《Flink實時大數(shù)據(jù)處理技術(shù)》課后習(xí)題及答案

《Flink實時大數(shù)據(jù)處理技術(shù)》課后習(xí)題及答案（1）FlinkRuntime核心層的組件有哪些？它們各自負(fù)責(zé)什么？（2）Lambda架構(gòu)的優(yōu)缺點是什么？它適用于哪些場景？（3）Kappa架構(gòu)相對于Lambda架構(gòu)的優(yōu)點是什么？它適用于哪些場景？（4）Flink適用于哪些場景？請列舉一些具體的應(yīng)用場景。（5）FlinkAPI&Libraries層是什么？它包含哪些核心組件和庫？參考答案：答：1）TaskManager：TaskManager是Flink的核心執(zhí)行引擎，負(fù)責(zé)運行用戶編寫的Flink程序。每個TaskManager會被分配一定數(shù)量的任務(wù)插槽（TaskSlot），每個任務(wù)插槽可以運行一個任務(wù)。當(dāng)一個Flink程序被提交到Flink集群時，TaskManager會自動分配任務(wù)插槽并啟動對應(yīng)數(shù)量的Task。

2）JobManager：JobManager是Flink集群的管理節(jié)點，它負(fù)責(zé)接收和處理Flink程序的提交請求，并將程序的執(zhí)行計劃分配給TaskManager進(jìn)行執(zhí)行。JobManager還負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)TaskMa-nager之間的協(xié)作，以保證程序在整個Flink集群中的穩(wěn)定執(zhí)行。

3）數(shù)據(jù)緩沖區(qū)（Buffer）：數(shù)據(jù)緩沖區(qū)是Flink運行時的核心組件之一，它負(fù)責(zé)在TaskMa-nager之間傳輸數(shù)據(jù)。在Flink中，數(shù)據(jù)緩沖區(qū)采用了基于內(nèi)存的零拷貝技術(shù)，可以高效地實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸。

4）任務(wù)調(diào)度器：任務(wù)調(diào)度器負(fù)責(zé)對任務(wù)進(jìn)行調(diào)度，保證每個任務(wù)在執(zhí)行時都有足夠的計算資源和數(shù)據(jù)資源。任務(wù)調(diào)度器會根據(jù)任務(wù)的執(zhí)行計劃和當(dāng)前集群資源情況，動態(tài)調(diào)整任務(wù)的執(zhí)行位置和優(yōu)先級，以達(dá)到最佳的執(zhí)行效率。

5）運行時優(yōu)化器：運行時優(yōu)化器是Flink的一個核心功能，它能夠在任務(wù)運行過程中實時地對任務(wù)執(zhí)行計劃進(jìn)行優(yōu)化，以提高任務(wù)的執(zhí)行效率。在運行時優(yōu)化器的支持下，F(xiàn)link可以根據(jù)數(shù)據(jù)流和計算負(fù)載的特性進(jìn)行動態(tài)調(diào)整和優(yōu)化，從而實現(xiàn)更加高效和靈活的計算。

除了以上幾個組件，Runtime核心層還包括了Flink的狀態(tài)管理、容錯機(jī)制和檢查點等重要功能，這些功能在保證計算結(jié)果正確性和程序穩(wěn)定性方面起到了關(guān)鍵作用?？偟膩碚f，Runtime核心層是Flink最重要的組成部分之一，它能夠為Flink提供高效、穩(wěn)定、可靠的運行時環(huán)境，為用戶提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力。

答：Lambda架構(gòu)的優(yōu)點：

1）低延遲：通過將實時數(shù)據(jù)處理和批處理分開處理，Lambda架構(gòu)可以實現(xiàn)對實時數(shù)據(jù)的低延遲處理。

2）高容錯性：批處理層可以確保數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性和可靠性。即使實時處理出現(xiàn)問題，批處理層仍然可以提供正確的數(shù)據(jù)結(jié)果。

3）可擴(kuò)展性：Lambda架構(gòu)采用分布式處理和存儲方式，具有良好的可擴(kuò)展性。

Lambda架構(gòu)的缺點：

1）復(fù)雜性：Lambda架構(gòu)需要維護(hù)兩套數(shù)據(jù)處理邏輯（實時處理和批處理），這可能導(dǎo)致更高的開發(fā)和維護(hù)成本，以及更復(fù)雜的系統(tǒng)管理。

2）數(shù)據(jù)一致性：在某些情況下，實時視圖和批處理視圖的數(shù)據(jù)可能存在一定的不一致，需要通過服務(wù)層進(jìn)行合并和處理。

3）技術(shù)選型：實現(xiàn)Lambda架構(gòu)可能需要使用多種技術(shù)和框架，這可能增加了系統(tǒng)的復(fù)雜性和學(xué)習(xí)曲線。

以電商網(wǎng)站為例，需要對用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行實時分析和離線分析，以提高用戶滿意度和商業(yè)收益。在Lambda架構(gòu)中，我們將數(shù)據(jù)流分為實時流和歷史流。實時流包括實時產(chǎn)生的用戶行為數(shù)據(jù)，如用戶點擊、瀏覽、下單等事件。歷史流則包括過去一段時間內(nèi)產(chǎn)生的用戶行為數(shù)據(jù)，如過去一天或一周內(nèi)的數(shù)據(jù)。

對于實時流，可以使用流處理引擎來實時處理和分析數(shù)據(jù)，例如對用戶行為進(jìn)行實時推薦、實時個性化營銷等。對于歷史流，可以使用Hadoop生態(tài)圈中的工具，如HDFS和MapReduce，來進(jìn)行批處理和離線分析。例如，可以使用MapReduce來計算一段時間內(nèi)用戶的購買行為、消費習(xí)慣、地域分布等統(tǒng)計數(shù)據(jù)，以幫助制定商業(yè)策略和推出新的產(chǎn)品。

