Flink中keyBy有哪些方式指定key

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keyBy 如何指定key

不管是stream还是batch处理，都有一个keyBy(stream)和groupBy(batch)操作。那么该如何指定key？

Some transformations (join, coGroup, keyBy, groupBy) require that a key be defined on a collection of elements. Other transformations (Reduce, GroupReduce, Aggregate, Windows) allow data being grouped on a key before they are applied.

 一些算子(transformations)例如join，coGroup，keyBy，groupBy往往需要定义一个key。其他的算子例如Reduce, GroupReduce, Aggregate, Windows，也允许数据按照key进行分组。

DataSet

DataSet<...> input = // [...]
DataSet<...> reduced = input
  .groupBy(/*define key here*/)
  .reduceGroup(/*do something*/);

DataStream

DataStream<...> input = // [...]
DataStream<...> windowed = input
  .keyBy(/*define key here*/)
  .window(/*window specification*/);

类似于mysql中的join操作：select a.* , b.* from a join b on a.id=b.id

这里的keyBy就是a.id=b.id

有哪几种方式定义Key？

方式一：Tuple

DataStream<Tuple3<Integer,String,Long>> input = // [...]
KeyedStream<Tuple3<Integer,String,Long>,Tuple> keyed = input.keyBy(0)

可以传字段的位置

DataStream<Tuple3<Integer,String,Long>> input = // [...]
KeyedStream<Tuple3<Integer,String,Long>,Tuple> keyed = input.keyBy(0,1)

可以传字段位置的组合

这对于简单的使用时没问题的。但是对于内嵌的Tuple，如下所示：

DataStream<Tuple3<Tuple2<Integer, Float>,String,Long>> ds;

如果使用keyBy(0)，那么他就会使用整个Tuple2<Integer, Float>作为key，（因为Tuple2<Integer, Float>是Tuple3<Tuple2<Integer, Float>,String,Long>的0号位置）。如果想要指定key到Tuple2<Integer, Float>内部中，可以使用下面的方式。

方式二：字段表达式

我们可以使用基于字符串字段表达式来引用内嵌字段去定义key。

之前我们的算子写法是这样的：

text.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
            @Override
            public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {
                String[] tokens = value.toLowerCase().split(",");
                for(String token: tokens) {
                    if(token.length() > 0) {
                        out.collect(new Tuple2<String, Integer>(token, 1));
                    }
                }
            }
        }).keyBy(0).timeWindow(Time.seconds(5)).sum(1).print().setParallelism(1);

其中的new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>表示输入是一个String，输出是一个Tuple2<String, Integer>。这里我们重新定义一个内部类：

public static class WC {
        private String word;
        private int count;

        public WC() {
        }

        public WC(String word, int count) {
            this.word = word;
            this.count = count;
        }

        @Override
        public String toString() {
            return "WC{" +
                    "word='" + word + '\'' +
                    ", count=" + count +
                    '}';
        }

        public String getWord() {
            return word;
        }

        public void setWord(String word) {
            this.word = word;
        }

        public int getCount() {
            return count;
        }

        public void setCount(int count) {
            this.count = count;
        }
    }

修改算子的写法：

        text.flatMap(new FlatMapFunction<String, WC>() {
            @Override
            public void flatMap(String value, Collector<WC> out) throws Exception {
                String[] tokens = value.toLowerCase().split(",");
                for (String token : tokens) {
                    if (token.length() > 0) {
                        out.collect(new WC(token, 1));
                    }
                }
            }
        }).keyBy("word").timeWindow(Time.seconds(5)).sum("count").print().setParallelism(1);

将原来的输出Tuple2<String, Integer>，修改为输出WC类型；将原来的keyBy(0)修改为keyBy("word")；将原来的sum(1)修改为sum("count")

因此，在这个例子中我们有一个POJO类，有两个字段分别是"word"和"count"，可以传递字段名到keyBy("")中。

语法：

• 字段名一定要与POJO类中的字段名一致。一定要提供默认的构造函数，和get与set方法。

• 使用Tuple时，0表示第一个字段

• 可以使用嵌套方式，举例如下：

public static class WC {
  public ComplexNestedClass complex; //nested POJO
  private int count;
  // getter / setter for private field (count)
  public int getCount() {
    return count;
  }
  public void setCount(int c) {
    this.count = c;
  }
}
public static class ComplexNestedClass {
  public Integer someNumber;
  public float someFloat;
  public Tuple3<Long, Long, String> word;
  public IntWritable hadoopCitizen;
}

• "count"，指向的是WC中的字段count

• "complex"，指向的是复杂数据类型，会递归选择所有ComplexNestedClass的字段

• "complex.word.f2"，指向的是Tuple3中的最后一个字段。

• "complex.hadoopCitizen"，指向的是Hadoop IntWritable type

scala写法：

object StreamingWCScalaApp {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    // 引入隐式转换
    import org.apache.flink.api.scala._

    val text = env.socketTextStream("192.168.152.45", 9999)
    text.flatMap(_.split(","))
        .map(x => WC(x,1))
        .keyBy("word")
        .timeWindow(Time.seconds(5))
        .sum("count")
        .print()
        .setParallelism(1)

    env.execute("StreamingWCScalaApp");
  }
  case class WC(word: String, count: Int)
}

 方式三：key选择器函数

.keyBy(new KeySelector<WC, Object>() {
            @Override
            public Object getKey(WC value) throws Exception {
                return value.word;
            }
        })

感谢各位的阅读，以上就是“Flink中keyBy有哪些方式指定key”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Flink中keyBy有哪些方式指定key这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！