Batch 示例
This documentation is for an unreleased version of Apache Flink. We recommend you use the latest stable version.

Starting with Flink 1.12 the DataSet API has been soft deprecated.

We recommend that you use the Table API and SQL to run efficient batch pipelines in a fully unified API. Table API is well integrated with common batch connectors and catalogs.

Alternatively, you can also use the DataStream API with BATCH execution mode. The linked section also outlines cases where it makes sense to use the DataSet API but those cases will become rarer as development progresses and the DataSet API will eventually be removed. Please also see FLIP-131 for background information on this decision.

Batch 示例 #

以下示例展示了 Flink 从简单的WordCount到图算法的应用。示例代码展示了 Flink’s DataSet API 的使用。

完整的源代码可以在 Flink 源代码库的 flink-examples-batch 模块找到。

运行一个示例 #

在开始运行一个示例前，我们假设你已经有了 Flink 的运行示例。导航栏中的“快速开始（Quickstart）”和“安装（Setup）” 标签页提供了启动 Flink 的不同方法。

最简单的方法就是执行 ./bin/start-cluster.sh，从而启动一个只有一个 JobManager 和 TaskManager 的本地 Flink 集群。

每个 Flink 的 binary release 都会包含一个examples（示例）目录，其中可以找到这个页面上每个示例的 jar 包文件。

可以通过执行以下命令来运行WordCount 示例:

./bin/flink run ./examples/batch/WordCount.jar

其他的示例也可以通过类似的方式执行。

注意很多示例在不传递执行参数的情况下都会使用内置数据。如果需要利用 WordCount 程序计算真实数据，你需要传递存储数据的文件路径。

./bin/flink run ./examples/batch/WordCount.jar --input /path/to/some/text/data --output /path/to/result

注意非本地文件系统需要一个对应前缀，例如 hdfs://。

Word Count #

WordCount 是大数据系统中的 “Hello World”。他可以计算一个文本集合中不同单词的出现频次。这个算法分两步进行： 第一步，把所有文本切割成单独的单词。第二步，把单词分组并分别统计。

ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

DataSet<String> text = env.readTextFile("/path/to/file");

DataSet<Tuple2<String, Integer>> counts =
        // 把每一行文本切割成二元组，每个二元组为: (word,1)
        text.flatMap(new Tokenizer())
        // 根据二元组的第“0”位分组，然后对第“1”位求和
        .groupBy(0)
        .sum(1);

counts.writeAsCsv(outputPath, "\n", " ");

// 自定义函数
public static class Tokenizer implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> {

    @Override
    public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) {
        // 统一大小写并把每一行切割为单词
        String[] tokens = value.toLowerCase().split("\\W+");

        // 消费二元组
        for (String token : tokens) {
            if (token.length() > 0) {
                out.collect(new Tuple2<String, Integer>(token, 1));
            }   
        }
    }
}
WordCount 示例 增加如下执行参数: `--input --output `即可实现上述算法。 任何文本文件都可作为测试数据使用。 
val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

// 获取输入数据
val text = env.readTextFile("/path/to/file")

val counts = text.flatMap { _.toLowerCase.split("\\W+") filter { _.nonEmpty } }
  .map { (_, 1) }
  .groupBy(0)
  .sum(1)

counts.writeAsCsv(outputPath, "\n", " ")
WordCount 示例 增加如下执行参数: `--input --output `即可实现上述算法。 任何文本文件都可作为测试数据使用。

Page Rank #

PageRank算法可以计算互联网中一个网页的重要性，这个重要性通过由一个页面指向其他页面的链接定义。PageRank 算法是一个重复执行相同运算的迭代图算法。在每一次迭代中，每个页面把他当前的 rank 值分发给他所有的邻居节点，并且通过他收到邻居节点的 rank 值更新自身的 rank 值。PageRank 算法因 Google 搜索引擎的使用而流行，它根据网页的重要性来对搜索结果进行排名。