最后，需要將實時流和歷史流的分析結(jié)果進(jìn)行整合和展示?？梢允褂肗oSQL數(shù)據(jù)庫，如HBase和Cassandra，來存儲實時分析結(jié)果。同時，可以使用數(shù)據(jù)倉庫，如Hive，來存儲離線分析結(jié)果。最終，可以使用BI工具，如Tableau和PowerBI，來可視化展示數(shù)據(jù)，以幫助決策者更好地理解和利用數(shù)據(jù)。

答：1）簡化架構(gòu)：Kappa架構(gòu)僅使用實時處理引擎，這樣可以簡化數(shù)據(jù)處理邏輯，降低系統(tǒng)的復(fù)雜性。2）低延遲：Kappa架構(gòu)專注于實時數(shù)據(jù)處理，可以實現(xiàn)對實時數(shù)據(jù)的低延遲處理。3）可擴(kuò)展性：Kappa架構(gòu)采用分布式處理和存儲方式，具有良好的可擴(kuò)展性。Kappa架構(gòu)適用于需要實時處理大量數(shù)據(jù)，并且對數(shù)據(jù)處理速度要求較高的場景，如實時數(shù)據(jù)分析、實時推薦系統(tǒng)等。答：ApacheFlink功能強(qiáng)大，支持開發(fā)和運行多種不同種類的應(yīng)用程序，其主要應(yīng)用主要可以分為三大類，包括：事件驅(qū)動型應(yīng)用、數(shù)據(jù)分析應(yīng)用、數(shù)據(jù)管道應(yīng)用。除了這三大核心應(yīng)用場景外，ApacheFlink還在不同行業(yè)領(lǐng)域中展現(xiàn)出了其強(qiáng)大的實時數(shù)據(jù)處理能力。答：API&Libraries層主要提供了編程API和頂層類庫，其中編程API包含了用于進(jìn)行流處理的DataStreamAPI和用于進(jìn)行批處理的DataSetAPI，頂層類庫則提供了更高層次的抽象，包括用于復(fù)雜事件處理的CEP庫；用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)查詢的SQL&Table庫，以及基于批處理的機(jī)器學(xué)習(xí)庫FlinkML和圖形處理庫Gelly。

