Flink DataSet API (一) Data Source

原文链接： https://www.cnblogs.com/niutao/p/10548451.html

一、DataStream 和 DataSet

Flink用DataStream 表示无界数据集，用DataSet表示有界数据集，前者用于流处理应用程序，后者用于批处理应用程序。从操作形式上看，DataStream 和 DataSet 与集合 Collection 有些相似，但两者有着本质的区别：

（1）DataStream 和 DataSet 是不可变的数据集合，因此不可以想操作集合那样增加或者删除 DataStream 和 DataSet 中的元素，也不可以通过诸如下标等方式访问某个元素。

（2）Flink 应用程序通过 Source 创建 DataStream 对象和 DataSet 对象，通过转换操作产生新的 DataStream 对象和 DataSet 对象。

运行时是应用程序被调度执行时的上下文环境，通过StreamExecutionEnvironment或ExecutionEnvironment方法会根据当前环境自动选择本地或者集群运行时环境。

flink在批处理中常见的source主要有两大类。

1.基于本地集合的source（Collection-based-source）

2.基于文件的source（File-based-source）

在flink最常见的创建DataSet方式有三种。

1.使用env.fromElements()，这种方式也支持Tuple，自定义对象等复合形式。

2.使用env.fromCollection(),这种方式支持多种Collection的具体类型

3.使用env.generateSequence()方法创建基于Sequence的DataSet

1、基于本地集合的

package datasetapi.sources

import org.apache.flink.api.scala.ExecutionEnvironment

import scala.collection.mutable
import scala.collection.mutable.{ArrayBuffer, ListBuffer}

/**
  * \* Created with IntelliJ IDEA.
  * \* User: sunxianpeng
  * \* Date: 2019/10/23
  * \* Time: 20:04
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  * \* Description: 
  * \*/
object SourceTest {
  import org.apache.flink.api.scala.extensions._
  import org.apache.flink.api.scala._
  import org.apache.flink.streaming.api.scala.extensions._

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    //0.用element创建DataSet(fromElements)
    val ds0: DataSet[String] = env.fromElements("spark", "flink")
    ds0.print()

    //1.用Tuple创建DataSet(fromElements)
    val ds1: DataSet[(Int, String)] = env.fromElements((1, "spark"), (2, "flink"))
    ds1.print()

    //2.用Array创建DataSet
    val ds2: DataSet[String] = env.fromCollection(Array("spark", "flink"))
    ds2.print()

    //3.用ArrayBuffer创建DataSet
    val ds3: DataSet[String] = env.fromCollection(ArrayBuffer("spark", "flink"))
    ds3.print()

    //4.用List创建DataSet
    val ds4: DataSet[String] = env.fromCollection(List("spark", "flink"))
    ds4.print()

    //5.用List创建DataSet
    val ds5: DataSet[String] = env.fromCollection(ListBuffer("spark", "flink"))
    ds5.print()

    //6.用Vector创建DataSet
    val ds6: DataSet[String] = env.fromCollection(Vector("spark", "flink"))
    ds6.print()

    //7.用Queue创建DataSet
    val ds7: DataSet[String] = env.fromCollection(mutable.Queue("spark", "flink"))
    ds7.print()

    //8.用Stack创建DataSet
    val ds8: DataSet[String] = env.fromCollection(mutable.Stack("spark", "flink"))
    ds8.print()

    //9.用Stream创建DataSet（Stream相当于lazy List，避免在中间过程中生成不必要的集合）
    val ds9: DataSet[String] = env.fromCollection(Stream("spark", "flink"))
    ds9.print()

    //10.用Seq创建DataSet
    val ds10: DataSet[String] = env.fromCollection(Seq("spark", "flink"))
    ds10.print()

    //11.用Set创建DataSet
    val ds11: DataSet[String] = env.fromCollection(Set("spark", "flink"))
    ds11.print()

