《Flink官方文档》Python 编程指南测试版

原文链接  译者:hjjxd    校对:清英

Flink中的分析程序实现了对数据集的某些操作 (例如,数据过滤,映射,合并,分组)。这些数据最初来源于特定的数据源(例如来自于读文件或数据集合)。操作执行的结果通过数据池以写入数据到(分布式)文件系统或标准输出(例如命令行终端)的形式返回。Flink程序可以运行在不同的环境中,既能够独立运行,也可以嵌入到其他程序中运行。程序可以运行在本地的JVM上,也可以运行在服务器集群中。

为了创建你自己的Flink程序,我们鼓励你从program skeleton(程序框架)开始,并逐渐增加你自己的transformations(变化)。以下是更多的用法和高级特性的索引。

示例程序

以下程序是一段完整可运行的WordCount示例程序。你可以复制粘贴这些代码并在本地运行。

from flink.plan.Environment import get_environment
from flink.functions.GroupReduceFunction import GroupReduceFunction

class Adder(GroupReduceFunction):
  def reduce(self, iterator, collector):
    count, word = iterator.next()
    count += sum([x[0] for x in iterator])
    collector.collect((count, word))

env = get_environment()
data = env.from_elements("Who's there?",
 "I think I hear them. Stand, ho! Who's there?")

data \
  .flat_map(lambda x, c: [(1, word) for word in x.lower().split()]) \
  .group_by(1) \
  .reduce_group(Adder(), combinable=True) \
  .output()

env.execute(local=True)

程序框架

从示例程序可以看出,Flink程序看起来就像普通的python程序一样。每个程序都包含相同的基本组成部分:

1.获取一个运行环境
2.加载/创建初始数据
3.指定对这些数据的操作
4.指定计算结果的存放位置
5.运行程序

接下来,我们将对每个步骤给出概述,更多细节可以参考与之对应的小节。
Environment(运行环境)是所有Flink程序的基础。你可以通过调用Environment类中的一些静态方法来建立一个环境:

get_environment()

运行环境可通过多种读文件的方式来指定数据源。如果是简单的按行读取文本文件,你可以采用:

env = get_environment()
text = env.read_text("file:///path/to/file")

这样,你就获得了可以进行操作(apply transformations)的数据集。关于数据源和输入格式的更多信息,请参考 Data Sources
一旦你获得了一个数据集DataSet,你就可以通过transformations来创建一个新的数据集,并把它写入到文件,再次transform,或者与其他数据集相结合。你可以通过对数据集调用自己个性化定制的函数来进行数据操作。例如,一个类似这样的数据映射操作:

data.map(lambda x: x*2)

这将会创建一个新的数据集,其中的每个数据都是原来数据集中的2倍。若要获取关于所有transformations的更多信息,及所有数据操作的列表,请参考Transformations

当你需要将所获得的数据集写入到磁盘时,调用下面三种函数的其中一个即可。

data.write_text("<file-path>", WriteMode=Constants.NO_OVERWRITE)
write_csv("<file-path>", line_delimiter='\n', field_delimiter=',', write_mode=Constants.NO_OVERWRITE)
output()

其中,最后一种方法仅适用于在本机上进行开发/调试,它会将数据集的内容输出到标准输出。(请注意,当函数在集群上运行时,结果将会输出到整个集群节点的标准输出流,即输出到workers的.out文件。)前两种方法,能够将数据集写入到对应的文件中。关于写入到文件的更多信息,请参考Data Sinks

当你设计好了程序之后,你需要在环境中执行execute命令来运行程序。可以选择在本机运行,也可以提交到集群运行,这取决于Flink的创建方式。你可以通过设置execute(local=True)强制程序在本机运行。

创建项目

除了搭建好Flink运行环境,就无需进行其他准备工作了。Python包可以从你的Flink版本对应的/resource文件夹找到。在执行工作任务时,Flink 包,plan包和optional包均可以通过HDFS自动分发。

Python API已经在安装了Python2.7或3.4的Linux/Windows系统上测试过。

默认情况下,Flink通过调用”python”或”python3″来启动python进程,这取决于使用了哪种启动脚本。通过在 flink-conf.yaml 中设置 “python.binary.python[2/3]”对应的值,来设定你所需要的启动方式。