API&Libraries層還可以更進(jìn)一步劃分:在SQL和TableAPI層，提供了SQL語句支持及表格處理相關(guān)函數(shù)，除了基本查詢外，它還支持自定義的標(biāo)量函數(shù)，聚合函數(shù)以及表值函數(shù)，可以滿足多樣化的查詢需求，并同時適用于批處理和流處理。DataStreamAPI層是Flink數(shù)據(jù)處理的核心API，支持使用Java語言或Scala語言進(jìn)行調(diào)用，提供了數(shù)據(jù)讀取，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)輸出等一系列常用操作的封裝。StatefulStreamProcessing是最低級別的抽象，它通過ProcessFunction函數(shù)內(nèi)嵌到DataS-treamAPI中。ProcessFunction是Flink提供的最底層API，具有最大的靈活性，允許開發(fā)者對于時間和狀態(tài)進(jìn)行細(xì)粒度的控制。Flink實時大數(shù)據(jù)處理技術(shù)版第2章Scala語言PAGE66PAGE67（1）使用if和for語句編寫一個程序，接受一個整數(shù)參數(shù)n，打印出所有小于n的正整數(shù)中是3或5的倍數(shù)的數(shù)。（2）編寫一個函數(shù)，接受一個字符串列表，返回其中長度大于2的字符串。（3）編寫一個函數(shù)，接受一個整數(shù)列表和一個函數(shù)f，返回一個新的列表，其中每個元素都是原列表中滿足函數(shù)f的元素的兩倍，但是不包括小于10的元素。（4）定義一個名為Point的類，其中包含兩個屬性x和y，以及一個distanceTo方法，接受一個Point類型的參數(shù)，并返回當(dāng)前點到給定點的距離。定義一個Line類，其中包含兩個Point類型的屬性start和end，以及一個length方法，返回線段的長度。（5）定義一個名為Event的caseclass，包含eventType和timestamp兩個屬性。定義一個名為processEvent的函數(shù)，接受一個Event類型的參數(shù)，并使用模式匹配判斷eventType是否為"click"，如果是則打印"Userclickedattimestamp[timestamp]"，否則打印"Unknowneventtype."參考答案：答：答：答：答：答：（1）如何安裝Flink？請簡述安裝步驟。（2）Flink的集群部署有哪些方式？請簡要說明各種方式的優(yōu)缺點。（3）Yarn和Flink是如何結(jié)合使用的，還有其他的資源管理框架可以替代嗎？（4）一個基礎(chǔ)的Flink項目中包含了哪些依賴，請簡述這些依賴的主要作用。（5）請簡述Flink設(shè)置批處理和流處理模式的具體方法參考答案：答：1).首先從Flink官網(wǎng)下載所需版本的二進(jìn)制文件。在Flink官網(wǎng)的下載頁面（/downloads.html#flink）中，選擇需要的Flink版本，然后點擊Binaries鏈接進(jìn)行下載。2).接著選擇flink-1.15.0-bin-scala_2.12.tgz文件下載。3).將Flink上傳至CentOS系統(tǒng)本地目錄，此處為了后續(xù)方便管理，上傳目錄為/opt/server目錄，上傳完畢后，使用tar命令進(jìn)行解壓，命令如下：tar-xzvfflink-1.15.0-bin-scala_2.12.tgz4).解壓完畢后，為了方便使用flink內(nèi)置的命令，可以將flink中的bin目錄配置到系統(tǒng)環(huán)境變量中，在系統(tǒng)/etc/profile文件的最后加入以下內(nèi)容：exportFLINK_HOME=/opt/server/flink-1.15.0exportPATH=$PATH:$FLINK_HOME/bin5).使用source命令重新加載配置文件，使其生效。source/etc/profile6).進(jìn)入到conf目錄，找到flink-conf.yaml文件，flink-conf.yaml是Flink的配置文件，用于指定Flink運行時的配置參數(shù)。在啟動Flink時，F(xiàn)link會加載該文件，并使用其中的配置參數(shù)來初始化Flink運行時環(huán)境。7).flink-conf.yaml配置文件通常位于Flink安裝目錄下的conf目錄中。默認(rèn)情況下，F(xiàn)link使用的是conf/flink-conf.yaml文件中的配置選項。8).編輯flink-conf.yaml文件，將rest.bind-address參數(shù)的localhost值更改為，設(shè)置的具體代碼如下：rest.bind-address:9).進(jìn)入到flink的bin目錄中，使用命令在本地啟動flink程序，此腳本文件位于flink的bin目錄中，執(zhí)行以下指令。start-cluster.sh10).啟動完成后，為了能夠在外部訪問flink集群，還需要關(guān)閉Linux系統(tǒng)防火墻，不關(guān)閉防火墻會導(dǎo)致無法訪問FLink的WebUI界面。答：Standalone模式優(yōu)點：1.簡單易用，不需要依賴其他資源管理器。2.適合在本地開發(fā)、測試和小規(guī)模部署。缺點：1.不具備資源管理和任務(wù)調(diào)度的彈性特性，不適合大規(guī)模生產(chǎn)環(huán)境。2.不支持動態(tài)擴(kuò)縮容。YARN模式優(yōu)點：1.能夠充分利用Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的資源管理器。2.提供了彈性的資源管理和任務(wù)調(diào)度功能。缺點：1.部署和配置較為復(fù)雜，需要與Hadoop生態(tài)系統(tǒng)整合。2.對于小規(guī)模集群可能會存在資源浪費。答：在將Flink任務(wù)部署至YARN集群之前，需要安裝Hadoop，保證Hadoop版本至少在2.2以上，并啟動HDFS及YARN組件。1)．配置免密登錄2)．配置Hadoop3)．Flink與Yarn集成編輯/etc/profile文件，設(shè)置了HADOOP_CLASSPATH環(huán)境變量HADOOP_HOME=/opt/server/hadoop-3.3.0exportPATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbinexportHADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoopexportHADOOP_CLASSPATH=`hadoopclasspath`其中HADOOP_CLASSPATH=hadoopclasspath，是將hadoopclasspath命令的輸出結(jié)果賦值給HADOOP_CLASSPATH環(huán)境變量。hadoopclasspath命令會輸出所有必要的Hadoop類的路徑，而將這個路徑添加到HADOOP_CLASSPATH環(huán)境變量中可以讓Flink在運行過程中找到必要的Hadoop類。export命令是將該環(huán)境變量設(shè)置為全局變量，可以被所有子進(jìn)程繼承。除了YARN，還有其他一些資源管理框架可以與Flink結(jié)合使用，例如：1).ApacheMesos：Mesos是另一個流行的集群資源管理框架，與YARN類似，可以用于在集群中分配和管理資源。Flink也提供了針對Mesos的集成，使得Flink作業(yè)可以在Mesos集群上運行。2).Kubernetes：Kubernetes是一個開源的容器編排引擎，可以用于管理容器化應(yīng)用程序的部署、擴(kuò)展和操作。Flink社區(qū)也正在積極開發(fā)針對Kubernetes的集成，使得Flink作業(yè)可以在Kubernetes集群上運行。答：<dependencies><!--ApacheFlink依賴--><!--這個依賴被標(biāo)記為"provided"，意味著它在編譯和測試時是必需的，但不會被包含在最 終的JAR文件中--><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-streaming-scala_${scala.binary.version}</artifactId><version>${flink.version}</version><scope>provided</scope></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-clients</artifactId><version>${flink.version}</version><scope>provided</scope></dependency><!--ScalaLibrary，由Flink提供--><dependency><groupId>org.scala-lang</groupId><artifactId>scala-library</artifactId><version>${scala.version}</version><scope>provided</scope></dependency></dependencies>在<properties>標(biāo)簽中，定義了Maven屬性，如項目的源代碼編碼、Flink版本、目標(biāo)Java版本、Scala二進(jìn)制版本、Scala版本以及l(fā)og4j版本等等。在<dependencies>標(biāo)簽中，定義了Flink相關(guān)的依賴項，包括：flink-streaming-scala_${scala.binary.version}：Flink的ScalaStreaming庫，用于編寫流處理程序。flink-clients：Flink的客戶端庫，提供了Flink的客戶端API。scala-library：Scala標(biāo)準(zhǔn)庫。在這些依賴項中，flink-streaming-scala_${scala.binary.version}和flink-clients的作用非常重要，其中flink-streaming-scala_${scala.binary.version}提供了Flink的ScalaStreaming庫，而flink-clients提供了Flink的客戶端API，這兩個庫對于編寫和執(zhí)行Flink程序都是必不可少的。答：批處理:

