實時計算：Apache Flink：Flink狀態(tài)與容錯機制

實時計算：ApacheFlink：Flink狀態(tài)與容錯機制1實時計算：ApacheFlink：Flink狀態(tài)與容錯機制1.1Flink概述ApacheFlink是一個用于處理無界和有界數(shù)據(jù)流的開源流處理框架。它提供了高吞吐量、低延遲和強大的狀態(tài)管理能力，使其成為實時數(shù)據(jù)處理的理想選擇。Flink的核心是一個流處理引擎，能夠處理無限數(shù)據(jù)流，同時也支持通過批處理模式處理有限數(shù)據(jù)集。Flink的設(shè)計目標(biāo)是提供一個統(tǒng)一的平臺，用于處理流數(shù)據(jù)和批數(shù)據(jù)，消除兩者之間的界限。它通過將批處理視為流處理的特例來實現(xiàn)這一目標(biāo)，這意味著批處理作業(yè)可以以流處理的方式運行，從而獲得更好的性能和更簡單的編程模型。1.2狀態(tài)在Flink中的重要性在流處理中，狀態(tài)（State）是指在處理過程中，系統(tǒng)需要記住的信息，以便對后續(xù)的數(shù)據(jù)進行處理。狀態(tài)可以是任何類型的數(shù)據(jù)，例如計數(shù)器、列表、映射表等。在ApacheFlink中，狀態(tài)管理是其核心功能之一，它允許用戶定義和維護狀態(tài)，以實現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)據(jù)流處理邏輯。1.2.1示例：WordCount//定義一個WordCount的Flink作業(yè)

StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

DataStream<String>text=env.readTextFile("path/to/input");

DataStream<WordCount>wordCounts=text

.flatMap(newTokenizer())

.keyBy("word")

.updateStateByKey(newWordCountUpdateFunction());

wordCounts.print();

//執(zhí)行作業(yè)

env.execute("WordCountExample");在這個例子中，updateStateByKey操作用于維護每個單詞的計數(shù)狀態(tài)。每當(dāng)一個單詞到達時，F(xiàn)link會更新與該單詞相關(guān)聯(lián)的狀態(tài)，即增加計數(shù)器的值。1.3容錯機制簡介容錯（FaultTolerance）是分布式系統(tǒng)中的一個關(guān)鍵特性，它確保系統(tǒng)在遇到故障時能夠繼續(xù)運行并保持?jǐn)?shù)據(jù)的正確性。在ApacheFlink中，容錯機制主要通過狀態(tài)檢查點（Checkpointing）和保存點（Savepoint）來實現(xiàn)。1.3.1檢查點（Checkpointing）檢查點是Flink用于實現(xiàn)容錯的一種機制。它定期保存應(yīng)用程序的狀態(tài)到持久化存儲中，這樣在發(fā)生故障時，F(xiàn)link可以從最近的檢查點恢復(fù)狀態(tài)，從而繼續(xù)處理數(shù)據(jù)。//設(shè)置檢查點

env.enableCheckpointing(5000);//每5秒進行一次檢查點

//設(shè)置檢查點存儲位置

env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage("hdfs://localhost:9000/checkpoints");

//設(shè)置檢查點模式

env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);1.3.2保存點（Savepoint）保存點是Flink的另一種容錯機制，它允許用戶在特定的時間點手動保存應(yīng)用程序的狀態(tài)。與檢查點不同，保存點可以用于恢復(fù)到不同的作業(yè)配置或數(shù)據(jù)流中，這在升級或修改作業(yè)時非常有用。//創(chuàng)建保存點

