前言：

? ? ? ?技術(shù)為需求服務(wù)，通用需求由開源軟件提供功能，一些特殊的需求，需要基于場景定制化開發(fā)功能。而對于自定義開發(fā)功能，F(xiàn)link則提供了這樣的SDK接口能力。

本文將從定制化功能需求分析和如何基于Flink構(gòu)建定制化功能兩個方面講述。

一、定制化功能開發(fā)的思考

2.1 為什么要學(xué)會定制化功能的開發(fā)？

? ? ? ?一些常規(guī)需求的應(yīng)用能力已經(jīng)被包裝得很好，只需要關(guān)注包裝在功能之上的交互邏輯，就能滿足業(yè)務(wù)需求。但有些需求依靠現(xiàn)成的技術(shù)無法完成，只能自定義任務(wù)邏輯，完成特定場景需求的功能包裝；或者部分功能性能和可用性不佳，需要重構(gòu)功能滿足可用性和高性能需求。

2.2 有哪些需求屬于定制化開發(fā)

大數(shù)據(jù)場景，對數(shù)據(jù)集成、加工與分析、寫結(jié)果這三個過程，都可以做定制化開發(fā)：

從集成角度：公司采集各種數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)：使用集成工具，如fileBeat、dataX、canal、sqoop、Flume等從各種源端獲取數(shù)據(jù)，這屬于對功能的應(yīng)用；

如果定制化開發(fā)任務(wù)：需要對SourceFunction函數(shù)的包裝，實現(xiàn)對各種數(shù)據(jù)源的采集，這屬于定制化需求開發(fā)；

如果定制化開發(fā)SDK：開發(fā)一個工具包，然后通過更改數(shù)據(jù)源配置驅(qū)動任務(wù)，這就屬于定制化功能的開發(fā)，如:flink-sql-connector-mysql-cdc；

從加工和分析角度：

如果對數(shù)據(jù)的加工：實現(xiàn)類似ETL處理，數(shù)據(jù)擴(kuò)維，打標(biāo)，特征聚類，這屬于定制化需求開發(fā)；

如果重寫處理算子函數(shù)：對數(shù)據(jù)操作重寫一個ProcessFunction、MapFunction、AggregateFunction函數(shù)，然后重載到DataStream對象里，這就是定制化功能開發(fā)；

從寫結(jié)果過程：

如果自定義RichSinkFunction函數(shù)：實現(xiàn)對目標(biāo)端接口的包裝，這屬于定制化需求開發(fā)；

如果包裝一個SDK工具：然后將功能打包成SDK服務(wù)，嵌入Flink的sink算子內(nèi)，這屬于定制化功能的開發(fā)，如doris包裝的：flink-doris-connector-1.14_2.12。

二、如何基于Flink構(gòu)建定制化的功能

以下是基于Flink構(gòu)建定制化需求和功能的一些思路：

2.1. 確定業(yè)務(wù)需求和計算模型

? ? ? ?首先，理清楚你的業(yè)務(wù)需求和所需的計算模型。明確需要處理的數(shù)據(jù)類型、處理邏輯、計算規(guī)則和數(shù)據(jù)流動方向等。

2.2 使用 Flink 提供的 API 進(jìn)行開發(fā)

? ? ? ?利用 Flink 的 DataStream API 或 Table API，根據(jù)業(yè)務(wù)需求編寫你的計算邏輯。這些 API 提供了豐富的操作符和方法，用于對數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換、聚合、過濾等處理。你可以根據(jù)實際需求自定義操作符和函數(shù)，實現(xiàn)特定的計算邏輯。

2.3 實現(xiàn)自定義算子和函數(shù)

? ? ? ? ?如果標(biāo)準(zhǔn)操作符無法滿足你的需求，可以實現(xiàn)自定義的算子（Operator）或函數(shù)（Function）。例如，可以擴(kuò)展 Flink 的 RichFunction 接口，實現(xiàn)自定義的 MapFunction、FilterFunction、AggregateFunction、KeyedProcessFunction 等。

? ? ? ?這些算子的底層是通過processFucetion實現(xiàn)的，可以自定義processFucetion的value與context構(gòu)建更細(xì)粒度的操作；

? ? ? ? 對于一些有自己客戶端和讀寫API的服務(wù)，可以將服務(wù)讀寫API，通過服務(wù)客戶端接口自定義RichSourceFunction和RichSinkFunction，然后包裝成SDK提供服務(wù)；

以下是自定義Redis的RichSinkFunction函數(shù)例子：

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import redis.clients.jedis.HostAndPort;
import redis.clients.jedis.JedisCluster;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;

import java.util.HashSet;
import java.util.Set;


public class RedisSink extends RichSinkFunction<Tuple2<String, String>> {
    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(RedisSink.class);

    private JedisCluster cluster;

    private String key;
    private String value;


    public RedisSink(String key, String value) {
        this.key = key;
        this.value = value;

    }

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        Set<HostAndPort> hostAndPorts = new HashSet<>();
        hostAndPorts.add(new HostAndPort("ip", 1111));
        hostAndPorts.add(new HostAndPort("ip2", 1111));

        // Jedis連接池配置
        JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig();
        // 最大空閑連接數(shù), 默認(rèn)8個
        jedisPoolConfig.setMaxIdle(100);
        // 最大連接數(shù), 默認(rèn)8個
        jedisPoolConfig.setMaxTotal(500);
        //最小空閑連接數(shù), 默認(rèn)0
        jedisPoolConfig.setMinIdle(0);
        // 獲取連接時的最大等待毫秒數(shù)(如果設(shè)置為阻塞時BlockWhenExhausted),如果超時就拋異常, 小于零:阻塞不確定的時間,  默認(rèn)-1
        jedisPoolConfig.setMaxWaitMillis(2000); // 設(shè)置2秒
        cluster = new JedisCluster(hostAndPorts, jedisPoolConfig);
    }

    @Override
    public void invoke(Tuple2<String,  String> tuple2, Context context) throws Exception {
                cluster.set(tuple2.f0, tuple2.f1);
    }

    @Override
    public void close() throws Exception {
        super.close();
        if (cluster != null) {
            cluster.close();
        }
    }
}

2.4 優(yōu)化和調(diào)優(yōu)

? ? ? ?在構(gòu)建定制化計算引擎的過程中，持續(xù)進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)優(yōu)是很重要的?？紤]到數(shù)據(jù)處理性能、吞吐量和延遲等方面的問題，對代碼進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整。

2.5 測試和部署

? ? ? ? 完成代碼編寫后，進(jìn)行測試和驗證。確保計算引擎在不同場景和數(shù)據(jù)量下能夠正常運行。之后，根據(jù)需求選擇合適的部署方式，可以在集群環(huán)境中部署你的定制化計算引擎。

2.6 監(jiān)控和維護(hù)

? ? ? ? 一旦部署完成，建立相應(yīng)的監(jiān)控機(jī)制，監(jiān)控計算引擎的運行狀態(tài)和性能指標(biāo)。持續(xù)地進(jìn)行維護(hù)和優(yōu)化，確保計算引擎的穩(wěn)定性和性能。

三 、總結(jié)

? ? ? ?總的來說，構(gòu)建定制化的計算引擎需要深入了解業(yè)務(wù)需求，善用 Flink 提供的 API，并根據(jù)實際情況進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整。 Flink 提供了強(qiáng)大的功能和靈活性，可以幫助你構(gòu)建符合特定業(yè)務(wù)場景需求的定制化計算引擎，完成定制化功能的開發(fā)。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-806648.html

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