在这个简单的示例中，PageRank 算法由一个批量迭代和一些固定次数的迭代实现。

ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 通过解析一个CSV文件来获取每个页面原始的rank值
DataSet<Tuple2<Long, Double>> pagesWithRanks = env.readCsvFile(pagesInputPath)
						   .types(Long.class, Double.class);

// 链接被编码为邻接表: (page-id, Array(neighbor-ids))
DataSet<Tuple2<Long, Long[]>> pageLinkLists = getLinksDataSet(env);

// 设置迭代数据集合
IterativeDataSet<Tuple2<Long, Double>> iteration = pagesWithRanks.iterate(maxIterations);

DataSet<Tuple2<Long, Double>> newRanks = iteration
        // 为每个页面匹配其对应的出边，并发送rank值
        .join(pageLinkLists).where(0).equalTo(0).flatMap(new JoinVertexWithEdgesMatch())
        // 收集并计算新的rank值
        .groupBy(0).sum(1)
        // 施加阻尼系数
        .map(new Dampener(DAMPENING_FACTOR, numPages));

DataSet<Tuple2<Long, Double>> finalPageRanks = iteration.closeWith(
        newRanks,
        newRanks.join(iteration).where(0).equalTo(0)
        // 结束条件
        .filter(new EpsilonFilter()));

finalPageRanks.writeAsCsv(outputPath, "\n", " ");

// 自定义函数

public static final class JoinVertexWithEdgesMatch
                    implements FlatJoinFunction<Tuple2<Long, Double>, Tuple2<Long, Long[]>,
                                            Tuple2<Long, Double>> {

    @Override
    public void join(<Tuple2<Long, Double> page, Tuple2<Long, Long[]> adj,
                        Collector<Tuple2<Long, Double>> out) {
        Long[] neighbors = adj.f1;
        double rank = page.f1;
        double rankToDistribute = rank / ((double) neigbors.length);

        for (int i = 0; i < neighbors.length; i++) {
            out.collect(new Tuple2<Long, Double>(neighbors[i], rankToDistribute));
        }
    }
}

public static final class Dampener implements MapFunction<Tuple2<Long,Double>, Tuple2<Long,Double>> {
    private final double dampening, randomJump;

    public Dampener(double dampening, double numVertices) {
        this.dampening = dampening;
        this.randomJump = (1 - dampening) / numVertices;
    }

    @Override
    public Tuple2<Long, Double> map(Tuple2<Long, Double> value) {
        value.f1 = (value.f1 * dampening) + randomJump;
        return value;
    }
}

public static final class EpsilonFilter
                implements FilterFunction<Tuple2<Tuple2<Long, Double>, Tuple2<Long, Double>>> {

    @Override
    public boolean filter(Tuple2<Tuple2<Long, Double>, Tuple2<Long, Double>> value) {
        return Math.abs(value.f0.f1 - value.f1.f1) > EPSILON;
    }
}
PageRank代码 实现了以上示例。 他需要以下参数来运行: `--pages --links --output --numPages --iterations `。 
// 自定义类型
case class Link(sourceId: Long, targetId: Long)
case class Page(pageId: Long, rank: Double)
case class AdjacencyList(sourceId: Long, targetIds: Array[Long])

// 初始化执行环境
val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

// 通过解析一个CSV文件来获取每个页面原始的rank值
val pages = env.readCsvFile[Page](pagesInputPath)

// 链接被编码为邻接表: (page-id, Array(neighbor-ids))
val links = env.readCsvFile[Link](linksInputPath)

// 将原始rank值赋给每个页面
val pagesWithRanks = pages.map(p => Page(p, 1.0 / numPages))

// 通过输入链接建立邻接表
val adjacencyLists = links
  // initialize lists
  .map(e => AdjacencyList(e.sourceId, Array(e.targetId)))
  // concatenate lists
  .groupBy("sourceId").reduce {
  (l1, l2) => AdjacencyList(l1.sourceId, l1.targetIds ++ l2.targetIds)
  }