env.executeAndCollect("SavepointExample",newSavepointStrategy());在上述代碼中，SavepointStrategy是一個自定義的策略，用于確定何時以及如何創(chuàng)建保存點。保存點通常在作業(yè)的正常運行過程中創(chuàng)建，以便在作業(yè)升級或重新配置時使用。通過狀態(tài)管理和強大的容錯機制，ApacheFlink能夠處理大規(guī)模的實時數(shù)據(jù)流，同時保證數(shù)據(jù)處理的正確性和系統(tǒng)的高可用性。這使得Flink成為構(gòu)建實時數(shù)據(jù)處理管道和復(fù)雜事件處理系統(tǒng)的一個強大工具。2實時計算：ApacheFlink：Flink狀態(tài)管理2.1狀態(tài)的類型在ApacheFlink中，狀態(tài)（State）是流處理應(yīng)用的核心概念，它允許Flink應(yīng)用在處理無界數(shù)據(jù)流時，保存和訪問數(shù)據(jù)的中間結(jié)果。Flink支持多種類型的狀態(tài)，包括：ValueState：保存單個值的狀態(tài)。ListState：保存多個值的狀態(tài)，這些值以列表形式存儲。MapState：保存鍵值對的狀態(tài)，可以視為一個可持久化的Map。ReducingState：用于聚合值的狀態(tài)，例如求和或求平均。AggregatingState：與ReducingState類似，但使用自定義的聚合函數(shù)。FoldState：用于將一系列值折疊成一個值的狀態(tài)，類似于MapReduce中的reduce操作。2.1.1示例：使用ValueStateimportmon.state.ValueState;

importmon.state.ValueStateDescriptor;

importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;

importorg.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

importorg.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction;

importorg.apache.flink.util.Collector;

publicclassValueStateExample{

publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{

StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

SingleOutputStreamOperator<String>source=env.socketTextStream("localhost",9999);

source.keyBy(data->data.split(",")[0])

.process(newKeyedProcessFunction<String,String,String>(){

privatestaticfinallongserialVersionUID=1L;

privatetransientValueState<Integer>countState;

@Override

publicvoidopen(Configurationparameters)throwsException{

countState=getRuntimeContext().getState(newValueStateDescriptor<>("count",Integer.class));

}

@Override

publicvoidprocessElement(Stringvalue,Contextctx,Collector<String>out)throwsException{

Integercount=countState.value();

if(count==null){

count=0;

}

count++;

countState.update(count);

out.collect(value+"hasbeenseen"+count+"times");

}

}).print();

env.execute("ValueStateExample");

}

}在這個例子中，我們創(chuàng)建了一個ValueState來保存每個鍵被看到的次數(shù)。每當(dāng)一個元素到達時，我們從狀態(tài)中獲取當(dāng)前的計數(shù)，如果狀態(tài)為空，則初始化為0，然后增加計數(shù)并更新狀態(tài)。2.2狀態(tài)后端詳解Flink的狀態(tài)后端（StateBackend）負責(zé)存儲和管理狀態(tài)。狀態(tài)后端可以是內(nèi)存中的，也可以是持久化的，例如在文件系統(tǒng)或數(shù)據(jù)庫中。Flink提供了以下幾種狀態(tài)后端：MemoryStateBackend：將狀態(tài)存儲在任務(wù)管理器的內(nèi)存中，適用于不需要持久化狀態(tài)的場景。FsStateBackend：將狀態(tài)存儲在文件系統(tǒng)中，支持檢查點和恢復(fù)，適用于需要持久化狀態(tài)的場景。RocksDBStateBackend：使用RocksDB作為狀態(tài)存儲，適用于需要高性能和持久化狀態(tài)的場景。2.2.1示例：使用FsStateBackendimportorg.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

importorg.apache.flink.streaming.api.checkpoint.CheckpointingMode;

publicclassFsStateBackendExample{

publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{

StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

env.enableCheckpointing(5000);

env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);

env.setStateBackend(newFsStateBackend("hdfs://localhost:9000/flink/checkpoints"));

//...其他流處理代碼

env.execute("FsStateBackendExample");

