《Flink官方文档》监控Wikipedia 编辑流（一）

在本指南中，我们会从头开始，从从创建一个Flink项目到在一个Flink集群上运行一个流分析程序。

Wikipedia 提供了一个记录所有wiki的编辑的IRC通道。我们将会接入这个通道，计算每个用户在给定的时间窗口上编辑的字节数。用Flink能足够简单地在短时间内实现，但是给了你一个创建更复杂的分析程序的好的基础。

构建一个maven项目

我们将会用一个Flink Maven Archetype来创建我们的项目结构。关于这个请看Java API Quickstart章节来获取更多的细节。为了我们的目的，在命令窗口中运行如下：

$ mvn archetype:generate \ -DarchetypeGroupId=org.apache.flink \ -DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java \ -DarchetypeVersion=1.2.0 \ -DgroupId=wiki-edits \ -DartifactId=wiki-edits \ -Dversion=0.1 \ -Dpackage=wikiedits \ -DinteractiveMode=false

如果你原意，你可以编辑groupId，artifactId和 package 。用上面的参数，Maven会创建一个如下的项目结构：

$ tree wiki-edits wiki-edits/ ├── pom.xml └── src └── main ├── java │   └── wikiedits │   ├── BatchJob.java │   ├── SocketTextStreamWordCount.java │   ├── StreamingJob.java │   └── WordCount.java └── resources └── log4j.properties

在根目录的pom.xml已经添加了 Flink的依赖，同时在src/main/java目录中用几个Flink程序的示例。我们要从头开始，所以可以删除这些示例程序：

$ rm wiki-edits/src/main/java/wikiedits/*.java

最后一步，我们为了能在程序中使用Wikipedia需要添加Flink Wikipedia连接器的依赖。编辑pom.xml中依赖的部分，如下：

<dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-java</artifactId> <version>${flink.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId> <version>${flink.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-clients_2.11</artifactId> <version>${flink.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-connector-wikiedits_2.11</artifactId> <version>${flink.version}</version> </dependency> </dependencies>

注意添加的这个flink-connector-wikiedits_2.11依赖（这个示例和Wikipedia 连接器是受Apache Samza的Hello Samza示例启发）

编写一个Flink程序

下面是编码时间。启动你最喜欢的IDE并引入这个maven项目或者打开一个文本编辑器，创建文件src/main/java/wikiedits/WikipediaAnalysis.java:

1 package wikiedits; 2 public class WikipediaAnalysis { 3   public static void main(String[] args) throws Exception { 4   } 5}

这个程序非常简单，但接下来我们会填充它。注意的是我不会在这里引入一些声明，因为IDE能自动引入。如果你简单地想跳过前面在你的编辑器里直接输入，在这块儿内容的结束的地方，我会展示有引入的声明的完整的代码。 一个Flink程序的第一步是创建一个StreamExecutionEnvironment对象（如果你写的是一个批处理任务那就是ExecutionEnvironment对象）。这个对象可以用来设置执行参数，为从外部系统读取创建资源。因此，我们添加这个到main方法中：

1StreamExecutionEnvironme see = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

接下来我们会创建一个读取 Wikipedia IRC 日志的资源：

DataStream<WikipediaEditEvent> edits = see.addSource(new WikipediaEditsSource());

这行代码创建了一个我们能进一步运行的WikipediaEditEvent元素DateStream对象。为了本示例的目的，假设五秒钟，我们监控这段时间内在特定窗口中用户产生的添加或者删除的字节数。为此，我们首先应该指定此用户名上的我们想要的输入流，意思是在这个流的操作上我们应该绑定用户名。在我们的示例中，窗口中编辑的字节总数应该是每一个唯一的用户。对于键入的流我们应该提供一个KeySelector，如下：

KeyedStream<WikipediaEditEvent, String> keyedEdits = edits .keyBy(new KeySelector<WikipediaEditEvent, String>() { @Override public String getKey(WikipediaEditEvent event) { return event.getUser(); } });

这段代码给我们一个以String作为key即用户名作为key的WikipediaEditEvent 的Stream。现在我们可以指定想要的加在这个l流 上的窗口了，并且可以统计一个基于在这些窗口上的元素的结果。一个窗口指定了一个在其上执行运算的Steam的一个片段。在计算一个无穷流的元素的聚合时，窗口是很有必要的。在示例中，我们会假设我们想要聚合五秒中编辑的字节总数：

DataStream<Tuple2<String, Long>> result = keyedEdits .timeWindow(Time.seconds(5)) .fold(new Tuple2<>("", 0L), new FoldFunction<WikipediaEditEvent, Tuple2<String, Long>>() { @Override public Tuple2<String, Long> fold(Tuple2<String, Long> acc, WikipediaEditEvent event) { acc.f0 = event.getUser(); acc.f1 += event.getByteDiff(); return acc; } });

第一个调用，.timeWindow()，指定了我们想要有五秒钟的滚动（非重叠）窗口。第二个调用为每个唯一键在每个窗口片段上指定了一个Fold 转换。在例子中，我们从一个初始值为(“”, 0L)开始，为每个用户添加在该时间内每次编辑的字节码差异。结果流现在包含了一个每个用户五秒中产生的Tuple2<String, Long>。

下面仅仅要做的是将这个流输出到控制台，并开始执行：

1result.print(); 2  3see.execute();

最后一个调用对启动一个真实的Flink任务是必要的。所有的操作，如创建资源，转换，聚合，这些仅是建立了内部操作的图。仅仅是当调用execute()方法的时候，这个操作图才会被扔到一个集群中执行或者在你本机执行。

下面是完整的代码：

package wikiedits; import org.apache.flink.api.common.functions.FoldFunction; import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time; import org.apache.flink.streaming.connectors.wikiedits.WikipediaEditEvent; import org.apache.flink.streaming.connectors.wikiedits.WikipediaEditsSource; public class WikipediaAnalysis { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment see = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataStream<WikipediaEditEvent> edits = see.addSource(new WikipediaEditsSource()); KeyedStream<WikipediaEditEvent, String> keyedEdits = edits .keyBy(new KeySelector<WikipediaEditEvent, String>() { @Override public String getKey(WikipediaEditEvent event) { return event.getUser(); } }); DataStream<Tuple2<String, Long>> result = keyedEdits .timeWindow(Time.seconds(5)) .fold(new Tuple2<>("", 0L), new FoldFunction<WikipediaEditEvent, Tuple2<String, Long>>() { @Override public Tuple2<String, Long> fold(Tuple2<String, Long> acc, WikipediaEditEvent event) { acc.f0 = event.getUser(); acc.f1 += event.getByteDiff(); return acc; } }); result.print(); see.execute(); } }

你可以用maven在你的IDE或者命令行中运行这个示例：

$ mvn clean package $ mvn exec:java -Dexec.mainClass=wikiedits.WikipediaAnalysis

第一个命令是构建我们的项目，第二个命令是执行我们的主要类。输出的内容跟下面相似：

1> (Fenix down,114) 6> (AnomieBOT,155) 8> (BD2412bot,-3690) 7> (IgnorantArmies,49) 3> (Ckh3111,69) 5> (Slade360,0) 7> (Narutolovehinata5,2195) 6> (Vuyisa2001,79) 4> (Ms Sarah Welch,269) 4> (KasparBot,-245)

每行前面的数字告诉你每个并行的实例产生的输出。

转载自 并发编程网 - ifeve.com