導(dǎo)入必要的包；

創(chuàng)建ExecutionEnvironment；

定義數(shù)據(jù)源：

定義數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和操作：

定義結(jié)果處理；

調(diào)用execute()方法；流處理:導(dǎo)入必要的包；創(chuàng)建StreamExecutionEnvironment；定義數(shù)據(jù)源；定義數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和操作；定義結(jié)果處理；調(diào)用execute()方法；（1）流處理和批處理在數(shù)據(jù)處理速度、延遲、準(zhǔn)確性等方面有何不同？如何優(yōu)化流處理和批處理的性能？（2）Flink中的Task是如何執(zhí)行的？它的執(zhí)行流程是什么？（3）Flink中的算子鏈?zhǔn)鞘裁矗克淖饔檬鞘裁?？?）什么是TaskSlot？它在Flink中的作用是什么？（5）Flink中的TaskSlot是如何進(jìn)行資源隔離和管理的?參考答案：答：流處理和批處理在處理數(shù)據(jù)的不同之處有：1、數(shù)據(jù)處理方式：批處理是對一批靜態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，而流處理是對動態(tài)數(shù)據(jù)流進(jìn)行實時處理。批處理通常將整個數(shù)據(jù)集加載到內(nèi)存中，然后進(jìn)行計算和處理，最終輸出結(jié)果。而流處理則是將數(shù)據(jù)流劃分為一段一段的數(shù)據(jù)塊，然后對每個數(shù)據(jù)塊進(jìn)行實時處理。2、處理時延：批處理需要等待一批數(shù)據(jù)到達(dá)之后再進(jìn)行處理，因此會存在一定的延遲。而流處理是實時處理數(shù)據(jù)流，可以在數(shù)據(jù)到達(dá)時立即進(jìn)行處理，因此處理時延更低。這使得流處理可以更快地響應(yīng)事件，并能夠在短時間內(nèi)處理更多的數(shù)據(jù)。3、處理精度：批處理通常是對整個數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理，因此可以獲得更高的處理精度。而流處理是實時處理數(shù)據(jù)流，處理精度可能會受到數(shù)據(jù)采樣等因素的影響。因此，在需要高精度的場景中，批處理可能更適合。4、數(shù)據(jù)處理規(guī)模：批處理通常處理的數(shù)據(jù)量較大，需要進(jìn)行分布式處理。而流處理需要處理的數(shù)據(jù)量較小，通?？梢栽趩蝹€計算節(jié)點上完成。然而，隨著數(shù)據(jù)量的增加，流處理也可以使用分布式架構(gòu)來處理更大規(guī)模的數(shù)據(jù)。5、處理結(jié)果輸出方式：批處理通常是將處理結(jié)果保存到文件系統(tǒng)或數(shù)據(jù)庫中，而流處理通常是實時輸出處理結(jié)果，例如將數(shù)據(jù)流分發(fā)到不同的終端或輸出到實時報表中。這使得流處理可以實現(xiàn)實時監(jiān)控和實時反饋，而批處理更適合處理離線數(shù)據(jù)。優(yōu)化方式:1).算子融合；2).數(shù)據(jù)本地性；3).負(fù)載均衡；4).數(shù)據(jù)壓縮；5).并行化計算；答：編寫Flink程序構(gòu)建數(shù)據(jù)流圖客戶端提交任務(wù)JobManager分配任務(wù)TaskManager執(zhí)行任務(wù)答：算子鏈（OperatorChain）是指將多個算子（Operator）連接在一起形成的鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)。這些算子按照特定的順序連接，組成一個連續(xù)的數(shù)據(jù)處理流水線，用于對數(shù)據(jù)流進(jìn)行轉(zhuǎn)換和處理。為了提高計算效率，F(xiàn)link還支持將多個算子合并為一個算子鏈（operatorchain），從而減少數(shù)據(jù)在不同算子之間的序列化和反序列化開銷。算子鏈可以將多個算子連接起來，形成一個整體，數(shù)據(jù)可以在算子鏈內(nèi)部直接流轉(zhuǎn)，減少不必要的數(shù)據(jù)序列化和反序列化，從而提高計算效率。當(dāng)一個任務(wù)被調(diào)度時，如果它所對應(yīng)的算子被包含在某個算子鏈中，那么它將直接從輸入流接收數(shù)據(jù)，然后在算子鏈內(nèi)部進(jìn)行計算，最后再將處理后的數(shù)據(jù)發(fā)送到下游任務(wù)中。答：TaskSlots（任務(wù)槽）是Flink集群中的一個概念，用于描述TaskManager的資源管理方式。每個askManager都是一個JVM進(jìn)程，可以在單獨的線程中執(zhí)行一個或多個subtask。為了控制一個TaskManager中接受多少個task，就有了所謂的taskslots（至少一個）。每個TaskManager都有一定數(shù)量的TaskSlots，用于運行任務(wù)。TaskSlots的數(shù)量和資源占用（例如CPU，內(nèi)存）由用戶在啟動集群時進(jìn)行配置。例如，一個TaskManager有3個TaskSlots，則TaskManager的內(nèi)存資源會被均分為每個TaskSlot分配一份，這意味著每個TaskSlot都有一定數(shù)量的TaskManager內(nèi)存資源可供使用。答:在一個TaskManager中，TaskSlots可以被看作是并行度的單位，F(xiàn)link的并行度可以通過配置TaskSlots的數(shù)量來控制，F(xiàn)link會將算子的子任務(wù)分配到不同的TaskSlot上，以實現(xiàn)任務(wù)的并行執(zhí)行。一個TaskManager上的所有TaskSlots共享該TaskManager的資源。當(dāng)一個任務(wù)在一個TaskManager上運行時，它會占用一個TaskSlot。如果一個TaskManager上的所有TaskSlots都被占用了，則該TaskManager上就無法再運行新的任務(wù)。任務(wù)分配器會將任務(wù)分配給合適的TaskManager上的TaskSlot，使任務(wù)可以在Flink集群中運行。任務(wù)分配器會根據(jù)各個TaskManager上的資源使用情況來決定將任務(wù)分配到哪個TaskManager上的TaskSlot。如果TaskManager的TaskSlots數(shù)量不夠，可能會導(dǎo)致任務(wù)無法分配到合適的TaskSlot，從而無法運行。默認(rèn)情況下，F(xiàn)link允許subtask共享slot，即便它們是不同的task的subtask，只要是來自于同一作業(yè)即可。結(jié)果就是一個slot可以持有整個作業(yè)管道。允許slot共享有兩個主要優(yōu)點：1）Flink集群所需的taskslot和作業(yè)中使用的最大并行度恰好一樣。2）由于slot的共享性，我們不必單獨考慮每一個具有不同并行度的任務(wù)，而可以更為簡單地對資源進(jìn)行管理。如果沒有slot共享，非密集subtask（source/map()）將阻塞和密集型subtask（window）一樣多的資源。通過slot共享，可以充分利用分配的資源，同時確保繁重的subtask在TaskManager之間公平分配。假設(shè)我們有一個Flink程序，包括三個任務(wù)，每個任務(wù)的并行度分別為2、4和3。默認(rèn)情況下，F(xiàn)link允許subtask共享slot，因此，如果我們有兩個TaskManager，每個TaskManager都有3個slot，那么可以將任務(wù)1的2個subtask和任務(wù)2的4個subtask放在一個TaskManager上的一個slot中，將任務(wù)3的3個subtask放在另一個TaskManager上的一個slot中，這樣每個TaskManager就有一個空閑的slot。這意味著整個程序只需要2個TaskManager和6個slot來運行，而不是按照最大并行度（4+3+2=9）計算所需的9個slot。這樣，我們可以充分利用分配的資源，繁重的subtask不會被阻塞，同時非密集subtask不會浪費不必要的資源。（1）Flink中算子的并行度有哪些設(shè)置方式，哪種的優(yōu)先級最高？（2）假設(shè)有一個包含多行字符串的DataStream，每行字符串由空格分隔的多個單詞組成。請你編寫一個Flink程序，讀取這個DataStream，并使用flatMap算子將字符串中的每個單詞拆分出來，然后使用filter算子過濾出長度大于3的單詞，并使用map算子將單詞轉(zhuǎn)換為小寫。（3）假設(shè)現(xiàn)在有一個包含多行字符串的DataStream，每行字符串包含了多個信息，其中包括了姓名、年齡、性別和地址等信息，不同信息之間以空格分隔。請你編寫一個Flink程序，讀取這個DataStream，并使用flatMap算子將每行字符串拆分出來，然后使用map算子將每個信息轉(zhuǎn)換為對應(yīng)的類型（姓名為String類型，年齡為Int類型，性別為String類型，地址為String類型），最后使用keyBy算子按照性別進(jìn)行分組，統(tǒng)計每個性別的人數(shù)和平均年齡。（4）編寫自定義Source，從Redis數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù)，給出具體實現(xiàn)步驟。（5）編寫自定義Sink，將數(shù)據(jù)寫入Redis數(shù)據(jù)庫，給出具體實現(xiàn)步驟。參考答案：答：并行度有哪些設(shè)置方式有：.全局設(shè)置；.數(shù)據(jù)源設(shè)置；.算子操作設(shè)置；.運行時配置；優(yōu)先級最高的是運行時配置。答：objectMain{

