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Flink笔记整理（五）
文章目录
- Flink笔记整理（五）
- 七、处理函数（最底层最常用最灵活）
- 7.1基本处理函数（ProcessFunction）
- 处理函数的功能和使用
- ProcessFunction解析
- 7.2按键分区处理函数（KeyedProcessFunction）
- 定时器（Timer）和定时服务（TimeService）
- 7.3 窗口处理函数
- 窗口处理函数的使用
- ProcessWindowFunction解析
- 7.4 应用案例——Top N
- 总结
七、处理函数（最底层最常用最灵活）
之前所介绍的流处理API，无论是基本的转换、聚合，还是更为复杂的窗口操作，其实都是基于DataStream进行转换的，所以可以统称为DataStream API。
在Flink更底层，我们可以不定义任何具体的算子（比如map，filter，或者window），而只是提炼出一个统一的“处理”（process）操作——它是所有转换算子的一个概括性的表达，可以自定义处理逻辑，所以这一层接口就被叫作“处理函数”（process function）。
7.1基本处理函数（ProcessFunction）
处理函数的功能和使用
之前学习的转换算子，一般只是针对某种具体操作来定义的，能够拿到的信息比较有限。如果我们想要访问事件的时间戳，或者当前的水位线信息，都是完全做不到的。跟时间相关的操作，目前我们只会用窗口来处理。而在很多应用需求中，要求我们对时间有更精细的控制，需要能够获取水位线，甚至要“把控时间”、定义什么时候做什么事，这就不是基本的时间窗口能够实现的了。
这时就需要使用底层的处理函数。处理函数提供了一个“定时服务”（TimerService），我们可以通过它访问流中的事件（event）、时间戳（timestamp）、水位线（watermark），甚至可以注册“定时事件”。而且处理函数继承了AbstractRichFunction抽象类，所以拥有富函数类的所有特性，同样可以访问状态（state）和其他运行时信息。此外，处理函数还可以直接将数据输出到侧输出流（side output）中。所以，处理函数是最为灵活的处理方法，可以实现各种自定义的业务逻辑。
处理函数的使用与基本的转换操作类似，只需要直接基于DataStream调用.process()方法就可以了。方法需要传入一个ProcessFunction作为参数，用来定义处理逻辑。
stream.process(new MyProcessFunction())
这里ProcessFunction不是接口，而是一个抽象类，继承了AbstractRichFunction；MyProcessFunction是它的一个具体实现。所以所有的处理函数，都是富函数（RichFunction），富函数可以调用的东西这里同样都可以调用。
ProcessFunction解析
在源码中我们可以看到，抽象类ProcessFunction继承了AbstractRichFunction，有两个泛型类型参数：I表示Input，也就是输入的数据类型；O表示Output，也就是处理完成之后输出的数据类型。内部单独定义了两个方法：一个是必须要实现的抽象方法.processElement()；另一个是非抽象方法.onTimer()。
public abstract class ProcessFunction<I, O> extends AbstractRichFunction {...public abstract void processElement(I value, Context ctx, Collector<O> out) throws Exception;public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<O> out) throws Exception {}...
}
ProcessFunction解析
7.2按键分区处理函数（KeyedProcessFunction）
在上节中提到，只有在KeyedStream中才支持使用TimerService设置定时器的操作。所以一般情况下，我们都是先做了keyBy分区之后，再去定义处理操作；代码中更加常见的处理函数是KeyedProcessFunction。
ProcessFunction解析
定时器（Timer）和定时服务（TimeService）
定时器（Timer）和定时服务（TimeService）及例子
7.3 窗口处理函数
除了KeyedProcessFunction，另外一大类常用的处理函数，就是基于窗口的ProcessWindowFunction和ProcessAllWindowFunction了。在第六章窗口函数的介绍中，我们之前已经简单地使用过窗口处理函数了。
窗口处理函数的使用
进行窗口计算，我们可以直接调用现成的简单聚合方法（sum/max/min），也可以通过调用.reduce()或.aggregate()来自定义一般的增量聚合函数（ReduceFunction/AggregateFucntion）；而对于更加复杂、需要窗口信息和额外状态的一些场景，我们还可以直接使用全窗口函数、把数据全部收集保存在窗口内，等到触发窗口计算时再统一处理。窗口处理函数就是一种典型的全窗口函数。
窗口处理函数ProcessWindowFunction的使用与其他窗口函数类似，也是基于WindowedStream直接调用方法就可以，只不过这时调用的是.process()。
stream.keyBy( t -> t.f0 ).window( TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)) ).process(new MyProcessWindowFunction())
ProcessWindowFunction解析
ProcessWindowFunction既是处理函数又是全窗口函数。从名字上也可以推测出，它的本质似乎更倾向于“窗口函数”一些。事实上它的用法也确实跟其他处理函数有很大不同。我们可以从源码中的定义看到这一点：
ProcessWindowFunction解析
7.4 应用案例——Top N
案例需求：实时统计一段时间内的出现次数最多的水位。例如，统计最近10秒钟内出现次数最多的两个水位，并且每5秒钟更新一次。我们知道，这可以用一个滑动窗口来实现。于是就需要开滑动窗口收集传感器的数据，按照不同的水位进行统计，而后汇总排序并最终输出前两名。这其实就是著名的“Top N”问题。
案例实现代码
总结
