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 Flink Partitioner 分区策略整理

一、Flink Partitioner 分区策略整理

Flink 的分区策略：

    批处理的分区策略： Partitioner
    流处理的分区策略： StreamPartitioner

关于 Flink 的分区策略，请看代码

1.1 批处理之Rebalance分区

package com.aa.flinkjava.partitioner;
​
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.operators.DataSource;
import org.apache.flink.api.java.operators.PartitionOperator;
​
/**
 * @Author AA
 * @Project bigdatapre
 * @Package com.aa.flinkjava.partitioner
 * Flink分区批处理的分区策略有 ：
 * 1、rebalance
 * 2、partitionByHash
 * 3、partitionByRange
 * 4、partitionByCustom
 */
public class FlinkBatchPartitionerRebalance {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1、获取批处理编程入口
        ExecutionEnvironment executionEnvironment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
​
        //2、准备数据
        DataSource<Integer> dataSource = executionEnvironment.fromElements(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 15, 14, 13, 12, 11);
​
        //3、测试一下rebalance分区策略
        //rebalance 其实就是 采用 Round-Robin 轮询的方式
        PartitionOperator<Integer> result = dataSource.rebalance().setParallelism(3);
​
        //4、输出数据
        /**
         * 因为设置了并行度是3，所以结果是3个文件，分别表示的是是三个分区的结果数据：
         * 分区1： 1、4、7、10、13
         * 分区2： 2、5、8、15、12
         * 分区3： 3、6、9、14、11
         *
         * 给后面的几个数据故意的调换了位置，就是为了测试这个效果。
         */
        //如果结果是一个文件，那么FlinkBatchPartitionerRebalance就是一个文件。
        //如果结果是多个文件，那么FlinkBatchPartitionerRebalance是文件夹。
        result.writeAsText("D:\flinkres\FlinkBatchPartitionerRebalance");
​
        //5、执行数据
        executionEnvironment.execute("FlinkBatchPartitionerRebalance");
    }
}

1.2 批处理之Range分区

package com.aa.flinkjava.partitioner;
​
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.operators.DataSource;
import org.apache.flink.api.java.operators.PartitionOperator;
​
/**
 * @Author AA
 * @Project bigdatapre
 * @Package com.aa.flinkjava.partitioner
 * Flink分区批处理的分区策略有 ：
 * 1、rebalance
 * 2、partitionByHash
 * 3、partitionByRange
 * 4、partitionByCustom
 */
public class FlinkBatchPartitionerPartitionByRange {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1、获取批处理编程入口
        ExecutionEnvironment executionEnvironment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
​
        //2、准备数据
        DataSource<Integer> dataSource = executionEnvironment.fromElements(
                1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 1, 2, 3, 4, 5, 6);
​
        //3、测试一下分区策略
        //partitionByRange   是一个范围上的区分。
        PartitionOperator<Integer> result = dataSource.partitionByRange(integer -> integer).setParallelism(3);
​
        //4、输出数据
        /**
         * 因为设置了并行度是3，所以结果是3个文件，分别表示的是是三个分区的结果数据：
         * 分区1： 1-3的范围
         * 分区2： 4-6的范围
         * 分区3： 7-9的范围
         *
         */
        result.writeAsText("D:\flinkres\FlinkBatchPartitionerPartitionByRange");
​
        //5、执行数据
        executionEnvironment.execute("FlinkBatchPartitionerPartitionByRange");
    }
}
​

1.3 批处理之Hash分区

package com.aa.flinkjava.partitioner;
​
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.operators.DataSource;
import org.apache.flink.api.java.operators.PartitionOperator;
​
/**
 * @Author AA
 * @Project bigdatapre
 * @Package com.aa.flinkjava.partitioner
 */
public class FlinkBatchPartitionerPartitionByHash {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1、获取批处理编程入口
        ExecutionEnvironment executionEnvironment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
​
        //2、准备数据
        DataSource<Integer> dataSource = executionEnvironment.fromElements(
                1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 1, 2, 3, 4, 5, 6);
​
        //3、测试一下分区策略
        //partitionByHash  哈希分区，先求哈希，然后模除以分区数（并行度）
        PartitionOperator<Integer> result = dataSource.partitionByHash(integer -> integer).setParallelism(3);
​
        //4、输出数据
        /**
         * 因为设置了并行度是3，所以结果是3个文件，分别表示的是是三个分区的结果数据：
         * 分区1： 1,5,6,1,5,6
         * 分区2： 4,4
         * 分区3： 2,3,7,8,9,2,3
         *
         * 哈希分区： 相同的数据一定在一个分区中。
         */
        result.writeAsText("D:\flinkres\FlinkBatchPartitionerPartitionByHash");
​
        //5、执行数据
        executionEnvironment.execute("FlinkBatchPartitionerPartitionByHash");
    }
}
​