defmain(args:Array[String]):Unit={

importorg.apache.flink.streaming.api.scala._

valenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

env.setParallelism(1)

valdataStream=env.readTextFile("路徑")//這里的數(shù)據(jù)源可以切換

valfilteredWords:DataStream[String]=dataStream

.flatMap(_.split("\\s+"))

.filter(_.length>3)

.map(_.toLowerCase)

filteredWords.print()

env.execute()

}

}答：importorg.apache.flink.streaming.api.scala._

importorg.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment

objectMain{

caseclassPerson(name:String,age:Int,gender:String,address:String)

defmain(args:Array[String]):Unit={

valenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

valinputStream=env.readTextFile("路徑")//這里的數(shù)據(jù)源可以切換

valresultStream=inputStream

.flatMap{line=>

valArray(name,age,gender,address)=line.split("\\s+")

Some(Person(name,age.toInt,gender,address))

}

.map(person=>(person.gender,(1,person.age)))

.keyBy(_._1)

.reduce((x,y)=>(x._1,(x._2._1+y._2._1,x._2._2+y._2._2)))

.map{tuple=>

valgender=tuple._1

valcount=tuple._2._1

valtotalAge=tuple._2._2

valaverageAge=totalAge/count

s"Gender:$gender,Count:$count,AverageAge:$averageAge"

}

resultStream.print()

env.execute()

}

}

答：

1)添加依賴：確保你的Flink項目中包含了必要的依賴，包括Flink本身的依賴和用于連接Redis的依賴

2)編寫自定義Source

你需要實現(xiàn)一個RichParallelSourceFunction或者RichParallelSourceFunction[T]（如果你知道數(shù)據(jù)的類型）的類。在這個類中，你需要實現(xiàn)run(SourceContext<T>ctx)方法，該方法定義了如何從Redis讀取數(shù)據(jù)并發(fā)送到Flink的SourceContext中。

3)在你的Flink作業(yè)中，你可以使用addSource方法來添加你的自定義Source。

答：1)添加依賴：

<dependency>

<groupId>redis.clients</groupId>

<artifactId>jedis</artifactId>

<version>YOUR_JEDIS_VERSION</version>

</dependency>

2)

