DataSet
一、Source算子
1. fromCollection
fromCollection：从本地集合读取数据
例：
val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val textDataSet: DataSet[String] = env.fromCollection(
List("1,张三", "2,李四", "3,王五", "4,赵六")
)
2. readTextFile
readTextFile：从文件中读取：
val textDataSet: DataSet[String] = env.readTextFile("/data/a.txt")
3. readTextFile：遍历目录
readTextFile可以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：
val parameters = new Configuration
// recursive.file.enumeration 开启递归
parameters.setBoolean("recursive.file.enumeration", true)
val file = env.readTextFile("/data").withParameters(parameters)
4. readTextFile：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。
| 压缩方法 | 文件扩展名 | 是否可并行读取 |
|---|---|---|
| DEFLATE | .deflate | no |
| GZip | .gz .gzip | no |
| Bzip2 | .bz2 | no |
| XZ | .xz | no |
val file = env.readTextFile("/data/file.gz")
二、Transform转换算子
因为Transform算子基于Source算子操作，所以首先构建Flink执行环境及Source算子，后续Transform算子操作基于此：
val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val textDataSet: DataSet[String] = env.fromCollection(
List("张三,1", "李四,2", "王五,3", "张三,4")
)
1. map
将DataSet中的每一个元素转换为另外一个元素：
// 使用map将List转换为一个Scala的样例类
case class User(name: String, id: String)
val userDataSet: DataSet[User] = textDataSet.map {
text =>
val fieldArr = text.split(",")
User(fieldArr(0), fieldArr(1))
}
userDataSet.print()
2. flatMap
将DataSet中的每一个元素转换为0...n个元素：
// 使用flatMap操作，将集合中的数据：
// 根据第一个元素，进行分组
// 根据第二个元素，进行聚合求值
val result = textDataSet.flatMap(line => line)
.groupBy(0) // 根据第一个元素，进行分组
.sum(1) // 根据第二个元素，进行聚合求值
result.print()
3. mapPartition
将一个分区中的元素转换为另一个元素：
// 使用mapPartition操作，将List转换为一个scala的样例类
case class User(name: String, id: String)
val result: DataSet[User] = textDataSet.mapPartition(line => {
line.map(index => User(index._1, index._2))
})
result.print()
4. filter
过滤出来一些符合条件的元素，返回boolean值为true的元素：
val source: DataSet[String] = env.fromElements("java", "scala", "java")
val filter:DataSet[String] = source.filter(line => line.contains("java"))//过滤出带java的数据
filter.print()
5. reduce
可以对一个dataset或者一个group来进行聚合计算，最终聚合成一个元素：
// 使用 fromElements 构建数据源
val source = env.fromElements(("java", 1), ("scala", 1), ("java", 1))
// 使用map转换成DataSet元组
val mapData: DataSet[(String, Int)] = source.map(line => line)
// 根据首个元素分组
val groupData = mapData.groupBy(_._1)
// 使用reduce聚合
val reduceData = groupData.reduce((x, y) => (x._1, x._2 + y._2))
// 打印测试
reduceData.print()
6. reduceGroup
将一个dataset或者一个group聚合成一个或多个元素。
reduceGroup是reduce的一种优化方案；
它会先分组reduce，然后在做整体的reduce；这样做的好处就是可以减少网络IO：
// 使用 fromElements 构建数据源
val source: DataSet[(String, Int)] = env.fromElements(("java", 1), ("scala", 1), ("java", 1))
// 根据首个元素分组
val groupData = source.groupBy(_._1)
// 使用reduceGroup聚合
val result: DataSet[(String, Int)] = groupData.reduceGroup {
(in: Iterator[(String, Int)], out: Collector[(String, Int)]) =>
val tuple = in.reduce((x, y) => (x._1, x._2 + y._2))
out.collect(tuple)
}
// 打印测试
result.print()
7. minBy和maxBy
选择具有最小值或最大值的元素：
// 使用minBy操作，求List中每个人的最小值
// List("张三,1", "李四,2", "王五,3", "张三,4")
case class User(name: String, id: String)
// 将List转换为一个scala的样例类
val text: DataSet[User] = textDataSet.mapPartition(line => {
line.map(index => User(index._1, index._2))
})
val result = text
.groupBy(0) // 按照姓名分组
.minBy(1) // 每个人的最小值
8. Aggregate
在数据集上进行聚合求最值（最大值、最小值）：
val data = new mutable.MutableList[(Int, String, Double)]
data.+=((1, "yuwen", 89.0))
data.+=((2, "shuxue", 92.2))
data.+=((3, "yuwen", 89.99))
// 使用 fromElements 构建数据源
val input: DataSet[(Int, String, Double)] = env.fromCollection(data)
// 使用group执行分组操作
val value = input.groupBy(1)
// 使用aggregate求最大值元素
.aggregate(Aggregations.MAX, 2)
// 打印测试
value.print()
Aggregate只能作用于元组上
注意：
要使用aggregate，只能使用字段索引名或索引名称来进行分组groupBy(0)，否则会报一下错误:
Exception in thread "main" java.lang.UnsupportedOperationException: Aggregate does not support grouping with KeySelector functions, yet.