    //12.用Iterable创建DataSet
    val ds12: DataSet[String] = env.fromCollection(Iterable("spark", "flink"))
    ds12.print()

    //13.用ArraySeq创建DataSet
    val ds13: DataSet[String] = env.fromCollection(mutable.ArraySeq("spark", "flink"))
    ds13.print()

    //14.用ArrayStack创建DataSet
    val ds14: DataSet[String] = env.fromCollection(mutable.ArrayStack("spark", "flink"))
    ds14.print()

    //15.用Map创建DataSet
    val ds15: DataSet[(Int, String)] = env.fromCollection(Map(1 -> "spark", 2 -> "flink"))
    ds15.print()

    //16.用Range创建DataSet
    val ds16: DataSet[Int] = env.fromCollection(Range(1, 9))
    ds16.print()

    //17.用fromElements创建DataSet
    val ds17: DataSet[Long] =  env.generateSequence(1,9)
    ds17.print()
  }
}

二、基于文件的source（File-based-source）

（1）：读取本地文件

    //TODO 使用readTextFile读取本地文件
    //TODO 初始化环境
    val environment: ExecutionEnvironment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    //TODO 加载数据
    val datas: DataSet[String] = environment.readTextFile("data.txt")
    //TODO 指定数据的转化
    val flatmap_data: DataSet[String] = datas.flatMap(line => line.split("\\W+"))
    val tuple_data: DataSet[(String, Int)] = flatmap_data.map(line => (line , 1))
    val groupData: GroupedDataSet[(String, Int)] = tuple_data.groupBy(line => line._1)
    val result: DataSet[(String, Int)] = groupData.reduce((x, y) => (x._1 , x._2+y._2))
    result.print()

（2）：读取hdfs数据

    //TODO readTextFile读取hdfs数据
    //todo 初始化环境
    val environment: ExecutionEnvironment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    //TODO 加载数据
     
    val file: DataSet[String] = environment.readTextFile("hdfs://hadoop01:9000/README.txt")
    val flatData: DataSet[String] = file.flatMap(line => line.split("\\W+"))
    val map_data: DataSet[(String, Int)] = flatData.map(line => (line , 1))
    val groupdata: GroupedDataSet[(String, Int)] = map_data.groupBy(line => line._1)
    val result_data: DataSet[(String, Int)] = groupdata.reduce((x, y) => (x._1 , x._2+y._2))
    result_data.print()

（3）：读取CSV数据

     //TODO 读取csv数据
    val environment: ExecutionEnvironment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    val path = "data2.csv"
    val ds3 = environment.readCsvFile[(String, String, String, String,String,Int,Int,Int)](
      filePath = path,
      lineDelimiter = "\n",
      fieldDelimiter = ",",
      lenient = false,
      ignoreFirstLine = true,
      includedFields = Array(0, 1, 2, 3 , 4 , 5 , 6 , 7))
    val first = ds3.groupBy(0 , 1).first(50)
    first.print()

三、基于文件的source（遍历目录）

flink支持对一个文件目录内的所有文件，包括所有子目录中的所有文件的遍历访问方式。

对于从文件中读取数据，当读取的数个文件夹的时候，嵌套的文件默认是不会被读取的，只会读取第一个文件，其他的都会被忽略。所以我们需要使用 recursive.file.enumeration 进行递归读取

    val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    val parameters = new Configuration
    // recursive.file.enumeration 开启递归
    parameters.setBoolean("recursive.file.enumeration", true)
    val ds1 = env.readTextFile("test").withParameters(parameters)
    ds1.print()

四、读取压缩文件

对于以下压缩类型，不需要指定任何额外的 inputformat 方法，flink可以自动识别并且解压。但是，压缩文件可能不会并行读取，可能是顺序读取的，这样可能会影响作业的可伸缩性。

    //TODO  读取压缩文件
    val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    val file = env.readTextFile("test/data1/zookeeper.out.gz").print()
     
    tar -czvf ***.tar.gz