Flink實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理技術(shù) 課后習(xí)題及答案 07

Flink實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)第7章處理函數(shù)與狀態(tài)管理PAGE240PAGE2391）在Flink中如何處理遲到的數(shù)據(jù)？有哪些策略可以選擇？2）什么是狀態(tài)？在Flink中，狀態(tài)的作用是什么？3）Flink的異步快照機(jī)制是如何實(shí)現(xiàn)的？如何控制異步快照機(jī)制的行為？4）如何在Flink中實(shí)現(xiàn)跨任務(wù)的狀態(tài)共享？5）假設(shè)有兩個(gè)數(shù)據(jù)流，分別為stream1和stream2，它們的數(shù)據(jù)格式分別如下：stream1:(id:Int,timestamp:Long,value:Double)stream2:(id:Int,timestamp:Long,name:String)stream1和stream2的數(shù)據(jù)如下：stream1:(1,1623306400000,10.0)(2,1623306401000,20.0)(1,1623306415000,30.0)(3,1623306416000,40.0)(2,1623306425000,50.0)(1,1623306430000,60.0)stream2:(1,1623306400000,"A")(2,1623306401000,"B")(1,1623306415000,"C")(3,1623306416000,"D")(2,1623306425000,"E")(1,1623306430000,"F")請(qǐng)使用Flink實(shí)現(xiàn)如下操作：1.以id字段為key，將兩個(gè)流join在一起；2.使用滾動(dòng)窗口，窗口大小為10s；3.對(duì)每個(gè)窗口中的join結(jié)果，計(jì)算其value字段的和，并將其打印輸出。Flink實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)第7章處理函數(shù)與狀態(tài)管理PAGE240PAGE239參考答案在Flink中如何處理遲到的數(shù)據(jù)？有哪些策略可以選擇？Flink處理遲到數(shù)據(jù)的方法策略：側(cè)輸出流（SideOutputs）：可以使用側(cè)輸出流來(lái)輸出遲到的數(shù)據(jù)，通過(guò)調(diào)用OutputTag類的SideOutputWithTimestamp()方法可以將數(shù)據(jù)發(fā)送到指定的側(cè)輸出流中。窗口延遲關(guān)閉（WindowLateDataProcessing）：可以設(shè)置窗口延遲關(guān)閉時(shí)間，即允許一定時(shí)間的遲到數(shù)據(jù)進(jìn)入窗口，然后再關(guān)閉窗口并進(jìn)行計(jì)算。處理函數(shù)（ProcessFunction）：可以使用ProcessFunction來(lái)處理遲到的數(shù)據(jù)。例如，可以使用onTimer()方法來(lái)處理遲到數(shù)據(jù)的邏輯。什么是狀態(tài)？在Flink中，狀態(tài)的作用是什么？狀態(tài)可以是一個(gè)簡(jiǎn)單的計(jì)數(shù)器、一個(gè)累加器，也可以是一個(gè)復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如一個(gè)緩存、一個(gè)集合或一個(gè)Map，在現(xiàn)實(shí)生活中，我們可以將銀行賬戶的余額視為一種狀態(tài)。余額可以隨著時(shí)間不斷變化，也可以根據(jù)不同的操作進(jìn)行修改，例如存款、取款、轉(zhuǎn)賬等。銀行賬戶的余額是一個(gè)會(huì)隨著時(shí)間變化而持續(xù)更新的狀態(tài)，同時(shí)它還需要被不同的操作訪問(wèn)和修改Flink中，狀態(tài)的作用是：在Flink中，狀態(tài)是指流處理過(guò)程中需要被記錄、維護(hù)和更新的數(shù)據(jù)，可以是中間結(jié)果、緩存或歷史數(shù)據(jù)等。流處理應(yīng)用程序通常需要存儲(chǔ)一些中間結(jié)果、緩存和計(jì)數(shù)器等信息，以便在后續(xù)的數(shù)據(jù)處理中使用。Flink的異步快照機(jī)制是如何實(shí)現(xiàn)的？如何控制異步快照機(jī)制的行為？Flink的異步快照機(jī)制實(shí)現(xiàn)：Flink的檢查點(diǎn)實(shí)現(xiàn)基于了Chandy-Lamport算法的變種，即“異步Barrier快照”(AsynchronousBarrierSnapshotting)。為了這個(gè)目的，F(xiàn)link會(huì)在數(shù)據(jù)流中注入一個(gè)特定的“Barrier”，這個(gè)Barrier標(biāo)示Barrier之前的所有數(shù)據(jù)已經(jīng)得到處理，并相應(yīng)地記錄了狀態(tài)。在ApacheFlink中，控制異步快照的行為主要通過(guò)配置參數(shù)和策略來(lái)實(shí)現(xiàn)。設(shè)置快照間隔：state.checkpoint-interval設(shè)置快照超時(shí)：state.checkpoint-timeout設(shè)置最小時(shí)間暫停：state.checkpoint-min-pause設(shè)置后端狀態(tài)：Flink支持多種狀態(tài)后端，如MemoryStateBackend、FsStateBackend和RocksDBStateBackend。不同的狀態(tài)后端對(duì)快照的處理方式和性能有不同的影響。如何在Flink中實(shí)現(xiàn)跨任務(wù)的狀態(tài)共享？通過(guò)KeyedState，在Flink中實(shí)現(xiàn)狀態(tài)化的數(shù)據(jù)處理，多個(gè)算子之間可以共享某個(gè)key對(duì)應(yīng)的狀態(tài)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和狀態(tài)復(fù)用。