Flink实时大数据处理技术 课后习题及答案 07

Flink实时大数据处理技术第7章处理函数与状态管理PAGE240PAGE2391）在Flink中如何处理迟到的数据？有哪些策略可以选择？2）什么是状态？在Flink中，状态的作用是什么？3）Flink的异步快照机制是如何实现的？如何控制异步快照机制的行为？4）如何在Flink中实现跨任务的状态共享？5）假设有两个数据流，分别为stream1和stream2，它们的数据格式分别如下：stream1:(id:Int,timestamp:Long,value:Double)stream2:(id:Int,timestamp:Long,name:String)stream1和stream2的数据如下：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")请使用Flink实现如下操作：1.以id字段为key，将两个流join在一起；2.使用滚动窗口，窗口大小为10s；3.对每个窗口中的join结果，计算其value字段的和，并将其打印输出。Flink实时大数据处理技术第7章处理函数与状态管理PAGE240PAGE239参考答案在Flink中如何处理迟到的数据？有哪些策略可以选择？Flink处理迟到数据的方法策略：侧输出流（SideOutputs）：可以使用侧输出流来输出迟到的数据，通过调用OutputTag类的SideOutputWithTimestamp()方法可以将数据发送到指定的侧输出流中。窗口延迟关闭（WindowLateDataProcessing）：可以设置窗口延迟关闭时间，即允许一定时间的迟到数据进入窗口，然后再关闭窗口并进行计算。处理函数（ProcessFunction）：可以使用ProcessFunction来处理迟到的数据。例如，可以使用onTimer()方法来处理迟到数据的逻辑。什么是状态？在Flink中，状态的作用是什么？状态可以是一个简单的计数器、一个累加器，也可以是一个复杂的数据结构，如一个缓存、一个集合或一个Map，在现实生活中，我们可以将银行账户的余额视为一种状态。余额可以随着时间不断变化，也可以根据不同的操作进行修改，例如存款、取款、转账等。银行账户的余额是一个会随着时间变化而持续更新的状态，同时它还需要被不同的操作访问和修改Flink中，状态的作用是：在Flink中，状态是指流处理过程中需要被记录、维护和更新的数据，可以是中间结果、缓存或历史数据等。流处理应用程序通常需要存储一些中间结果、缓存和计数器等信息，以便在后续的数据处理中使用。Flink的异步快照机制是如何实现的？如何控制异步快照机制的行为？Flink的异步快照机制实现：Flink的检查点实现基于了Chandy-Lamport算法的变种，即“异步Barrier快照”(AsynchronousBarrierSnapshotting)。为了这个目的，Flink会在数据流中注入一个特定的“Barrier”，这个Barrier标示Barrier之前的所有数据已经得到处理，并相应地记录了状态。在ApacheFlink中，控制异步快照的行为主要通过配置参数和策略来实现。设置快照间隔：state.checkpoint-interval设置快照超时：state.checkpoint-timeout设置最小时间暂停：state.checkpoint-min-pause设置后端状态：Flink支持多种状态后端，如MemoryStateBackend、FsStateBackend和RocksDBStateBackend。不同的状态后端对快照的处理方式和性能有不同的影响。如何在Flink中实现跨任务的状态共享？通过KeyedState，在Flink中实现状态化的数据处理，多个算子之间可以共享某个key对应的状态数据，实现数据共享和状态复用。从而实现了跨任务的状态共享。5）假设有两个数据流，分别为stream1和stream2，它们的数据格式分别如下：stream1:(id:Int,timestamp:Long,value:Double)stream2:(id:Int,timestamp:Long,name:String)stream1和stream2的数据如下：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")请使用Flink实现如下操作：1.以id字段为key，将两个流join在一起；2.使用滚动窗口，窗口大小为10s；3.对每个窗口中的join结果，计算其value字段的和，并将其打印输出。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.设置Flink执行环境finalStreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//假设这里已经有了stream1和stream2的DataStream//...//为简单起见，这里用DataStream.fromElements模拟数据DataStream<Tuple3<Integer,Long,Double>>stream1=env.fromElements(newTuple3<>(1,1623306400000L,10.0),//...其他数据);DataStream<Tuple3<Integer,Long,String>>stream2=env.fromElements(newTuple3<>(1,1623306400000L,"A"),//...其他数据);//2.使用KeyedStream将两个流join在一起DataStream<Tuple2<Tuple3<Integer,Double,String>,Long>>joinedStream=stream1.keyBy(value->value.f0)//使用id作为key.intervalJoin(stream2.keyBy(value->value.f0))//joinstream2.between(Time.seconds(-1),Time.seconds(1))//假设时间有轻微偏差，设置时间区间.process((left,right,ctx,out)->{for(Tuple3<Integer,Double,String>lr:left){for(Tuple3<Integer,Long,String>rr:right){if(lr.f1==rr.f1){//假设timestamp完全匹配out.collect(newTuple2<>(newTuple3<>(lr.f0,lr.f2,rr.f2),lr.f1));}}}});//3.使用滚动窗口，窗口大小为10s，并计算value字段的和joinedStream.keyBy(tuple->tuple.f0.f0)//使用id作为key.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))//滚动事件时间窗口.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;