// 开始迭代
val finalRanks = pagesWithRanks.iterateWithTermination(maxIterations) {
  currentRanks =>
    val newRanks = currentRanks
      // 发送rank值给目标页面
      .join(adjacencyLists).where("pageId").equalTo("sourceId") {
        (page, adjacent, out: Collector[Page]) =>
        for (targetId <- adjacent.targetIds) {
          out.collect(Page(targetId, page.rank / adjacent.targetIds.length))
        }
      }
      // 收集rank值并求和更新
      .groupBy("pageId").aggregate(SUM, "rank")
      // 施加阻尼系数
      .map { p =>
        Page(p.pageId, (p.rank * DAMPENING_FACTOR) + ((1 - DAMPENING_FACTOR) / numPages))
      }

    // 如果没有明显的rank更新则停止迭代
    val termination = currentRanks.join(newRanks).where("pageId").equalTo("pageId") {
      (current, next, out: Collector[Int]) =>
        // check for significant update
        if (math.abs(current.rank - next.rank) > EPSILON) out.collect(1)
    }

    (newRanks, termination)
}

val result = finalRanks

// 输出结果
result.writeAsCsv(outputPath, "\n", " ")
PageRank代码 实现了以上示例。 他需要以下参数来执行： `--pages --links --output --numPages --iterations `。

输入文件是纯文本文件，并且必须存为以下格式：

  • 页面被表示为一个长整型（long）ID并由换行符分割
    • 例如 "1\n2\n12\n42\n63\n" 给出了ID为 1, 2, 12, 42和63的五个页面。
  • 链接由空格分割的两个页面ID来表示。每个链接由换行符来分割。
    • 例如 "1 2\n2 12\n1 12\n42 63\n" 表示了以下四个有向链接： (1)->(2), (2)->(12), (1)->(12) 和 (42)->(63).

这个简单的实现版本要求每个页面至少有一个入链接和一个出链接（一个页面可以指向自己）。

Connected Components（连通组件算法） #

Connected Components 通过给相连的顶点相同的组件ID来标示出一个较大的图中的连通部分。类似PageRank，Connected Components 也是一个迭代算法。在每一次迭代中，每个顶点把他现在的组件ID传播给所有邻居顶点。当一个顶点接收到的组件ID小于他自身的组件ID时，这个顶点也更新其组件ID为这个新组件ID。

这个代码实现使用了增量迭代： 没有改变其组件 ID 的顶点不会参与下一轮迭代。这种方法会带来更好的性能，因为后面的迭代可以只处理少量的需要计算的顶点。

// 读取顶点和边的数据
DataSet<Long> vertices = getVertexDataSet(env);
DataSet<Tuple2<Long, Long>> edges = getEdgeDataSet(env).flatMap(new UndirectEdge());

// 分配初始的组件ID（等于每个顶点的ID）
DataSet<Tuple2<Long, Long>> verticesWithInitialId = vertices.map(new DuplicateValue<Long>());

// 开始一个增量迭代
DeltaIteration<Tuple2<Long, Long>, Tuple2<Long, Long>> iteration =
        verticesWithInitialId.iterateDelta(verticesWithInitialId, maxIterations, 0);

// 应用迭代计算逻辑:
DataSet<Tuple2<Long, Long>> changes = iteration.getWorkset()
        // 链接相应的边
        .join(edges).where(0).equalTo(0).with(new NeighborWithComponentIDJoin())
        // 选出最小的邻居组件ID
        .groupBy(0).aggregate(Aggregations.MIN, 1)
        // 如果邻居的组件ID更小则进行更新
        .join(iteration.getSolutionSet()).where(0).equalTo(0)
        .flatMap(new ComponentIdFilter());