}

}在這個例子中，我們配置了Flink使用FsStateBackend，并將檢查點存儲在HDFS中。我們還啟用了檢查點，并設(shè)置了檢查點的模式為EXACTLY_ONCE，以確保在故障恢復(fù)時狀態(tài)的一致性。2.3狀態(tài)一致性保證Flink通過檢查點（Checkpoint）和保存點（Savepoint）機制來保證狀態(tài)的一致性。檢查點是定期創(chuàng)建的，保存了所有任務(wù)的狀態(tài)快照，以便在任務(wù)失敗時恢復(fù)。保存點是在任務(wù)停止前創(chuàng)建的，可以用來恢復(fù)到特定的時間點。2.3.1檢查點機制檢查點是Flink的容錯機制的核心。當(dāng)Flink執(zhí)行檢查點時，它會暫停流處理任務(wù)，將所有任務(wù)的狀態(tài)快照保存到持久化存儲中。如果任務(wù)失敗，F(xiàn)link可以從最近的檢查點恢復(fù)，從而保證了狀態(tài)的一致性。2.3.2保存點機制保存點是用戶手動觸發(fā)的檢查點，它可以在任務(wù)停止前保存狀態(tài)，以便在任務(wù)重啟時恢復(fù)到保存點的狀態(tài)。保存點可以跨越任務(wù)的邊界，這意味著即使任務(wù)的拓撲結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，也可以從保存點恢復(fù)。2.3.3示例：觸發(fā)檢查點importorg.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

publicclassCheckpointExample{

publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{

StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

env.enableCheckpointing(5000);//每5000毫秒觸發(fā)一次檢查點

//...其他流處理代碼

env.execute("CheckpointExample");

}

}在這個例子中，我們配置了Flink每5000毫秒觸發(fā)一次檢查點。這樣，即使在任務(wù)失敗時，F(xiàn)link也可以從最近的檢查點恢復(fù)，從而保證了狀態(tài)的一致性。2.3.4示例：創(chuàng)建保存點flinksavepointtrigger-d<job-id>-t<timestamp>-Dsavepoint.dir=<savepoint-directory>使用Flink的命令行工具，我們可以手動觸發(fā)一個保存點。這將保存所有任務(wù)的狀態(tài)，并將狀態(tài)快照保存到指定的目錄中。如果任務(wù)失敗或需要重啟，我們可以從保存點恢復(fù)，從而保證了狀態(tài)的一致性。通過上述的原理和示例，我們可以看到，F(xiàn)link的狀態(tài)管理機制是其流處理能力的關(guān)鍵。它不僅允許我們保存和訪問數(shù)據(jù)的中間結(jié)果，還通過檢查點和保存點機制保證了狀態(tài)的一致性，從而提高了流處理應(yīng)用的可靠性和容錯能力。3容錯機制深入3.1Checkpoint機制在ApacheFlink中，Checkpoint機制是實現(xiàn)容錯的關(guān)鍵。它通過定期保存任務(wù)的狀態(tài)到持久化存儲中，確保在任務(wù)失敗時可以從最近的Checkpoint恢復(fù)，從而避免從頭開始執(zhí)行，大大提高了系統(tǒng)的彈性和處理效率。3.1.1原理Checkpoint機制基于Chandy-Lamport分布式快照算法。當(dāng)Flink的JobManager決定創(chuàng)建一個Checkpoint時，它會向所有正在運行的任務(wù)（TaskManager）發(fā)送一個Barrier。Barrier是一個特殊的記錄，它在數(shù)據(jù)流中作為分隔符，確保所有在Barrier之前的事件在Barrier之后被處理。每個TaskManager在接收到Barrier后，會保存當(dāng)前的狀態(tài)，并將狀態(tài)快照發(fā)送給JobManager。一旦所有TaskManager的狀態(tài)都被成功保存，Checkpoint就被確認，狀態(tài)快照被持久化到存儲系統(tǒng)中。3.1.2代碼示例//創(chuàng)建一個Flink流處理環(huán)境

StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

//設(shè)置Checkpoint的間隔時間為5000毫秒

env.enableCheckpointing(5000);