延迟(惰性)求值

所有的Flink程序都是延迟执行的。当程序的主函数执行时,数据的载入和操作并没有在当时发生。与此相反,每一个被创建出来的操作都被加入到程序的计划中。当程序环境中的某个对象调用了execute()函数时,这些操作才会被真正的执行。不论该程序是在本地运行还是集群上运行。

延迟求值能够让你建立复杂的程序,并在Flink上以一个整体的计划单元来运行。

数据变换

数据变换(Data transformations)可以将一个或多个数据集映射为一个新的数据集。程序能够将多种变换结合到一起来进行复杂的整合变换。

该小节将概述各种可以实现的数据变换。transformations documentation数据变换文档中,有关于所有数据变换和示例的全面介绍。

Transformation  Description    变换描述
Map 输入一个元素,输出一个元素

data.map(lambda x: x * 2)
FlatMap 输入一个元素,输出0,1,或多个元素

data.flat_map(
  lambda x,c: [(1,word) for word in line.lower().split() for line 
in x])
MapPartition 通过一次函数调用实现并行的分割操作。该函数将分割变换作为一个”迭代器”,并且能够产生任意数量的输出值。每次分割变换的元素数量取决于变换的并行性和之前的操作结果。

data.map_partition(lambda x,c: [value * 2 for value in x])
Filter 对每一个元素,计算一个布尔表达式的值,保留函数计算结果为true的元素。

data.filter(lambda x: x > 1000)
Reduce 通过不断的将两个元素组合为一个,来将一组元素结合为一个单一的元素。这种缩减变换可以应用于整个数据集,也可以应用于已分组的数据集。

data.reduce(lambda x,y : x + y)
ReduceGroup 将一组元素缩减为1个或多个元素。缩减分组变换可以被应用于一个完整的数据集,或者一个分组数据集。

lass Adder(GroupReduceFunction):
  def reduce(self, iterator, collector):
    count, word = iterator.next()
    count += sum([x[0] for x in iterator)      
    collector.collect((count, word))

data.reduce_group(Adder())
Aggregate 对一个数据集包含所有元组的一个域,或者数据集的每个数据组,执行某项built-in操作(求和,求最小值,求最大值)。聚集变换可以被应用于一个完整的数据集,或者一个分组数据集。

# This code finds the sum of all of the values in the first field
 and the maximum of all of the values in the second field
data.aggregate(Aggregation.Sum, 0).and_agg(Aggregation.Max, 1)

# min(), max(), and sum() syntactic sugar functions are also available
data.sum(0).and_agg(Aggregation.Max, 1)
Join 对两个数据集进行联合变换,将得到一个新的数据集,其中包含在两个数据集中拥有相等关键字的所有元素对。也可通过JoinFunction来把成对的元素变为单独的元素。关于join keys的更多信息请查看 keys 。

# In this case tuple fields are used as keys.
# "0" is the join field on the first tuple
# "1" is the join field on the second tuple.
result = input1.join(input2).where(0).equal_to(1)
CoGroup 是Reduce变换在二维空间的一个变体。将来自一个或多个域的数据加入数据组。变换函数transformation function将被每一对数据组调用。关于定义coGroup keys的更多信息,请查看 keys 。

data1.co_group(data2).where(0).equal_to(1)
Cross 计算两个输入数据集的笛卡尔乘积(向量叉乘),得到所有元素对。也可通过CrossFunction实现将一对元素转变为一个单独的元素。

result = data1.cross(data2)
Union 将两个数据集进行合并。

data.union(data2)
ZipWithIndex 为数据组中的元素逐个分配连续的索引。了解更多信息,请参考 [Zip Elements Guide](zip_elements_guide.html#zip-with-a-dense-index).

data.zip_with_index()

指定Keys

一些变换(例如Join和CoGroup),需要在进行变换前,为作为输入参数的数据集指定一个关键字,而另一些变换(例如Reduce和GroupReduce),则允许在变换操作之前,对数据集根据某个关键字进行分组。

数据集可通过如下方式分组

reduced = data \
  .group_by(<define key here>) \
  .reduce_group(<do something>)