// 停止增量迭代 （增量和新的数据集是相同的）
DataSet<Tuple2<Long, Long>> result = iteration.closeWith(changes, changes);

// 输出结果
result.writeAsCsv(outputPath, "\n", " ");

// 自定义函数

public static final class DuplicateValue<T> implements MapFunction<T, Tuple2<T, T>> {

    @Override
    public Tuple2<T, T> map(T vertex) {
        return new Tuple2<T, T>(vertex, vertex);
    }
}

public static final class UndirectEdge
                    implements FlatMapFunction<Tuple2<Long, Long>, Tuple2<Long, Long>> {
    Tuple2<Long, Long> invertedEdge = new Tuple2<Long, Long>();

    @Override
    public void flatMap(Tuple2<Long, Long> edge, Collector<Tuple2<Long, Long>> out) {
        invertedEdge.f0 = edge.f1;
        invertedEdge.f1 = edge.f0;
        out.collect(edge);
        out.collect(invertedEdge);
    }
}

public static final class NeighborWithComponentIDJoin
                implements JoinFunction<Tuple2<Long, Long>, Tuple2<Long, Long>, Tuple2<Long, Long>> {

    @Override
    public Tuple2<Long, Long> join(Tuple2<Long, Long> vertexWithComponent, Tuple2<Long, Long> edge) {
        return new Tuple2<Long, Long>(edge.f1, vertexWithComponent.f1);
    }
}

public static final class ComponentIdFilter
                    implements FlatMapFunction<Tuple2<Tuple2<Long, Long>, Tuple2<Long, Long>>,
                                            Tuple2<Long, Long>> {

    @Override
    public void flatMap(Tuple2<Tuple2<Long, Long>, Tuple2<Long, Long>> value,
                        Collector<Tuple2<Long, Long>> out) {
        if (value.f0.f1 < value.f1.f1) {
            out.collect(value.f0);
        }
    }
}
实现了以上示例。他需要以下参数来运行: `--vertices --edges --output --iterations `。 
// 初始化运行环境
val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

// 读顶点和边的数据
// 分配初始的组件ID（等于每个顶点的ID）
val vertices = getVerticesDataSet(env).map { id => (id, id) }

// 通过发出每条输入边自身和他的反向边得到无向边
val edges = getEdgesDataSet(env).flatMap { edge => Seq(edge, (edge._2, edge._1)) }

// 开始增量迭代
val verticesWithComponents = vertices.iterateDelta(vertices, maxIterations, Array(0)) {
  (s, ws) =>

    // 开始迭代逻辑： 链接相应的边
    val allNeighbors = ws.join(edges).where(0).equalTo(0) { (vertex, edge) =>
      (edge._2, vertex._2)
    }

    // 选择组件ID最小的邻居节点
    val minNeighbors = allNeighbors.groupBy(0).min(1)

    // 如果邻居的ID更小则更新
    val updatedComponents = minNeighbors.join(s).where(0).equalTo(0) {
      (newVertex, oldVertex, out: Collector[(Long, Long)]) =>
        if (newVertex._2 < oldVertex._2) out.collect(newVertex)
    }

    // 增量和新的数据集是一致的
    (updatedComponents, updatedComponents)
}

verticesWithComponents.writeAsCsv(outputPath, "\n", " ")
ConnectedComponents代码 实现了以上示例。他需要以下参数来运行: `--vertices --edges --output --iterations `。

输入文件是纯文本文件并且必须被存储为如下格式：

  • 顶点被表示为 ID，并且由换行符分隔。
    • 例如 "1\n2\n12\n42\n63\n" 表示 (1), (2), (12), (42) 和 (63)五个顶点。
  • 边被表示为空格分隔的顶点对。边由换行符分隔:
    • 例如 "1 2\n2 12\n1 12\n42 63\n" 表示四条无向边： (1)-(2), (2)-(12), (1)-(12), and (42)-(63)。

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