從而實(shí)現(xiàn)了跨任務(wù)的狀態(tài)共享。5）假設(shè)有兩個(gè)數(shù)據(jù)流，分別為stream1和stream2，它們的數(shù)據(jù)格式分別如下：stream1:(id:Int,timestamp:Long,value:Double)stream2:(id:Int,timestamp:Long,name:String)stream1和stream2的數(shù)據(jù)如下：stream1:(1,1623306400000,10.0)(2,1623306401000,20.0)(1,1623306415000,30.0)(3,1623306416000,40.0)(2,1623306425000,50.0)(1,1623306430000,60.0)stream2:(1,1623306400000,"A")(2,1623306401000,"B")(1,1623306415000,"C")(3,1623306416000,"D")(2,1623306425000,"E")(1,1623306430000,"F")請(qǐng)使用Flink實(shí)現(xiàn)如下操作：1.以id字段為key，將兩個(gè)流join在一起；2.使用滾動(dòng)窗口，窗口大小為10s；3.對(duì)每個(gè)窗口中的join結(jié)果，計(jì)算其value字段的和，并將其打印輸出。importmon.functions.MapFunction;importmon.functions.RichMapFunction;importorg.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;importorg.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;importorg.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;importorg.apache.flink.streaming.api.functions.assigners.TimestampAssigner;importorg.apache.flink.streaming.api.functions.assigners.TumblingProcessingTimeWindows;importorg.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.WindowFunction;importorg.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingEventTimeWindows;importorg.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;importorg.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;importorg.apache.flink.util.Collector;publicclassFlinkJoinAndWindowExample{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{//1.設(shè)置Flink執(zhí)行環(huán)境finalStreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//假設(shè)這里已經(jīng)有了stream1和stream2的DataStream//...//為簡(jiǎn)單起見(jiàn)，這里用DataStream.fromElements模擬數(shù)據(jù)DataStream<Tuple3<Integer,Long,Double>>stream1=env.fromElements(newTuple3<>(1,1623306400000L,10.0),//...其他數(shù)據(jù));DataStream<Tuple3<Integer,Long,String>>stream2=env.fromElements(newTuple3<>(1,1623306400000L,"A"),//...其他數(shù)據(jù));//2.使用KeyedStream將兩個(gè)流join在一起DataStream<Tuple2<Tuple3<Integer,Double,String>,Long>>joinedStream=stream1.keyBy(value->value.f0)//使用id作為key.intervalJoin(stream2.keyBy(value->value.f0))//joinstream2.between(Time.seconds(-1),Time.seconds(1))//假設(shè)時(shí)間有輕微偏差，設(shè)置時(shí)間區(qū)間.process((left,right,ctx,out)->{for(Tuple3<Integer,Double,String>lr:left){for(Tuple3<Integer,Long,String>rr:right){if(lr.f1==rr.f1){//假設(shè)timestamp完全匹配out.collect(newTuple2<>(newTuple3<>(lr.f0,lr.f2,rr.f2),lr.f1));}}}});//3.使用滾動(dòng)窗口，窗口大小為10s，并計(jì)算value字段的和joinedStream.keyBy(tuple->tuple.f0.f0)//使用id作為key.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))//滾動(dòng)事件時(shí)間窗口.apply(newWindowFunction<Tuple2<Tuple3<Integer,Double,String>,Long>,Tuple2<Integer,Double>,Integer,TimeWindow>(){@Overridepublicvoidapply(Integerkey,TimeWindowwindow,Iterable<Tuple2<Tuple3<Integer,Double,String>,Long>>input,Collector<Tuple2<Integer,Double>>out){doublesum=0.0;