Flink中的数据模型并不是基于键-值对。你无需将数据集整理为keys和values的形式。键是”虚拟的”:它们被定义为在真实数据之上,引导分组操作的函数。

为元组定义keys

最简单的情形是对一个数据集中的元组按照一个或多个域进行分组:

reduced = data \
  .group_by(0) \
  .reduce_group(<do something>)

数据集中的元组被按照第一个域分组。对于接下来的group-reduce函数,输入的数据组中,每个元组的第一个域都有相同的值。

grouped = data \
  .group_by(0,1) \
  .reduce(/*do something*/)

在上面的例子中,数据集的分组基于第一个和第二个域形成的复合关键字,因此,reduce函数输入数据组中,每个元组两个域的值均相同。
关于嵌套元组需要注意:如果你有一个使用了嵌套元组的数据集,指定group_by(<index of tuple>)操作,系统将把整个元组作为关键字使用。

向Flink传递函数

一些特定的操作需要采用用户自定义的函数,因此它们都接受lambda表达式和rich functions作为输入参数。

data.filter(lambda x: x > 5)
class Filter(FilterFunction):
    def filter(self, value):
        return value > 5

data.filter(Filter())

Rich functions可以将函数作为输入参数,允许使用broadcast-variables(广播变量),能够由init()函数参数化,是复杂函数的一个可考虑的实现方式。它们也是在reduce操作中,定义一个可选的combine function的唯一方式。
Lambda表达式可以让函数在一行代码上实现,非常便捷。需要注意的是,如果某个操作会返回多个数值,则其使用的lambda表达式应当返回一个迭代器。(所有函数将接收一个collector输入 参数)。

数据类型

Flink的Python API目前仅支持python中的基本数据类型(int,float,bool,string)以及byte arrays。
运行环境对数据类型的支持,包括序列化器serializer,反序列化器deserializer,以及自定义类型的类。

class MyObj(object):
    def __init__(self, i):
        self.value = i


class MySerializer(object):
    def serialize(self, value):
        return struct.pack(">i", value.value)


class MyDeserializer(object):
    def _deserialize(self, read):
        i = struct.unpack(">i", read(4))[0]
        return MyObj(i)


env.register_custom_type(MyObj, MySerializer(), MyDeserializer())

Tuples/Lists

你可以使用元组(或列表)来表示复杂类型。Python中的元组可以转换为Flink中的Tuple类型,它们包含数量固定的不同类型的域(最多25个)。每个域的元组可以是基本数据类型,也可以是其他的元组类型,从而形成嵌套元组类型。

word_counts = env.from_elements(("hello", 1), ("world",2))

counts = word_counts.map(lambda x: x[1])

当进行一些要求指定关键字的操作时,例如对数据记录进行分组或配对。通过设定关键字,可以非常便捷地指定元组中各个域的位置。你可以指定多个位置,从而实现复合关键字(更多信息,查阅Section Data Transformations)。

wordCounts \
    .group_by(0) \
    .reduce(MyReduceFunction())

数据源

数据源创建了初始的数据集,包括来自文件,以及来自数据接口/集合两种方式。

基于文件的:

  • read_text(path) – 按行读取文件,并将每一行以String形式返回。
  • read_csv(path,type) – 解析以逗号(或其他字符)划分数据域的文件。
    返回一个包含若干元组的数据集。支持基本的java数据类型作为字段类型。

基于数据集合的:

  • from_elements(*args) – 基于一系列数据创建一个数据集,包含所有元素。
  • generate_sequence(from, to) – 按照指定的间隔,生成一系列数据。

Examples

env  = get_environment

\# read text file from local files system
localLiens = env.read_text("file:#/path/to/my/textfile")

\# read text file from a HDFS running at nnHost:nnPort
hdfsLines = env.read_text("hdfs://nnHost:nnPort/path/to/my/textfile")

\# read a CSV file with three fields, schema defined using constants defined in flink.plan.Constants
csvInput = env.read_csv("hdfs:///the/CSV/file", (INT, STRING, DOUBLE))

\# create a set from some given elements
values = env.from_elements("Foo", "bar", "foobar", "fubar")

\# generate a number sequence
numbers = env.generate_sequence(1, 10000000)