編寫自定義Sink

需要編寫一個繼承自

RichSinkFunction

的類，并實現(xiàn)

invoke

方法來執(zhí)行實際的寫入操作。在這個方法中，你可以使用Jedis或其他Redis客戶端庫來連接Redis并寫入數(shù)據(jù)。

3)在Flink作業(yè)中使用自定義Sink

使用addSink來添加自定義SinkFlink實時大數(shù)據(jù)處理技術(shù)第6章時間和窗口PAGE200PAGE1971）Flink中有哪些時間概念？它們之間有什么區(qū)別？各自的應(yīng)用場景有哪些？2）什么是Flink中的水位線？有什么作用？3）Flink中的水位線是如何處理亂序數(shù)據(jù)的？4）Flink中有哪些類型的窗口？它們的區(qū)別是什么？5）設(shè)有一組用戶行為數(shù)據(jù)，包括用戶ID、行為類型（如“點擊”、“瀏覽”等）、商品ID和時間戳。數(shù)據(jù)格式如下：userId,behavior,itemId,timestamp1,click,1001,16230676002,view,1002,16230676013,click,1001,16230676021,click,1003,16230676031,view,1001,16230676042,click,1002,16230676052,view,1003,16230676061,click,1001,1623067607對于每個商品，計算最近10分鐘內(nèi)被點擊的次數(shù)，并將結(jié)果輸出到控制臺。對于每個用戶，計算最近一小時內(nèi)其行為數(shù)量的滑動窗口，輸出到控制臺。參考答案：答：Flink中的時間概念：事件時間（EventTime）處理時間（ProcessingTime）攝取時間（IngestionTime）。它們之間的區(qū)別：事件時間：指數(shù)據(jù)在源端產(chǎn)生的時間，是事件本身發(fā)生的時間，通常由事件數(shù)據(jù)中 的時間戳字段表示。對于事件時間而言，不同事件的時間戳是不一定連續(xù) 的，可能存在數(shù)據(jù)亂序的情況，即事件按照發(fā)生時間順序到達(dá)系統(tǒng)的時間 是不一定保證的。事件時間是最準(zhǔn)確的時間語義，因為它真正反映了數(shù)據(jù) 本身所描述的真實時間信息。事件時間適用于需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行時間窗口分 析，需要考慮數(shù)據(jù)亂序和水位線等問題。處理時間：數(shù)據(jù)到達(dá)Flink系統(tǒng)并進(jìn)入計算流程的時間。處理時間是最簡單的時間 語義，通常是系統(tǒng)當(dāng)前時間或機(jī)器時間。處理時間不依賴于外部因素，處 理結(jié)果能夠立即得到，但是由于處理時間受到數(shù)據(jù)到達(dá)時間和處理任務(wù)所 在機(jī)器性能的影響，因此不適用于對實時性要求很高的業(yè)務(wù)場景。攝取時間：數(shù)據(jù)進(jìn)入Flink系統(tǒng)的時間，通常由Flink系統(tǒng)自動生成的時間戳表示。 攝取時間介于事件時間和處理時間之間，它比處理時間更準(zhǔn)確，同時又不 會受到事件數(shù)據(jù)亂序的影響。攝取時間適用于需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行時間順序分 析，但又不需要考慮事件數(shù)據(jù)亂序問題的場景。它們的應(yīng)用場景有：假設(shè)有一個電商網(wǎng)站，需要對用戶的行為進(jìn)行實時分析。網(wǎng)站將用戶的行為數(shù)據(jù)通過Kafka數(shù)據(jù)流傳輸?shù)紽Link，F(xiàn)Link對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行實時處理，并將結(jié)果寫入Elasticsearch中。為了更好地理解FLink的三種時間，我們假設(shè)有一個用戶在10:00:00時訪問了網(wǎng)站，并在10:01:00時購買了一個商品。事件時間是指數(shù)據(jù)本身攜帶的時間信息，即事件在現(xiàn)實世界中發(fā)生的時間。在我們的例子中，事件時間就是用戶訪問和購買的時間，即10:00:00和10:01:00。事件時間通常是數(shù)據(jù)本身自帶的時間戳，可以通過FLink提供的TimestampAssigner指定。處理時間是指FLink接收到數(shù)據(jù)并開始處理的時間。在我們的例子中，如果FLink在10:02:00開始處理這個事件，那么處理時間就是10:02:00。攝取時間是指數(shù)據(jù)進(jìn)入FLink的時間。在我們的例子中,如果數(shù)據(jù)通過Kafka數(shù)據(jù)流在10:03:00進(jìn)入FLink，那么攝取時間就是10:03:00。使用事件時間可以更加準(zhǔn)確地處理數(shù)據(jù)，尤其是在處理延遲數(shù)據(jù)、亂序數(shù)據(jù)和窗口計算時。例如，在處理用戶點擊行為時，如果使用處理時間，會導(dǎo)致數(shù)據(jù)處理的結(jié)果和實際情況不符，因為點擊事件的產(chǎn)生時間和數(shù)據(jù)處理時間可能存在較大的延遲。而使用事件時間，可以更加準(zhǔn)確地計算出每個時間窗口內(nèi)的點擊次數(shù)，從而更加準(zhǔn)確地分析用戶行為。答：Flink中的水位線：水位線（Watermark）是Flink中用于處理事件時間（EventTime）的一種機(jī)制，它用于追蹤事件時間的進(jìn)展和處理亂序數(shù)據(jù)。Flink水位線的作用：水位線的核心作用是確定數(shù)據(jù)流的事件時間進(jìn)展到了哪個時間點，即代表了一個“時間邊界”，該時間點之前的所有事件都已經(jīng)到達(dá)，可以進(jìn)行計算。水位線實際上是一種可以“放心”地處理已經(jīng)發(fā)生的事件，而不必?fù)?dān)心之后會出現(xiàn)遲到事件（lateevents）的技術(shù)。答：Flink中的水位線處理亂序數(shù)據(jù)的方式：水位線通過約束數(shù)據(jù)到達(dá)時間的上限，告訴Flink一個時間點之后不再期望有新數(shù)據(jù)到達(dá)，從而解決了亂序數(shù)據(jù)的計算問題。具體來說，F(xiàn)link在處理每個數(shù)據(jù)時，會根據(jù)數(shù)據(jù)中的時間戳和當(dāng)前水位線的時間值計算出一個延遲時間，只有在這個延遲時間內(nèi)的數(shù)據(jù)才會被納入計算。如果某個數(shù)據(jù)的時間戳比當(dāng)前水位線的時間值還要早，那么這個數(shù)據(jù)就被認(rèn)為是遲到數(shù)據(jù)（LateData），在不同的配置下，可以選擇丟棄這些數(shù)據(jù)或者對其進(jìn)行特殊處理。答：Flink中的窗口類型：時間窗口（TimeWindow）:將數(shù)據(jù)流按照時間分成固定大小的窗口。計數(shù)窗口（CountWindow）:將數(shù)據(jù)流按照指定數(shù)量分成固定大小的窗口。會話窗口（SessionWindow）:將數(shù)據(jù)流按照一定的空閑時間分成若干個窗口， 如果兩個數(shù)據(jù)之間的間隔超過了空閑時間，則將 它們分到不同的窗口中。全局窗口（GlobalWindow）:將整個數(shù)據(jù)流作為一個窗口處理。它們之間的區(qū)別：時間窗口（TimeWindow）:將數(shù)據(jù)流按照時間分成固定大小的窗口。計數(shù)窗口（CountWindow）:將數(shù)據(jù)流按照指定數(shù)量分成固定大小的窗口。會話窗口（SessionWindow）:將數(shù)據(jù)流按照一定的空閑時間分成若干個窗口，如果兩個數(shù)據(jù)之間的間隔超過了空閑時間，則將它們分到不同的窗口中。全局窗口（GlobalWindow）:將整個數(shù)據(jù)流作為一個窗口處理。答：實現(xiàn)思路：讀取數(shù)據(jù)：從數(shù)據(jù)源（如Kafka、文件等）讀取用戶行為數(shù)據(jù)。