//設(shè)置Checkpoint的模式為EXACTLY_ONCE，確保數(shù)據(jù)處理的精確一次語義

env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);

//設(shè)置Checkpoint的超時時間為60000毫秒

env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000);

//設(shè)置允許任務(wù)在Checkpoint失敗后繼續(xù)運行的次數(shù)

env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(500);

//設(shè)置Checkpoint的存儲位置

env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage("hdfs://localhost:9000/flink/checkpoints");

//啟用外部存儲的Checkpoint

env.setStateBackend(newFsStateBackend("hdfs://localhost:9000/flink/statebackend"));3.2Savepoint機制Savepoint機制允許用戶在任何時間點手動觸發(fā)一個Checkpoint，這在升級應(yīng)用程序或更改狀態(tài)后端時非常有用。Savepoint保存了所有任務(wù)的狀態(tài)，可以用來恢復(fù)到一個特定的狀態(tài)點，而不僅僅是最近的Checkpoint。3.2.1原理Savepoint與Checkpoint類似，都是通過保存任務(wù)狀態(tài)到持久化存儲中。但是，Savepoint是在用戶手動觸發(fā)時創(chuàng)建的，而不是由系統(tǒng)定期觸發(fā)。此外，Savepoint在保存狀態(tài)時，會確保所有狀態(tài)都被正確地保存，即使這意味著需要更長的時間。因此，Savepoint可以用于應(yīng)用程序的升級或狀態(tài)后端的更改，確保狀態(tài)的一致性和完整性。3.2.2代碼示例//創(chuàng)建一個Flink流處理環(huán)境

StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

//手動觸發(fā)一個Savepoint

StringsavepointPath=env.executeSavepoint("1234567890");

//輸出Savepoint的路徑，用于后續(xù)的恢復(fù)操作

System.out.println("Savepointpath:"+savepointPath);在恢復(fù)時，可以使用以下命令：./bin/flinkrun-s<savepoint_path><job_jar>3.3故障恢復(fù)流程當(dāng)Flink任務(wù)失敗時，它會自動從最近的Checkpoint或Savepoint恢復(fù)。恢復(fù)流程包括以下幾個步驟：檢測失?。篎link的JobManager檢測到任務(wù)失敗。狀態(tài)恢復(fù)：JobManager從最近的Checkpoint或Savepoint中恢復(fù)任務(wù)的狀態(tài)。重新調(diào)度：JobManager重新調(diào)度失敗的任務(wù)，將狀態(tài)快照發(fā)送給新的TaskManager。狀態(tài)應(yīng)用：新的TaskManager應(yīng)用狀態(tài)快照，恢復(fù)任務(wù)的執(zhí)行。繼續(xù)處理：任務(wù)從失敗點繼續(xù)處理數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)處理的連續(xù)性和一致性。通過上述機制，F(xiàn)link能夠提供強大的容錯能力，確保即使在任務(wù)失敗的情況下，也能保持?jǐn)?shù)據(jù)處理的正確性和效率。4實時計算：ApacheFlink：狀態(tài)管理的最佳實踐與容錯機制調(diào)優(yōu)4.1實踐與優(yōu)化4.1.1狀態(tài)管理的最佳實踐理解狀態(tài)類型在ApacheFlink中，狀態(tài)可以分為兩類：OperatorState和KeyedState。OperatorState用于保存整個操作符的狀態(tài)，而KeyedState則用于保存每個key的狀態(tài)。為了有效地管理狀態(tài)，理解這兩者之間的區(qū)別至關(guān)重要。使用合適的狀態(tài)后端Flink提供了多種狀態(tài)后端，包括MemoryStateBackend、FsStateBackend和RocksDBStateBackend。選擇合適的狀態(tài)后端對于性能和容錯至關(guān)重要。例如，對于需要持久化狀態(tài)的場景，F(xiàn)sStateBackend或RocksDBStateBackend是更好的選擇。狀態(tài)一致性檢查在開發(fā)Flink應(yīng)用時，應(yīng)定期進行狀態(tài)一致性檢查，確保狀態(tài)的正確性。這可以通過編寫單元測試或使用Flink的Checkpoint機制來實現(xiàn)。狀態(tài)生命周期管理理解狀態(tài)的生命周期，包括創(chuàng)建、更新和清理，對于避免內(nèi)存泄漏和提高應(yīng)用性能非常重要。例如，使用clear()方法在不再需要狀態(tài)時清理狀態(tài)。狀態(tài)查詢與更新在處理狀態(tài)時，應(yīng)確保查詢和更新操作的效率。例如，使用ValueState或ListState等狀態(tài)類型，根據(jù)具體需求選擇最合適的狀態(tài)訪問方式。4.1.2容錯機制的調(diào)優(yōu)策略Checkpoint調(diào)優(yōu)調(diào)整Checkpoint間隔：通過設(shè)置checkpointInterval參數(shù)，可以調(diào)整Checkpoint的頻率，以平衡應(yīng)用的延遲和狀態(tài)一致性。并行化Checkpoint：使用enableCheckpointing方法時，可以設(shè)置checkpointingMode為EXACTLY_ONCE或AT_LEAST_ONCE，并調(diào)整checkpointTimeout以適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)延遲和任務(wù)執(zhí)行時間。env.enableCheckpointing(1000,CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);