 

数据池

数据池可以接收数据集,并被用来存储或返回它们:

  • write_text() – 按行以String形式写入数据。可通过对每个数据项调用str()函数获取String。
  • write_csv(…) – 将元组写入逗号分隔数值文件。行数和数据字段均可配置。每个字段的值可通过对数据项调用str()方法得到。
  • output() – 在标准输出上打印每个数据项的str()字符串。

一个数据集可以同时作为多个操作的输入数据。程序可以在写入或打印一个数据集的同时,对其进行其他的变换操作。

Examples

标准数据池相关方法示例如下:

write DataSet to a file on the local file system
textData.write_text("file:///my/result/on/localFS")

 write DataSet to a file on a HDFS with a namenode running at nnHost:nnPort
textData.write_text("hdfs://nnHost:nnPort/my/result/on/localFS")

 write DataSet to a file and overwrite the file if it exists
textData.write_text("file:///my/result/on/localFS", WriteMode.OVERWRITE)

 tuples as lines with pipe as the separator "a|b|c"
values.write_csv("file:///path/to/the/result/file", line_delimiter="\n", field_delimiter="|")

 this writes tuples in the text formatting "(a, b, c)", rather than as CSV lines
values.write_text("file:///path/to/the/result/file")

 

广播变量

使用广播变量,能够在使用普通输入参数的基础上,使得一个数据集同时被多个并行的操作所使用。这对于实现辅助数据集,或者是基于数据的参数化法非常有用。这样,数据集就可以以集合的形式被访问。

  • 注册广播变量:广播数据集可通过调用with_broadcast_set(DataSet,String)函数,按照名字注册广播变量。
  • 访问广播变量:通过对调用self.context.get_broadcast_variable(String)可获取广播变量。
class MapperBcv(MapFunction):
    def map(self, value):
        factor = self.context.get_broadcast_variable("bcv")[0][0]
        return value * factor

# 1. The DataSet to be broadcasted
toBroadcast = env.from_elements(1, 2, 3)
data = env.from_elements("a", "b")

# 2. Broadcast the DataSet
data.map(MapperBcv()).with_broadcast_set("bcv", toBroadcast)

确保在进行广播变量的注册和访问时,应当采用相同的名字(示例中的”bcv”)。
注意:由于广播变量的内容被保存在每个节点的内部存储中,不适合包含过多内容。一些简单的参数,例如标量值,可简单地通过参数化rich function来实现。

并行执行

该章节将描述如何在Flink中配置程序的并行执行。一个Flink程序可以包含多个任务(操作,数据源和数据池)。一个任务可以被划分为多个可并行运行的部分,每个部分处理输入数据的一个子集。并行运行的实例数量被称作它的并行性或并行度degree of parallelism (DOP)。
在Flink中可以为任务指定不同等级的并行度。

运行环境级

Flink程序可在一个运行环境execution environment的上下文中运行。一个运行环境为其中运行的所有操作,数据源和数据池定义了一个默认的并行度。运行环境的并行度可通过对某个操作的并行度进行配置来修改。
一个运行环境的并行度可通过调用set_parallelism()方法来指定。例如,为了将WordCount示例程序中的所有操作,数据源和数据池的并行度设置为3,可以通过如下方式设置运行环境的默认并行度。

env = get_environment()
env.set_parallelism(3)

text.flat_map(lambda x,c: x.lower().split()) \
    .group_by(1) \
    .reduce_group(Adder(), combinable=True) \
    .output()

env.execute()

系统级

通过设置位于./conf/flink-conf.yaml.文件的parallelism.default属性,改变系统级的默认并行度,可设置所有运行环境的默认并行度。具体细节可查阅Configuration文档。

执行方法

为了在Flink中运行计划任务,到Flink目录下,运行/bin文件夹下的pyflink.sh脚本。对于python2.7版本,运行pyflink2.sh;对于python3.4版本,运行pyflink3.sh。包含计划任务的脚本应当作为第一个输入参数,其后可添加一些另外的python包,最后,在“-”之后,输入其他附加参数。

./bin/pyflink<2/3>.sh <Script>[ <pathToPackage1>[ <pathToPackageX]][ - <param1>[ <paramX>]]

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