時間處理：將時間戳轉(zhuǎn)換為系統(tǒng)可以理解的格式（如Unix時間戳），并設(shè)置事件時間特性。

過濾點擊事件：只選擇行為類型為“click”的事件。

按商品ID分組：使用keyBy(itemId)將數(shù)據(jù)按商品ID分組。

時間窗口處理：在每個商品ID的流上應(yīng)用一個10分鐘的滾動時間窗口（如TumblingEventTimeWindows.of(Time.minutes(10))）。

計數(shù)：在每個窗口內(nèi)計算點擊事件的數(shù)量。

輸出結(jié)果：將每個商品ID及其對應(yīng)的點擊次數(shù)輸出到控制臺。

實現(xiàn)思路：

讀取數(shù)據(jù)：同樣從數(shù)據(jù)源讀取用戶行為數(shù)據(jù)。

按用戶ID分組：使用keyBy(userId)將數(shù)據(jù)按用戶ID分組。

時間窗口處理：在每個用戶ID的流上應(yīng)用一個1小時的滑動時間窗口（如SlidingEventTimeWindows.of(Time.hours(1),Time.minutes(1))）。

計數(shù)：在每個窗口內(nèi)計算行為事件的數(shù)量。

輸出結(jié)果：將每個用戶ID及其對應(yīng)的行為數(shù)量輸出到控制臺。

Flink實時大數(shù)據(jù)處理技術(shù)第7章處理函數(shù)與狀態(tài)管理PAGE240PAGE2391）在Flink中如何處理遲到的數(shù)據(jù)？有哪些策略可以選擇？2）什么是狀態(tài)？在Flink中，狀態(tài)的作用是什么？3）Flink的異步快照機(jī)制是如何實現(xiàn)的？如何控制異步快照機(jī)制的行為？4）如何在Flink中實現(xiàn)跨任務(wù)的狀態(tài)共享？5）假設(shè)有兩個數(shù)據(jù)流，分別為stream1和stream2，它們的數(shù)據(jù)格式分別如下：stream1:(id:Int,timestamp:Long,value:Double)stream2:(id:Int,timestamp:Long,name:String)stream1和stream2的數(shù)據(jù)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")請使用Flink實現(xiàn)如下操作：1.以id字段為key，將兩個流join在一起；2.使用滾動窗口，窗口大小為10s；3.對每個窗口中的join結(jié)果，計算其value字段的和，并將其打印輸出。Flink實時大數(shù)據(jù)處理技術(shù)第7章處理函數(shù)與狀態(tài)管理PAGE240PAGE239參考答案在Flink中如何處理遲到的數(shù)據(jù)？有哪些策略可以選擇？Flink處理遲到數(shù)據(jù)的方法策略：側(cè)輸出流（SideOutputs）：可以使用側(cè)輸出流來輸出遲到的數(shù)據(jù)，通過調(diào)用OutputTag類的SideOutputWithTimestamp()方法可以將數(shù)據(jù)發(fā)送到指定的側(cè)輸出流中。