env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(10000);Savepoint使用Savepoint是Flink的一種機制，用于在應(yīng)用狀態(tài)的某個時間點創(chuàng)建持久化快照。這在應(yīng)用升級或重新配置時非常有用，可以確保從上一個狀態(tài)快照恢復(fù)，而不是從頭開始。//創(chuàng)建Savepoint

Savepointsavepoint=env.checkpoint("savepoint-id");

//從Savepoint恢復(fù)

StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(3,1000));

env.fromSavepoint("savepoint-id",savepoint);狀態(tài)存儲優(yōu)化選擇合適的狀態(tài)存儲：根據(jù)應(yīng)用需求選擇MemoryStateBackend、FsStateBackend或RocksDBStateBackend。狀態(tài)壓縮：使用狀態(tài)后端的壓縮功能，減少狀態(tài)存儲的大小，從而提高Checkpoint和恢復(fù)的效率。失敗恢復(fù)策略Flink提供了多種失敗恢復(fù)策略，包括NoRestartStrategy、FixedDelayRestartStrategy和FailureRateRestartStrategy。選擇合適的策略可以提高應(yīng)用的彈性和恢復(fù)速度。env.setRestartStrategy(RestartStrategies.failureRateRestart(5,Time.of(5,TimeUnit.MINUTES),Time.of(1,TimeUnit.SECONDS)));4.1.3常見故障與解決方法Checkpoint失敗原因：網(wǎng)絡(luò)延遲、任務(wù)執(zhí)行時間過長或狀態(tài)后端問題。解決方法：調(diào)整checkpointInterval和checkpointTimeout，檢查網(wǎng)絡(luò)連接，優(yōu)化狀態(tài)后端配置。狀態(tài)恢復(fù)緩慢原因：狀態(tài)存儲過大或狀態(tài)后端性能瓶頸。解決方法：使用狀態(tài)壓縮，優(yōu)化狀態(tài)存儲，選擇性能更高的狀態(tài)后端。內(nèi)存溢出原因：狀態(tài)管理不當(dāng)，導(dǎo)致內(nèi)存使用過高。解決方法：定期清理不再需要的狀態(tài)，使用RocksDBStateBackend等可以有效管理內(nèi)存的狀態(tài)后端。應(yīng)用升級失敗原因：狀態(tài)不兼容或Savepoint缺失。解決方法：在應(yīng)用升級前創(chuàng)建Savepoint，確保狀態(tài)兼容性，必要時進行狀態(tài)遷移。通過遵循上述實踐與優(yōu)化策略，可以有效地管理ApacheFlink中的狀態(tài)，提高應(yīng)用的容錯能力和性能。在遇到常見故障時，采取相應(yīng)的解決方法，可以確保應(yīng)用的穩(wěn)定運行。5實時流處理案例：ApacheFlink狀態(tài)與容錯機制的應(yīng)用5.1實時流處理案例：用戶行為分析在實時流處理場景中，ApacheFlink的狀態(tài)管理與容錯機制是確保數(shù)據(jù)處理正確性和系統(tǒng)高可用性的關(guān)鍵。以下是一個使用Flink進行用戶行為分析的案例，我們將分析用戶在網(wǎng)站上的點擊流數(shù)據(jù)，以實時統(tǒng)計每個用戶的點擊次數(shù)。5.1.1數(shù)據(jù)樣例假設(shè)我們的數(shù)據(jù)源是一個CSV格式的流，每條記錄包含用戶ID和時間戳：user_id,timestamp

