果，该数据和之前stream1中的数据不在同一个window中。因此没有匹配结果，控制台不会有输出。
综上我们得出结论：
- join只返回匹配到的数据对。若在window中没有能够与之匹配的数据，则不会有输出。
- join会输出window中所有的匹配数据对。
- 不在window内的数据不会被匹配到。
CoGroup操作
由于测试代码基本相同，直接贴出代码：
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val stream1 = env.socketTextStream("127.0.0.1", 9000).map(s => s.split(" ")).map(arr => (arr(0), arr(1))) // 1
val stream2 = env.socketTextStream("127.0.0.1", 9001).map(s => s.split(" ")).map(arr => (arr(0), arr(1))) // 2
stream1.coGroup(stream2)
.where(_._1).equalTo(_._1)
.window(ProcessingTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(30)))
.trigger(CountTrigger.of(1))
.apply((t1, t2, out: Collector[String]) => {
val stringBuilder = new StringBuilder("Data in stream1: \n")
for (i1 <- t1) {
stringBuilder.append(i1._1 + "<=>" + i1._2 + "\n")
}
stringBuilder.append("Data in stream2: \n")
for (i2 <- t2) {
stringBuilder.append(i2._1 + "<=>" + i2._2 + "\n")
}
out.collect(stringBuilder.toString)
})
.print()
env.execute()
经过同样的测试我们得出结论：
CoGroup的作用和join基本相同，但有一点不一样的是，如果未能找到新到来的数据与另一个流在window中存在的匹配数据，仍会将其输出。
CoFlatMap操作
相比之下CoFlatMap操作就比以上两个简单多了。CoFlatMap操作主要在CoFlatMapFunction中进行。
以下是CoFlatMapFunction的代码：
public interface CoFlatMapFunction<IN1, IN2, OUT> extends Function, Serializable {
/**
* This method is called for each element in the first of the connected streams.
*
* @param value The stream element
* @param out The collector to emit resulting elements to
* @throws Exception The function may throw exceptions which cause the streaming program
* to fail and go into recovery.
*/
void flatMap1(IN1 value, Collector<OUT> out) throws Exception;
/**
* This method is called for each element in the second of the connected streams.
*
* @param value The stream element
* @param out The collector to emit resulting elements to
* @throws Exception The function may throw exceptions which cause the streaming program
* to fail and go into recovery.
*/
void flatMap2(IN2 value, Collector<OUT> out) throws Exception;
}
简单理解就是当stream1数据到来时，会调用flatMap1方法，stream2收到数据之时，会调用flatMap2方法。
stream1.connect(stream2).flatMap(new CoFlatMapFunction[(String, String), (String, String), String] {
override def flatMap1(value: (String, String), out: Collector[String]): Unit = {
println("stream1 value: " + value)
}
override def flatMap2(value: (String, String), out: Collector[String]): Unit = {
println("stream2 value: " + value)
}
}).print()
由于结果不难验证，这里就不在赘述验证过程了。
总结
Join、CoGroup和CoFlatMap这三个运算符都能够将双数据流转换为单个数据流。Join和CoGroup会根据指定的条件进行数据配对操作，不同的是Join只输出匹配成功的数据对，CoGroup无论是否有匹配都会输出。CoFlatMap没有匹配操作，只是分别去接收两个流的输入。大家可以根据具体的业务需求，选择不同的双流操作。
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