【大数据面试】Flink 04：状态编程与容错机制、Table API、SQL、Flink CEP

六、状态编程与容错机制

1、状态介绍

（1）分类

流式计算分为无状态和有状态

无状态流针对每个独立事件输出结果，有状态流需要维护一个状态，并基于多个事件输出结果（当前事件+当前状态值）

（2）有状态计算举例

窗口

复杂事件处理：一分钟出现两次

流与other的关联操作

2、有状态的算子

数据源source，数据存储sink都是有状态的

状态与算子相关联，有两种类型的状态：算子状态和键控状态

（1）算子状态（operator state）

为算子状态提供三种基本数据结构：列表状态（List state）、联合列表状态（Union list state）、广播状态（Broadcast state）

（2）键控状态（keyed state）

根据输入数据流中的键（key）来维护和访问，相同的key访问相同的状态

State支持的数据类型：单个值、列表值、map值、AggregatingState、ReducingState

2、状态一致性

（1）含义

成功处理故障并恢复之后得到的结果，与不产生故障的结果是否一致

（2）流处理器内部的一致性级别

主要包括at-most-once（计数结果可能丢失，无正确性保障）、at-least-once（计数结果可能大于但不会小于，可能会重复）、exactly-once（计数结果准确-依赖于检查点）

第一代流处理器Storm只保证at-least-once

Flink既保证了exactly-once，也具有低延迟和高吞吐的处理能力。

（3）流处理器之间的端到端状态一致性

结果的正确性贯穿了整个流处理应用的始终，各组件具有自身一致性；系统级别取决于所有组件中一致性最弱的组件

整个应用的一致性级别可以划分为：

内部保证（检查点）

source（可以重设数据读取位置）

sink（故障恢复时，数据不会重复写入，实现方式包含幂等写入、事务写入）

幂等写入：可执行多次，重复执行不起作用（例如转账500元）

事务写入：构建事务进行写入，checkpoint完成，才会将结果写入，事务性写入，具体又有两种实现方式：预写日志（WAL，GenericWriteAheadSink模板类）和两阶段提交（2PC，TwoPhaseCommitSinkFunction接口）

3、检查点（checkpoint）

（1）含义

重新计数的参考点

使用检查点保证exactly-once（计数结果准确），出现故障时将系统重置回正确状态

（2）实现

记录（字符串，数值），分别表示分组字符串（状态）和位置/偏移量

遇到检查点分界线（barrier）时，将输入流的位置异步持久化存储，从而可以从此位置重启

检查点失败，则会丢弃检查点并继续执行

4、数据管道实现精确语义

（1）组成

Flink + Kafka的数据管道系统（Kafka进、Kafka出）

（2）实现

内部：利用checkpoint机制，把状态存盘

source：kafka consumer作为source，可以将偏移量保存下来，故障恢复可以重置偏移量

sink：采用两阶段提交 sink，需要实现TwoPhaseCommitSinkFunction（预提交，jobmanager ack后正式提交）

5、状态后端选择

（1）分类

MemoryStateBackend：将键控状态作为内存中的对象进行管理，状态存在JVM堆上，检查点存在jobmanager内存中

FsStateBackend：检查点存在存到远程的持久化文件系统（FileSystem）上

RocksDBStateBackend：所有状态序列化后，存入本地的RocksDB中存储

RocksDB需要引入对应的依赖

（2）使用不同的状态后端

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

val checkpointPath: String = ???

val backend = new RocksDBStateBackend(<strong>checkpointPath</strong>)

env.setStateBackend(backend)

env.setStateBackend(new FsStateBackend("file:///tmp/checkpoints"))

env.enableCheckpointing(1000)

 

// 配置重启策略

env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(60, Time.of(10, TimeUnit.SECONDS)))