9. distinct
去除重复的数据：
// 数据源使用上一题的
// 使用distinct操作，根据科目去除集合中重复的元组数据
val value: DataSet[(Int, String, Double)] = input.distinct(1)
value.print()
10. first
取前N个数：
input.first(2) // 取前两个数
11. join
将两个DataSet按照一定条件连接到一起，形成新的DataSet：
// s1 和 s2 数据集格式如下：
// DataSet[(Int, String,String, Double)]
val joinData = s1.join(s2) // s1数据集 join s2数据集
.where(0).equalTo(0) { // join的条件
(s1, s2) => (s1._1, s1._2, s2._2, s1._3)
}
12. leftOuterJoin
左外连接,左边的Dataset中的每一个元素，去连接右边的元素
此外还有：
rightOuterJoin：右外连接,左边的Dataset中的每一个元素，去连接左边的元素
fullOuterJoin：全外连接,左右两边的元素，全部连接
下面以 leftOuterJoin 进行示例：
val data1 = ListBuffer[Tuple2[Int,String]]()
data1.append((1,"zhangsan"))
data1.append((2,"lisi"))
data1.append((3,"wangwu"))
data1.append((4,"zhaoliu"))
val data2 = ListBuffer[Tuple2[Int,String]]()
data2.append((1,"beijing"))
data2.append((2,"shanghai"))
data2.append((4,"guangzhou"))
val text1 = env.fromCollection(data1)
val text2 = env.fromCollection(data2)
text1.leftOuterJoin(text2).where(0).equalTo(0).apply((first,second)=>{
if(second==null){
(first._1,first._2,"null")
}else{
(first._1,first._2,second._2)
}
}).print()
13. cross
交叉操作，通过形成这个数据集和其他数据集的笛卡尔积，创建一个新的数据集
和join类似，但是这种交叉操作会产生笛卡尔积，在数据比较大的时候，是非常消耗内存的操作：
val cross = input1.cross(input2){
(input1 , input2) => (input1._1,input1._2,input1._3,input2._2)
}
cross.print()
14. union
联合操作，创建包含来自该数据集和其他数据集的元素的新数据集,不会去重：
val unionData: DataSet[String] = elements1.union(elements2).union(elements3)
// 去除重复数据
val value = unionData.distinct(line => line)
15. rebalance
Flink也有数据倾斜的时候，比如当前有数据量大概10亿条数据需要处理，在处理过程中可能会发生如图所示的状况：
图片
这个时候本来总体数据量只需要10分钟解决的问题，出现了数据倾斜，机器1上的任务需要4个小时才能完成，那么其他3台机器执行完毕也要等待机器1执行完毕后才算整体将任务完成；所以在实际的工作中，出现这种情况比较好的解决方案就是接下来要介绍的—rebalance（内部使用round robin方法将数据均匀打散。这对于数据倾斜时是很好的选择。）
图片
// 使用rebalance操作，避免数据倾斜
val rebalance = filterData.rebalance()
16. partitionByHash
按照指定的key进行hash分区：
val data = new mutable.MutableList[(Int, Long, String)]
data.+=((1, 1L, "Hi"))
data.+=((2, 2L, "Hello"))
data.+=((3, 2L, "Hello world"))
val collection = env.fromCollection(data)
val unique = collection.partitionByHash(1).mapPartition{
line =>
line.map(x => (x._1 , x._2 , x._3))
}
unique.writeAsText("hashPartition", WriteMode.NO_OVERWRITE)
env.execute()
17. partitionByRange
根据指定的key对数据集进行范围分区：
val data = new mutable.MutableList[(Int, Long, String)]
data.+=((1, 1L, "Hi"))
data.+=((2, 2L, "Hello"))
data.+=((3, 2L, "Hello world"))
data.+=((4, 3L, "Hello world, how are you?"))
val collection = env.fromCollection(data)
val unique = collection.partitionByRange(x => x._1).mapPartition(line => line.map{
x=>
(x._1 , x._2 , x._3)
})
unique.writeAsText("rangePartition", WriteMode.OVERWRITE)
env.execute()
18. sortPartition
根据指定的字段值进行分区的排序：
val data = new mutable.MutableList[(Int, Long, String)]
data.+=((1, 1L, "Hi"))
data.+=((2, 2L, "Hello"))
data.+=((3, 2L, "Hello world"))
data.+=((4, 3L, "Hello world, how are you?"))
val ds = env.fromCollection(data)
val result = ds
.map { x => x }.setParallelism(2)
.sortPartition(1, Order.DESCENDING)//第一个参数代表按照哪个字段进行分区
.mapPartition(line => line)
.collect()
println(result)
三、Sink算子
1. collect
将数据输出到本地集合：
result.collect()
2. writeAsText
将数据输出到文件
Flink支持多种存储设备上的文件，包括本地文件，hdfs文件等
Flink支持多种文件的存储格式，包括text文件，CSV文件等
// 将数据写入本地文件
result.writeAsText("/data/a", WriteMode.OVERWRITE)
// 将数据写入HDFS
result.writeAsText("hdfs://node01:9000/data/a", WriteMode.OVERWRITE)
