0.简介

本案例通过一个简单的订单数据生成器生成随机订单数据，基于这个生成器运用Flink DataStream API开发程序统计订单数量和金额，模拟交易看板数据。

环境：IDEA作为IDE，Flink 1.13.2，Scala 2.12，Java 1.8

1.订单数据生成器

利用 Flink 提供的自定义 Source 来实现一个自定义的实时数据生成器

1.1 新建工程TestFlink

在IDEA中新建工程（new Project），选择“Maven Archetype”，catalog选最基础的类型，如下图所示：

1.2 在pom.xml中引入Flink依赖包

分别引入flink-java, flink-streaming-java, flink-client三个包，配置如下：

  <properties>
    <flink.version>1.13.2</flink.version>
    <scala.binary.version>2.12</scala.binary.version>
    <slf4j.version>1.7.30</slf4j.version>
    <mysql-connector.version>8.0.23</mysql-connector.version>
  </properties>

  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.flink</groupId>
      <artifactId>flink-java</artifactId>
      <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.flink</groupId>
      <artifactId>flink-streaming-java_${scala.binary.version}</artifactId>
      <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.flink</groupId>
      <artifactId>flink-clients_${scala.binary.version}</artifactId>
      <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
  </dependencies>

上面的版本均采用变量定义，可以根据实际情况进行替换。

1.3 订单数据生成类

主要用到三个类，订单类，生成订单数据流类，测试类

+订单类（Item）

普通Java类，代码如下：

public class Item {
    private String name;
    private Integer id;

    Item() {}
    public String getName() {
        return name;
    }
    void setName(String name) {
        this.name = name;
    }
    private Integer getId() {
        return this.id;
    }
    void setId(int id) {
        this.id = id;
    }
    public String toString() {
        return "Item { " +
                "name='" + name + "\'" +
                ", id=" + id + "}";
    }
}

+订单生成数据流类

用于生成订单类的数据流，代码如下：

import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;

import java.util.Random;

public class MyStreamingSource implements SourceFunction<Item> {
    private boolean isRunning = true;
    @Override
    public void run(SourceContext<Item> sourceContext) throws Exception {
        while(isRunning) {
            Item item = generateItem();
            sourceContext.collect(item);
            Thread.sleep(1000);
        }
    }

    private Item generateItem() {
        int i = new Random().nextInt(1000);
        Item item = new Item();
        item.setId(i);
        item.setCount((i % 4) + 1);
        item.setSum(item.getCount() * (new Random().nextFloat() * 50));
        return item;
    }

    @Override
    public void cancel() {
        isRunning = false;
    }

}

+测试订单生成类

用于测试上述生成类，也是程序的主函数，代码如下

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class StreamingDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        DataStreamSource<Item> text = env.addSource(new MyStreamingSource()).setParallelism(1);
        DataStream<Item> item = text.map((MapFunction<Item, Item>) value-> value);
        item.print().setParallelism(1);
        String jobName = "user defined streaming source";
        env.execute(jobName);
    }
}

运行StreamingDemo的main函数，可以看到如下的输出结果：

2.订单统计

接下来，编写Flink算子，以窗口的方式统计一段时间内（5秒为例）订单的数量。

2.1 仅统计订单中商品的件数

思路如下：先读入订单数据源，将读到的订单Item对象映射为一个三元组Tuple3，再按5秒钟的窗口对订单中商品数量（count）进行求和（sum），核心代码如下：

DataStreamSource<Item> order = env.addSource(new MyStreamingSource()).setParallelism(1);
DataStream<Tuple3<Integer, Integer, Float>> mappedStream =
    order.map(new MapFunction<Item, Tuple3<Integer, Integer, Float>>() {
       @Override
        public Tuple3<Integer, Integer, Float> map(Item item) throws Exception {
            return new Tuple3<>(item.getId(), item.getCount(), item.getSum());
        }
    });
    //定义窗口，每5秒一个
    DataStream<Tuple3<Integer, Integer, Float>> windowedStream = mappedStream
            .keyBy((item)->0)  // 此处的分组方式未使用任何分组，所以使用了一个常量0
            .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
            .sum(1); // 统计三元组中序号为1（即count属性）的和
    windowedStream.print();

运行后的结果如下：

可以看到，控制台中的输出，每一条数据前是5条数据，也就是5秒钟的窗口收集到5条（每秒产生1条），第2列为商品数量的和，实现了累加。

2.2 同时统计商品数量和金额

上述示例中，对windowedStream使用了sum进行统计求和，这种方式只能对一个字段进行，如果需要同时统计数量和金额，就必须采用另外一种方式，reduce进行统计。
reduce方法也是windowedStream提供的方法，代码如下：

DataStream<Tuple3<Integer, Integer, Float>> windowedStream = mappedStream
    .keyBy((item)->0)
    .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
    .reduce(new ReduceFunction<Tuple3<Integer, Integer, Float>>() {
        @Override
        public Tuple3<Integer, Integer, Float> reduce(Tuple3<Integer, Integer, Float> t1, Tuple3<Integer, Integer, Float> t2) throws Exception {
            return new Tuple3<>(0, t1.f1 + t2.f1, t1.f2 + t2.f2);
        }
    });

这样，即可实现同时统计数量和金额，运行后效果如下：

可以看到，第2列是count的和，第3列也是sum的和，实现了同时统计。（第1列是在程序中直接映射为了0，因为id字段统计无意义）

本文章的部分案例借鉴自以下文章：Flink 常用的 DataSet 和 DataStream API，有需要的可以自行查看。