Flink 使用BroadcaseStream 做Etl

接上文：【翻译】The Broadcast State Pattern（广播状态）　

最近尝试了一下Flink 的 Broadcase 功能，在Etl，流表关联场景非常适用：一个流数据量大，一个流数据量小（配置表）需要更新

业务逻辑如下：

注：正常情况广播流只有一个输出源，更新也在这个源里，这里做了个优化：将广播流的输入源改为两部分配置文件和更新topic（原因：flink 读取文件，读完就结束了无法做更新，而每次从kafka获取全量配置数据，涉及到kafka topic数据的删除时间，除非涉及非常长的删除时间，不然每次读取全量也不太方便），这里不使用flink的CacheFile，因为不能更新

具体业务如下：转码三位城市编码为对应城市中文

　　1. 自定义输入流，输入三位的城市编码和五位的随机字符串

　　2. 广播流读取配置文件和配置文件更新topic

　　3. connect两个流，读取配置文件对应的数据解析数据流输入的数据

自定义输入流如下：

class RadomFunction extends SourceFunction[String]{
  var flag = true
  override def cancel(): Unit = {
    flag = false
  }

  override def run(ctx: SourceFunction.SourceContext[String]): Unit = {
    while (flag){
      for (i <- 0 to 300) {
        var nu = i.toString
        while (nu.length < 3) {
          nu = "0" + nu
        }
        ctx.collect(nu + "," + StringUtil.getRandomString(5))
        Thread.sleep(2000)
      }
    }
  }
}

Etl 代码如下：

import java.io.File
import com.venn.flink.util.{StringUtil}
import com.venn.index.conf.Common
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema
import org.apache.flink.api.common.state.MapStateDescriptor
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.BasicTypeInfo
import org.apache.flink.api.scala._
import org.apache.flink.runtime.state.filesystem.FsStateBackend
import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.BroadcastProcessFunction
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction
import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment
import org.apache.flink.streaming.api.{CheckpointingMode, TimeCharacteristic}
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer
import org.apache.flink.util.Collector

/**
  * broadcast
  */
object BroadCastDemo {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)
    if ("/".equals(File.separator)) {
      val backend = new FsStateBackend(Common.CHECK_POINT_DATA_DIR, true)
      env.setStateBackend(backend)
      env.enableCheckpointing(10 * 1000, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE)
    } else {
      env.setMaxParallelism(1)
      env.setParallelism(1)
    }
    // 配置更新流
    val configSource = new FlinkKafkaConsumer[String]("broad_cast_demo", new SimpleStringSchema, Common.getProp)
    // 配置流的初始化，可以通过读取配置文件实现
    var initFilePath = ""
    if ("/".equals(File.separator)){
      initFilePath = "hdfs:///venn/init_file.txt"
    }else{
      initFilePath = "D:\\idea_out\\broad_cast.txt"
    }
    val init = env.readTextFile(initFilePath)
    val descriptor = new MapStateDescriptor[String,  String]("dynamicConfig", BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO, BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO)
    val configStream = env.addSource(configSource).union(init).broadcast(descriptor)


    val input = env.addSource(new RadomFunction)
      .connect(configStream)
      .process(new BroadcastProcessFunction[String, String, String] {
        override def processBroadcastElement(value: String, ctx: BroadcastProcessFunction[String, String, String]#Context, out: Collector[String]): Unit = {

          println("new config : " + value)
          val configMap = ctx.getBroadcastState(descriptor)
          // process update configMap，读取配置数据，写入广播状态中
          val line = value.split(",")
          configMap.put(line(0), line(1))
        }
        override def processElement(value: String, ctx: BroadcastProcessFunction[String, String, String]#ReadOnlyContext, out: Collector[String]): Unit = {
          // use give key, return value
          val configMap = ctx.getBroadcastState(descriptor)
          // 解析三位城市编码，根据广播状态对应的map，转码为城市对应中文
//          println(value)
          val line = value.split(",")
          val code = line(0)
          var va = configMap.get(code)
          // 不能转码的数据默认输出 中国(code=xxx)
          if ( va == null){
            va = "中国(code="+code+")";
          }else{
            va = va + "(code="+code+")"
          }
          out.collect(va + "," + line(1))
        }
      })
    input.print()

    env.execute("BroadCastDemo")
  }
}

配置数据如下：

001,邯郸市
002,石家庄
003,保定市
004,张家口
005,承德市
006,唐山市
007,廊坊市
008,沧州市
009,衡水市
010,邢台市

数据源数据如下：

001,bGTqQM
002,sCfdSK
003,RWtLNC
004,qkGita
005,fOemDF
006,KRaUmj
007,MNwKdS
008,RgZDlI
009,QbUyeh

转码后输出如下：

邯郸市(code=001),bGTqQM
石家庄(code=002),sCfdSK
保定市(code=003),RWtLNC
张家口(code=004),qkGita
承德市(code=005),fOemDF
唐山市(code=006),KRaUmj
廊坊市(code=007),MNwKdS
沧州市(code=008),RgZDlI
衡水市(code=009),QbUyeh

执行结果如下：

...
new config : 047,十堰市
new config : 048,随枣市
new config : 049,荆门市
new config : 050,江汉(仙桃)
邯郸市(code=001),ovLKQN
石家庄(code=002),QTgxXn
保定市(code=003),bIPefX
张家口(code=004),XcdHUd
...
宜昌市(code=045),sQRonA
恩施市(code=046),gfipAY
十堰市(code=047),ASPulh
随枣市(code=048),mqurwg
荆门市(code=049),hfTlue
江汉(仙桃)(code=050),EfiXec
中国(code=051),xGuihq  # 不能转码数据
中国(code=052),niMlrb
中国(code=053),fHvIpU
中国(code=054),MdqqCb
中国(code=055),CFgNmM
...

广播流数据更新如下：

new config : 150,xxx   # 获取当新配置数据
中国(code=148),fLtwye
中国(code=149),bEJfMP
new config : 151,fff
xxx(code=150),TTIPii   # 新配置数据转码数据
fff(code=151),iJSAjJ
中国(code=152),yBvlUZ
new config : 152,ggg

搞定

Flink 使用BroadcaseStream 做Etl

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