DataStream-史上最通俗易懂的Flink源代码深入分析教程

1.定义

在Flink中，DataStream是一个分布式数据集，表示无限流或有限流的数据流。DataStream可以由一个或多个数据源创建，数据源可以是文件、集合、Kafka主题等。DataStream提供了一组API方法，可以对数据流进行转换、过滤、聚合等操作，并将结果发送到Sink（例如文件、Kafka主题、数据库等）中。

2.使用示例

在Flink中，DataStream也可以用于处理无限流数据，例如从Kafka等数据源读取数据，实时处理数据并将结果发送到Sink中。这使得Flink非常适合于实时数据处理和流式数据分析。下面代码创建了一个DataStream，其中包含三个字符串元素，并使用map函数将每个元素转换为大写形式。最后，将结果输出到控制台。可以看到，DataStream提供了类似于Java 8 Stream的API，可以方便地对数据流进行转换和处理操作。

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class DataStreamExample {

public static void main(String[] args) throws Exception {

// 获取执行环境

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 创建DataStream

DataStream dataStream = env.fromElements("Hello", "World", "Flink");

// 对DataStream进行转换操作

DataStream resultStream = dataStream.map(s -> s.toUpperCase());

// 输出结果

resultStream.print();

// 执行任务

env.execute("DataStream Example");

}

}

3.主要功能和设计思路

DataStream是Apache Flink中最核心的类之一，它代表了一个能够无限增长的数据流，并提供了一系列对数据流进行操作的方法。其主要功能和设计思路如下：

数据源DataStream可以从各种数据源中读取数据，例如Kafka、Socket、文件等，并提供了一系列的方法来支持数据源的读取操作。这个设计思路使得Flink可以从不同的数据源读取数据，并统一对数据流进行处理。

转换算子DataStream提供了一系列的转换算子，例如map、filter、flatMap等，用于对数据流进行处理。这些算子都是通过继承AbstractUdfStreamOperator类来实现的。这个设计思路使得Flink可以对数据流进行各种复杂的处理操作，并支持用户自定义算子。

窗口算子DataStream提供了一系列的窗口算子，例如timeWindow、countWindow等，用于对数据流进行窗口操作。这些算子都是通过继承AbstractStreamOperator类来实现的。这个设计思路使得Flink可以对数据流进行基于时间或数量的窗口操作，并支持不同种类的窗口类型。

连接算子DataStream提供了一系列的连接算子，例如union、connect等，用于将多个数据流进行合并操作。这些算子也是通过继承AbstractStreamOperator类来实现的。这个设计思路使得Flink可以将多个数据流进行合并操作，并支持用户自定义算子。

Sink算子DataStream提供了一系列的Sink算子，例如print、writeAsText等，用于将数据流输出到不同的目的地。这些算子也是通过继承AbstractUdfStreamOperator类来实现的。这个设计思路使得Flink可以将数据流输出到不同的目的地，并支持用户自定义Sink操作。 综上所述，DataStream的主要功能是对数据流进行各种复杂的处理操作，并支持基于时间或数量的窗口操作、多个数据流的合并操作以及输出到不同的目的地。其设计思路是通过继承不同的抽象类来实现算子的功能，并支持用户自定义算子和Sink操作。这个设计思路使得Flink可以实现高度灵活、高性能的实时数据处理。

4.核心源代码剖析

DataStream是Flink中处理数据流的主要概念之一。它代表着一个不断产生数据的流，可以对其进行各种操作，如转换、过滤、聚合等。其代码比较复杂，这里只提供其中一部分的示例代码作为参考：

public class DataStream {

// DataStream的上下文环境

private final StreamExecutionEnvironment environment;

// DataStream的唯一标识符，用于将其与其他DataStream区分开来

private final int id;

// DataStream的数据类型

private final TypeInformation type;

// DataStream的转换操作链，用于表示对DataStream进行的一系列转换操作

private final List> transformations;

/**

* 构造方法，用于创建一个DataStream对象

*

* @param environment DataStream所处的上下文环境

* @param id DataStream的唯一标识符

* @param type DataStream的数据类型

*/

public DataStream(StreamExecutionEnvironment environment, int id, TypeInformation type) {

this.environment = environment;

this.id = id;

this.type = type;

this.transformations = new ArrayList<>();

}

/**

* 返回DataStream所处的上下文环境

*

* @return DataStream所处的上下文环境

*/

public StreamExecutionEnvironment getExecutionEnvironment() {

return environment;

}

/**

* 返回DataStream的唯一标识符

*

* @return DataStream的唯一标识符

*/

public int getId() {

return id;

}

/**

* 返回DataStream的数据类型

*

* @return DataStream的数据类型

*/

public TypeInformation getType() {

return type;

}

/**

* 返回对DataStream进行的一系列转换操作

*

* @return 转换操作链

*/

public List> getTransformations() {

return transformations;

}

/**

* 将DataStream转换为另一种类型的DataStream

*

* @param mapper 转换函数

* @param 转换后的数据类型

* @return 转换后的DataStream

*/

public DataStream map(MapFunction mapper) {

// 创建MapTransformation对象，表示对DataStream进行Map操作

MapTransformation transform = new MapTransformation<>(this, "Map", mapper);

// 将MapTransformation对象添加到转换操作链中

transformations.add(transform);

// 创建并返回转换后的DataStream

return new DataStream<>(environment, environment.getNewNodeId(), transform.getOutputType());

}

/**

* 过滤掉DataStream中不满足条件的数据

*

* @param filter 过滤函数

* @return 过滤后的DataStream

*/

public DataStream filter(FilterFunction filter) {

// 创建FilterTransformation对象，表示对DataStream进行Filter操作

FilterTransformation transform = new FilterTransformation<>(this, "Filter", filter);

// 将FilterTransformation对象添加到转换操作链中

transformations.add(transform);

// 返回转换后的DataStream

return this;

}

/**

* 将两个DataStream合并成一个DataStream

*

* @param other 另一个DataStream

* @return 合并后的DataStream

*/

public DataStream union(DataStream other) {

// 创建UnionTransformation对象，表示对两个DataStream进行Union操作

UnionTransformation transform = new UnionTransformation<>(this, other);

// 将UnionTransformation对象添加到转换操作链中

transformations.add(transform);

// 返回转换后的DataStream

return this;

}

/**

* 将DataStream按照Key进行分组

*

* @param keySelector Key选择器

* @return 分组后的DataStream

*/

public KeyedStream keyBy(KeySelector keySelector) {

// 创建KeyedStream对象，表示按照Key进行分组

return new KeyedStream<>(this, keySelector);

}

/**

* 将DataStream进行聚合操作

*

* @param function 聚合函数

* @return 聚合后的DataStream

*/

public SingleOutputStreamOperator aggregate(AggregateFunction function) {

// 创建AggregationTransformation对象，表示对DataStream进行聚合操作

AggregationTransformation transform = new AggregationTransformation<>(this, "Aggregate", function);

// 将AggregationTransformation对象添加到转换操作链中

transformations.add(transform);

// 创建并返回转换后的DataStream

return new SingleOutputStreamOperator<>(environment, environment.getNewNodeId(), transform.getOutputType(), transformations);

}

// 其他操作的实现略

}

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