【Flink】Flink实验特性--reinterpretAsKeyedStream 将DataStream重新解释为KeyedStream

转x33g5p2x  于2022-03-28 转载在 Flink  
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1.概述

1.1背景

这个实验特性应该是在Flink 1.5版本已经引进，但是直到现在（1.11）仍然是实验特性。官网对于它的描述 ：这个特性仍然在不断的优化，目前是可能是不稳定、不兼容的，并且在以后的版本甚至发生大的改变。

1.2 作用

将DataStream重新解释为KeyedStream，这种方式可以避免shuffle。

那么自然它的使用也会受到相应的约束，这个只能去重新解释那些已经预分区的DataStream。

1.3 官网例子

在源码中找到了这样一个测试代码，结果是：Tests passed

public class ReinterpretAsKeyedStreamDemo {

    public void reinterpretAsKeyedStream() throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        DataStreamSource<Integer> source = env.fromElements(1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3);

        KeyedStream<Integer, Integer> reinterpret = DataStreamUtils.reinterpretAsKeyedStream(source, new KeySelector<Integer, Integer>() {
            @Override
            public Integer getKey(Integer value) throws Exception {
                return value;
            }
        });

        SingleOutputStreamOperator<Integer> reducer = reinterpret.countWindow(2)
                .reduce(new ReduceFunction<Integer>() {
                    @Override
                    public Integer reduce(Integer value1, Integer value2) throws Exception {
                        return value1 + value2;
                    }
                });

        reducer.addSink(new PrintSinkFunction<>());

        env.execute("xx");

    }

}

上面结果我们可以看到 输出了2 4 6 其实就是

但是我们其实有9条数据，1，2，3分别是3组数据，为什么少输出呢？

因为前面两组1，2，3已经结束了一个窗口，满足同一个key下有两个数据，然后最后一组的1，2，3，并不满足有两个数据，无法触发窗口。

为了方便理解我们再次修改如下代码：

public void reinterpretAsKeyedStream() throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        DataStreamSource<Integer> source = env.fromElements(1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3,2);

        KeyedStream<Integer, Integer> reinterpret = DataStreamUtils.reinterpretAsKeyedStream(source, new KeySelector<Integer, Integer>() {
            @Override
            public Integer getKey(Integer value) throws Exception {
                return value;
            }
        });

        SingleOutputStreamOperator<Integer> reducer = reinterpret.countWindow(2)
                .reduce(new ReduceFunction<Integer>() {
                    @Override
                    public Integer reduce(Integer value1, Integer value2) throws Exception {
                        return value1 + value2;
                    }
                });

        reducer.addSink(new PrintSinkFunction<>());

        env.execute("xx");

    }

运行结果如下

2
4
6
4

我们数据源数据里面最后加入了一个2，然后最后输出多了一个4。当然这个是countwindow的使用，因为官网例子给的不明确，这里只是简单给大家补充一下，便于理解，避免初次使用产生太多疑问。

1.3.1 实战Demo分析

代码功能：

  1. 从文件中读取数据然后构建ds1:DataStream[Event]流，然后输出文件数据；
  2. 接着ds1流会根据Event的字段 key 进行keyby操作，使用一个窗口大小为2的CountWindow，然后保留这两条数据中 partition 字段值最大的一条数据，构建数据流ds2:DataStreamp[Event]；

  • 最后我们继续使用一个窗口大小为2的CountWindow，然后对窗口内两条数据处理：

  • 如果两条数据的event_type字段值不等，那么我们使用第一条数据的值去创建一个Event对象，然后新数据Event对象的event_type字段设置为3，并且把字段 v 设置为两个数据的字段 v 的字符串拼接；

  • 如果event_type字段值相等，那么我们保留time_字段值大的一条数据。

第三步中，正常情况我们会对ds2进行keyby然后继续按照key 字段值hash，这样会产生相应的Shuffle，但是通过使用本文的实验特性reinterpretAsKeyedStream，可以避免Shuffle。

// scala
object SessionwindowingOriginal {
// 主函数
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    Logger.getRootLogger.setLevel(Level.WARN)
    val params = ParameterTool.fromArgs(args)
    val env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment(2)

    env.getConfig.setGlobalJobParameters(params)
    env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime)
    env.setParallelism(2)
    env.setMaxParallelism(2)