七、TableAPI与SQL

1、介绍

（1）介绍

Table API是流处理和批处理通用的关系型API，实现了流处理和批处理的统一

Table API和SQL是Flink中封装程度最高的API，但并不支持所有算子

（2）实现功能

内部目录catalog中注册表

注册外部catalog

执行SQL查询

注册用户定义（标量，表或聚合）函数

将DataStream或DataSet转换为表

持有对ExecutionEnvironment或StreamExecutionEnvironment的引用

2、Table API过程

（1）引入pom依赖

flink-table_2.11

（2）构造表环境

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

val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

val myKafkaConsumer: FlinkKafkaConsumer011[String] = MyKafkaUtil.getConsumer("GMALL_STARTUP")

val dstream: DataStream[String] = env.addSource(myKafkaConsumer)

val tableEnv: StreamTableEnvironment = TableEnvironment.getTableEnvironment(env)

val startupLogDstream: DataStream[StartupLog] = dstream.map{ jsonString =>JSON.parseObject(jsonString,classOf[StartupLog]) }

val startupLogTable: Table = tableEnv.fromDataStream(startupLogDstream)

val table: Table = startupLogTable.select("mid,ch").filter("ch ='appstore'")

val midchDataStream: DataStream[(String, String)] = table.toAppendStream[(String,String)]

midchDataStream.print()

env.execute()

}

（3）动态表

根据样例类生成table：tableEnv.fromDataStream(startupLogDstream)

对流根据字段命名：tableEnv.fromDataStream(startupLogDstream,’mid,’uid  .......) -单引号标识

动态表按流输出：table.toAppendStream[(String,String)]

3、窗口聚合操作

（1）例子：统计每10秒中每个传感器温度值的个数

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);

env.setParallelism(1);

DataStreamSource<String> inputData = env.readTextFile("F:\\workspace\\flinkjavademo\\src\\main\\resources\\Sensor.txt");

DataStream<Sensor> dataStream = inputData.flatMap(new MySpliter())

.assignTimestampsAndWatermarks(new WatermarkStrategy<Sensor>() {

@Override

public WatermarkGenerator<Sensor> createWatermarkGenerator(WatermarkGeneratorSupplier.Context context) {

return new WatermarkGenerator<Sensor>() {

private long maxTimestamp;

private long delay = 3000;

//以“timeStamp”字段为event-time时间戳开启了一个时间跨度为10秒，水位线为3秒的滚动窗口

@Override

public void onEvent(Sensor sensor, long l, WatermarkOutput watermarkOutput) {

maxTimestamp = Math.max(sensor.getTimeStamp(),l);

}

@Override

public void onPeriodicEmit(WatermarkOutput output) {

output.emitWatermark(new Watermark(maxTimestamp-delay));

}

};

}

});

EnvironmentSettings envSetting = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();

StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, envSetting);

Table table = tableEnv.fromDataStream(dataStream,$("id"),$("timeStamp").rowtime(),$("temperature"));

Table filterTable = table.window(Tumble.over(lit(10).seconds()).on($("timeStamp")).as("tw"))

.groupBy($("id"),$("tw"))

.select($("id"),$("id").count().as("count"));

DataStream<Tuple2<Boolean, Row>> sensorDataStream = tableEnv.toRetractStream(filterTable, Row.class);

sensorDataStream.print();

env.execute("table test");

（2）group by

Group table转换为流：table.toRetractStream[(String,Long)]

api包括时间窗口，窗口的字段必须出现在groupBy中。

val resultTable: Table = dataTable

.window( Tumble over 10.seconds on 'ts as 'tw )

.groupBy('id, 'tw)

.select('id, 'id.count)

（3）时间窗口

提前声明时间字段，如果是processTime直接在创建动态表时进行追加

val dataTable: Table = tableEnv.fromDataStream(dataStream, 'id, 'temperature, 'ps.proctime)

使用Tumble over 10000.millis on 来表示滚动窗口

使用Tumble over 10.seconds on 'ts as 'tw表示滑动窗口

4、SQL编写

EnvironmentSettings envSetting = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();

StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, envSetting);

//使用流创建表

Table table = tableEnv.fromDataStream(dataStream,$("id"),$("ts").rowtime(),$("temperature"));

//编写SQL完成开窗统计

Table filterTable = tableEnv.sqlQuery("select id,count(id) num from " + table + " group by id,tumble(ts, interval '10' second)");

DataStream<Tuple2<Boolean, Row>> sensorDataStream = tableEnv.toRetractStream(filterTable, Row.class);

sensorDataStream.print();

env.execute("table test");

八、Flink CEP

1、介绍

Complex Event Processing，复杂事件处理

一个或多个简单事件构成的复杂事件流，得到满足规则的复杂事件。

2、Flink CEP library

Flink有专门的library支持

3、使用

在DataStream流上定义出模式条件，之后Flink CEP引擎进行模式检测，必要时生成告警

例子：登录检测