1.4 批处理之自定义分区

package com.aa.flinkjava.partitioner;
​
import org.apache.flink.api.common.functions.Partitioner;
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.operators.DataSource;
import org.apache.flink.api.java.operators.PartitionOperator;
​
/**
 * @Author AA
 * @Project bigdatapre
 * @Package com.aa.flinkjava.partitioner
 *
 * 自定义分区案例
 */
public class FlinkBatchPartitionerCustom {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1、获取批处理编程入口
        ExecutionEnvironment executionEnvironment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
​
        //2、准备数据
        DataSource<Integer> dataSource = executionEnvironment.fromElements(
                1, 2, 3, 4, 5, 60, 70, 80, 90, 10, 200, 300, 400, 500, 600);
​
        //3、测试一下分区策略
        //partitionCustom  自定义分区。
        PartitionOperator<Integer> result = dataSource.partitionCustom(new MyPartitioner(),word->word).setParallelism(3);
​
        //4、输出数据
        result.writeAsText("D:\flinkres\FlinkBatchPartitionerCustom");
​
        //5、执行数据
        executionEnvironment.execute("FlinkBatchPartitionerCustom");
    }
​
    static class MyPartitioner implements Partitioner<Integer>{
​
        /**
         * 定义具体的分区规则
         * 比如：
         * 将数据的数据的按照如下的规则进行划分：
         * 范围  <= 9   在一个分区
         * 范围  10-99  在一个分区
         * 范围  > 99   在一个分区
         * @param integer  输入的数据
         * @param numPartitions  分区的个数  现在在如下的案例中分区的数是3个，也就是输入的并行度。
         * @return
         */
        @Override
        public int partition(Integer integer, int numPartitions) {
            if (integer <= 9){
                return 0;
            }else if (integer >= 10 && integer <= 99){
                return 1;
            }else {
                return 2;
            }
        }
    }
}
​

1.5 流处理之内置N 大分区

package com.aa.flinkjava.partitioner;
​
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
​
/**
 * @Author AA
 * @Project bigdatapre
 * @Package com.aa.flinkjava.partitioner
 * Flink流中 内置的分区策略
 */
public class FlinkStreamPartitionerBuiltin {
    public static void main(String[] args) {
        //1、获取环境变量
        StreamExecutionEnvironment executionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
​
        //2、读取数据源
        DataStreamSource<String> dataStreamSource = executionEnvironment.socketTextStream("hadoop12", 9999);
​
        //3、下面都是分区的测试了。
        //分区一、伸缩 。 1-》N 或者 N-》1
        DataStream<String> rescaleDS = dataStreamSource.rescale();
​
        //分区二、rebalance 其实就是轮询
        DataStream<String> rebalanceDS = dataStreamSource.rebalance();
​
        //分区三、keyBy。 根据指定的字段来进行分区，相同的key必然在一个分区中。按照指定的key来做hash
        KeyedStream<String, Tuple> keyByDS = dataStreamSource.keyBy(1);
​
        //分区四、global 。 所有的输出数据都发送到下游的第一个task
        DataStream<String> globalDS = dataStreamSource.global();
​
        //分区五、forward。 上下游的本地task映射
        DataStream<String> forwardDS = dataStreamSource.forward();
​
        //分区六、shuffle。 随机分区。 随机均匀分布元素
        DataStream<String> shuffleDS = dataStreamSource.shuffle();
​
        //分区七、broadcast。广播。 向每个分区广播元素，帮所有的元素广播到所有的分区。
        DataStream<String> broadcastDS = dataStreamSource.broadcast();
    }
}
​

1.6 流处理之自定义分区

package com.aa.flinkjava.partitioner;
​
import org.apache.flink.api.common.functions.Partitioner;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
​
/**
 * @Author AA
 * @Project bigdatapre
 * @Package com.aa.flinkjava.partitioner
 */
public class FlinkStreamPartitionerCustom {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1、获取环境变量
        StreamExecutionEnvironment executionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
​
        //2、读取数据源
        DataStreamSource<String> dataStreamSource = executionEnvironment.socketTextStream("hadoop12", 9999);
​
        //3、下面都是分区的测试了。
        DataStream<String> partitionCustomDS = dataStreamSource.partitionCustom(new MyStreamPartitioner(),word->word);
​
        //4、打印输出
        partitionCustomDS.print().setParallelism(1);
​
        //5、执行。
        executionEnvironment.execute();
    }
​
    static class MyStreamPartitioner implements Partitioner<String>{
​
        /**
         * @param key
         * @param numPartitions
         * @return
         */
        @Override
        public int partition(String key, int numPartitions) {
            return (key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numPartitions;
        }
    }
}
​

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