    // 从文件读取数据 ds1:DataStream[Event]类型
    val ds1 = env.readTextFile("/Users/hehuiyuan/gitwarehouse/flinksql/src/main/resources/f1").map(e => {
      val l = e.split(",")
      val (key, time_, event_type, v, partition) = (l(0).trim, l(1).trim.toLong, l(2).trim.toInt, l(3).trim, l(4).trim)
      Event(key, time_, event_type, v, partition)
    }).name("f1_source")
    //输出原始数据
    ds1.addSink(new SinkFunction[Event] {
      override def invoke(value: Event, context: SinkFunction.Context[_]): Unit = System.out.println("原始数据："+value.toString)
    }).name("origin_data_sink")

    //按照event对象的key字段分组
    // 相同key下 窗口大小数据量是2，然后取partition字段取最大的数据
    val ds2 = ds1.keyBy(_.key).countWindow(2).max("partition")
    // 输出ds2:DataStream[Event]
    ds2.addSink(new SinkFunction[Event] {
      override def invoke(value: Event, context: SinkFunction.Context[_]): Unit = System.out.println("ds2："+value.toString)
    }).name("ds2")

    //ds2是DataSteam，ds1按照字段key分区处理后得到的流
    //此时还想继续使用KededStream的一些操作，需要把ds2进行keyby
    // 但是会存在shuffle,key不变情况下，我们可以直接把DataStream变为KeyedStream
    val aggregated = new DataStreamUtils(ds2)
      .reinterpretAsKeyedStream((event) => event.key)
      .countWindow(2)
      .reduce((e1, e2) =>
        if(e1.event_type != e2.event_type)
          Event(e1.key,e1.time_,3,e2.v+"_"+e1.v,e1.partition)
        else if(e2.time_ > e1.time_) e2
        else e1
      )
      .addSink(new SinkFunction[Event] {
        override def invoke(value: Event, context: SinkFunction.Context[_]): Unit =
          System.out.println(value.toString)
      }).name("result")

    env.execute()
  }

}

我们看一下读取的文件中的数据样式：

每一行都会被封装到一个Event对象中，然后构成DataStream。

//创建一个Pojo类，4个字段
case class Event(
                  key: String,
                  time_ : Long,
                  event_type: Int,
                  v: String,
                  partition: String
                )

Event对象有五个字段，会使用逗号分割

输出结果：

原始数据：Event(a,1,1,banana,0)
原始数据：Event(b,21,2,tomato,0)
原始数据：Event(c,12,1,apple,0)
原始数据：Event(d,10,2,orange,0)
原始数据：Event(e,101,1,watermeleon,0)
原始数据：Event(a,3,1,ba,1)
原始数据：Event(b,11,2,to,0)
原始数据：Event(c,42,1,ap,0)
原始数据：Event(d,20,2,or,0)
原始数据：Event(e,111,2,wa,0)
ds2：Event(a,1,1,banana,1)
ds2：Event(b,21,2,tomato,0)
ds2：Event(c,12,1,apple,0)
ds2：Event(d,10,2,orange,0)
ds2：Event(e,101,1,watermeleon,0)
原始数据：Event(a,2,1,ba,0)
原始数据：Event(b,2,2,to,0)
原始数据：Event(c,88,1,ap,0)
原始数据：Event(d,44,2,or,0)
原始数据：Event(e,11,2,wa,0)
原始数据：Event(a,33,1,banana,0)
原始数据：Event(b,21,2,tomato,1)
原始数据：Event(c,55,2,apple,0)
原始数据：Event(d,66,1,orange,0)
原始数据：Event(e,101,1,watermeleon,0)
ds2：Event(a,2,1,ba,0)
ds2：Event(b,2,2,to,1)
Event(a,2,1,ba,0)
Event(b,21,2,tomato,0)
ds2：Event(c,88,1,ap,0)
Event(c,88,1,ap,0)
ds2：Event(d,44,2,or,0)
Event(d,44,2,or,0)
ds2：Event(e,11,2,wa,0)
Event(e,101,3,wa_watermeleon,0)

我们拿其中一个输出结果的数据简单分析一下：（上面最后一行）

Event(e,101,3,wa_watermeleon,0)

那么这个数据是如何输出的呢？

我们会发现ds1经过keyby以及counwindow后的max处理以后，留下了两条数据：

ds2：Event(e,101,1,watermeleon,0)
ds2：Event(e,11,2,wa,0)