1,1599734400000

2,1599734401000

1,1599734402000

3,15997344030005.1.2Flink代碼示例importmon.functions.MapFunction;

importorg.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;

importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;

importorg.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

importorg.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;

publicclassUserClickCount{

publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{

//創(chuàng)建流處理環(huán)境

finalStreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

//從CSV文件讀取數(shù)據(jù)

DataStream<String>text=env.readTextFile("path/to/your/csvfile");

//轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)流

DataStream<Tuple2<String,Long>>clicks=text

.map(newMapFunction<String,Tuple2<String,Long>>(){

@Override

publicTuple2<String,Long>map(Stringvalue)throwsException{

String[]parts=value.split(",");

returnnewTuple2<>(parts[0],1L);

}

})

.returns(Tuple2.class);

//應(yīng)用窗口和狀態(tài)

DataStream<Tuple2<String,Long>>clickCounts=clicks

.keyBy(0)//按用戶ID分組

.timeWindow(Time.minutes(1))//每分鐘一個窗口

.sum(1);//計算每分鐘每個用戶的點擊次數(shù)

//打印結(jié)果

clickCounts.print();

//執(zhí)行任務(wù)

env.execute("UserClickCount");

}

}5.1.3容錯機制在上述代碼中，F(xiàn)link通過keyBy和timeWindow操作創(chuàng)建了狀態(tài)，用于存儲每個窗口內(nèi)每個用戶的點擊次數(shù)。Flink的狀態(tài)后端（如RocksDBStateBackend）會定期將狀態(tài)檢查點到持久化存儲中，如HDFS或S3，以實現(xiàn)容錯。如果任務(wù)失敗，F(xiàn)link可以從最近的檢查點恢復(fù)狀態(tài)，從而繼續(xù)處理數(shù)據(jù)，確保結(jié)果的正確性。5.2窗口計算案例：移動平均溫度在實時流處理中，計算移動平均值是一個常見的需求。例如，監(jiān)測某個地區(qū)的實時溫度，我們可能需要計算過去一小時內(nèi)溫度的平均值。5.2.1數(shù)據(jù)樣例假設(shè)我們從一個傳感器接收溫度數(shù)據(jù)，每條記錄包含時間戳和溫度值：timestamp,temperature

1599734400000,20.5

1599734401000,20.6

1599734402000,20.7

1599734403000,Flink代碼示例importmon.functions.MapFunction;

importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;

importorg.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

importorg.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.SlidingProcessingTimeWindows;

importorg.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;

publicclassMovingAverageTemperature{

publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{

finalStreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

DataStream<String>text=env.readTextFile("path/to/your/csvfile");

DataStream<Tuple2<Long,Double>>temperatures=text

.map(newMapFunction<String,Tuple2<Long,Double>>(){

@Override

publicTuple2<Long,Double>map(Stringvalue)throwsException{

String[]parts=value.split(",");

returnnewTuple2<>(Long.parseLong(parts[0]),Double.parseDouble(parts[1]