紧接着，把数据流ds2转为keyedStream，然后又做了一次CountWindow操作，窗口大小是2，具体实现的代码我们下面分析，这里先把结果分析完：

因为上面对于key = e 下，满足了两条数据，也就是满足了countwindow的触发计算，这个时候会对这两个数据处理，根据我们第三步功能描述可知处理如下：

event_type = 1 

event_type = 2

这两条数据的该字段不等，根据（3.1）可知，会创建一个新的Event对象，该对象的 event_type = 3， v = wa_watermeleon（两条数据的该字段的字符串拼接构成）

最终得到如下结果：

Event(e,101,3,wa_watermeleon,0)

最后，我们对ds2使用了本文的主要介绍的特性reinterpretAsKeyedStream进行分析，这个方法在DataStreamUtils中。

使用reinterpretAsKeyedStream的代码：

val aggregated = new DataStreamUtils(ds2)
  .reinterpretAsKeyedStream((event) => event.key)
  .countWindow(2)
  .reduce((e1, e2) =>
    if(e1.event_type != e2.event_type)
      Event(e1.key,e1.time_,3,e2.v+"_"+e1.v,e1.partition)
    else if(e2.time_ > e1.time_) e2
    else e1
  )
  .addSink(new SinkFunction[Event] {
    override def invoke(value: Event, context: SinkFunction.Context[_]): Unit =
      System.out.println(value.toString)
  }).name("result")

不用reinterpretAsKeyedStream的代码：

val aggregated = ds2

  .keyBy(_.key)

  .countWindow(2)
  .reduce((e1, e2) =>
    if(e1.event_type != e2.event_type)
      Event(e1.key,e1.time_,3,e2.v+"_"+e1.v,e1.partition)
    else if(e2.time_ > e1.time_) e2
    else e1
  )
  .addSink(new SinkFunction[Event] {
    override def invoke(value: Event, context: SinkFunction.Context[_]): Unit =
      System.out.println(value.toString)
  }).name("result")

在这里就涉及到使用reinterpretAsKeyedStream的优势了，可能代码你无法更好的体会，我们通过StreamGraph来了解这两者的区别：

图片可能有点小，我们把关键地方放大查看：

在这里我们可以发现，同样是Window Operator，但是第一个Window Operator 的数据是通过上游HASH过来的，第二个是通过FORWARD方式过来。

两个Operator之间的边展示的关键词，其实展示了两个算子之间数据是如何传输的，在之前的文章提到过关于partition的概念以及Flink已经提供的实现，此处阅读 。

2.重点源码分析

public static <T, K> KeyedStream<T, K> reinterpretAsKeyedStream(
    DataStream<T> stream,
    KeySelector<T, K> keySelector,
    TypeInformation<K> typeInfo) {

    PartitionTransformation<T> partitionTransformation = new PartitionTransformation<>(
      stream.getTransformation(),
      new ForwardPartitioner<>());

    return new KeyedStream<>(
      stream,
      partitionTransformation,
      keySelector,
      typeInfo);
  }

上面代码是 方法reinterpretAsKeyedStream的具体实现，最后我们可以看到return了一个KeyedStream流，创建这个流的时候首先创建了PartitionTransformation对象，其中使用了ForwardPartitioner分区器，那么FORWARD其实也是来源于此。

我们看一下keyby操作如何生产KeyedStream的：

public <K> KeyedStream<T, K> keyBy(KeySelector<T, K> key, TypeInformation<K> keyType) {
    Preconditions.checkNotNull(key);
    Preconditions.checkNotNull(keyType);
    return new KeyedStream<>(this, clean(key), keyType);
  }
  
 public KeyedStream(DataStream<T> dataStream, KeySelector<T, KEY> keySelector, TypeInformation<KEY> keyType) {
    this(
      dataStream,
      new PartitionTransformation<>(
        dataStream.getTransformation(),
        new KeyGroupStreamPartitioner<>(keySelector, StreamGraphGenerator.DEFAULT_LOWER_BOUND_MAX_PARALLELISM)),
      keySelector,
      keyType);
  }

上面代码我们可以看出，keyby同样构建keyedStream流，但是使用的分区器是KeyGroupStreamPartitioner。

M.概述

转载：Flink实验特性–reinterpretAsKeyedStream

版权说明 : 本文为转载文章, 版权归原作者所有 版权申明

原文链接 : https://blog.csdn.net/qq_21383435/article/details/123782690

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