窗口延遲關(guān)閉（WindowLateDataProcessing）：可以設(shè)置窗口延遲關(guān)閉時間，即允許一定時間的遲到數(shù)據(jù)進(jìn)入窗口，然后再關(guān)閉窗口并進(jìn)行計算。處理函數(shù)（ProcessFunction）：可以使用ProcessFunction來處理遲到的數(shù)據(jù)。例如，可以使用onTimer()方法來處理遲到數(shù)據(jù)的邏輯。什么是狀態(tài)？在Flink中，狀態(tài)的作用是什么？狀態(tài)可以是一個簡單的計數(shù)器、一個累加器，也可以是一個復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如一個緩存、一個集合或一個Map，在現(xiàn)實生活中，我們可以將銀行賬戶的余額視為一種狀態(tài)。余額可以隨著時間不斷變化，也可以根據(jù)不同的操作進(jìn)行修改，例如存款、取款、轉(zhuǎn)賬等。銀行賬戶的余額是一個會隨著時間變化而持續(xù)更新的狀態(tài)，同時它還需要被不同的操作訪問和修改Flink中，狀態(tài)的作用是：在Flink中，狀態(tài)是指流處理過程中需要被記錄、維護(hù)和更新的數(shù)據(jù)，可以是中間結(jié)果、緩存或歷史數(shù)據(jù)等。流處理應(yīng)用程序通常需要存儲一些中間結(jié)果、緩存和計數(shù)器等信息，以便在后續(xù)的數(shù)據(jù)處理中使用。Flink的異步快照機(jī)制是如何實現(xiàn)的？如何控制異步快照機(jī)制的行為？Flink的異步快照機(jī)制實現(xiàn)：Flink的檢查點實現(xiàn)基于了Chandy-Lamport算法的變種，即“異步Barrier快照”(AsynchronousBarrierSnapshotting)。為了這個目的，F(xiàn)link會在數(shù)據(jù)流中注入一個特定的“Barrier”，這個Barrier標(biāo)示Barrier之前的所有數(shù)據(jù)已經(jīng)得到處理，并相應(yīng)地記錄了狀態(tài)。在ApacheFlink中，控制異步快照的行為主要通過配置參數(shù)和策略來實現(xiàn)。設(shè)置快照間隔：state.checkpoint-interval設(shè)置快照超時：state.checkpoint-timeout設(shè)置最小時間暫停：state.checkpoint-min-pause設(shè)置后端狀態(tài)：Flink支持多種狀態(tài)后端，如MemoryStateBackend、FsStateBackend和RocksDBStateBackend。不同的狀態(tài)后端對快照的處理方式和性能有不同的影響。如何在Flink中實現(xiàn)跨任務(wù)的狀態(tài)共享？通過KeyedState，在Flink中實現(xiàn)狀態(tài)化的數(shù)據(jù)處理，多個算子之間可以共享某個key對應(yīng)的狀態(tài)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和狀態(tài)復(fù)用。從而實現(xiàn)了跨任務(wù)的狀態(tài)共享。5）假設(shè)有兩個數(shù)據(jù)流，分別為stream1和stream2，它們的數(shù)據(jù)格式分別如下：stream1:(id:Int,timestamp:Long,value:Double)stream2:(id:Int,timestamp:Long,name:String)stream1和stream2的數(shù)據(jù)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")請使用Flink實現(xiàn)如下操作：1.以id字段為key，將兩個流join在一起；2.使用滾動窗口，窗口大小為10s；3.對每個窗口中的join結(jié)果，計算其value字段的和，并將其打印輸出。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.設(shè)置Flink執(zhí)行環(huán)境finalStreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//假設(shè)這里已經(jīng)有了stream1和stream2的DataStream//...//為簡單起見，這里用DataStream.fromElements模擬數(shù)據(jù)DataStream<Tuple3<Integer,Long,Double>>stream1=env.fromElements(newTuple3<>(1,1623306400000L,10.0),//...其他數(shù)據(jù));DataStream<Tuple3<Integer,Long,String>>stream2=env.fromElements(newTuple3<>(1,1623306400000L,"A"),//...其他數(shù)據(jù));//2.使用KeyedStream將兩個流join在一起DataStream<Tuple2<Tuple3<Integer,Double,String>,Long>>joinedStream=stream1.keyBy(value->value.f0)//使用id作為key.intervalJoin(stream2.keyBy(value->value.f0))//joinstream2.between(Time.seconds(-1),Time.seconds(1))//假設(shè)時間有輕微偏差，設(shè)置時間區(qū)間.process((left,right,ctx,out)->{for(Tuple3<Integer,Double,String>lr:left){for(Tuple3<Integer,Long,String>rr:right){if(lr.f1==rr.f1){//假設(shè)timestamp完全匹配out.collect(newTuple2<>(newTuple3<>(lr.f0,lr.f2,rr.f2),lr.f1));}}}});//3.使用滾動窗口，窗口大小為10s，并計算value字段的和joinedStream.keyBy(tuple->tuple.f0.f0)//使用id作為key.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))//滾動事件時間窗口.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;for(Tuple2<Tuple3<Integer,Double,String>,Long>value:input){sum+=value.f0.f1;//累加value字段}out.collect(newTuple2<>(key,sum));}}).print();//打印結(jié)果Flink實時大數(shù)據(jù)處理技術(shù)版第8章TableAPI和SQLPAGE288PAGE2891）FlinkTableAPI和SQL有什么區(qū)別？2）利用TableAPI&SQL從HBase中讀取任意數(shù)據(jù)并輸出到控制臺，列出詳細(xì)實現(xiàn)步驟。3）利用TableAPI&SQL從DataGen連接器中生成模擬數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)寫入到HBase，列出詳細(xì)實現(xiàn)步驟。4）假設(shè)有一個數(shù)據(jù)表orders，其中包含訂單信息：CREATETABLEorders(order_idSTRING,user_idSTRING,item_idSTRING,order_timeTIMESTAMP(3),priceDOUBLE)WITH('connector'='...',--指定連接器類型，例如'kafka','filesystem'等--其他連接器相關(guān)配置，例如'topic'='...','path'='...'等);i．編寫SQL語句計算每個用戶的總訂單金額。ii．編寫SQL語句查詢在特定時間范圍內(nèi)（例如：2023-01-01到2023-01-31）的訂單總金額。5）假設(shè)有一個數(shù)據(jù)表user_clicks，其中包含用戶點擊信息：CREATETABLEuser_clicks(click_idSTRING,user_idSTRING,item_idSTRING,category_idSTRING,click_timeTIMESTAMP(3))WITH('connector'='...',--指定連接器類型，例如'kafka','filesystem'等--其他連接器相關(guān)配置，例如'topic'='...','path'='...'等);編寫SQL查詢每個類別（category_id）下點擊次數(shù)最多的商品及其點擊次數(shù)。Flink實時大數(shù)據(jù)處理技術(shù)版第8章TableAPI和SQLPAGE288PAGE289參考答案：

FlinkTableAPI和SQL有什么區(qū)別？

在Flink中通過TableAPI和SQL都可以對表進(jìn)行查詢處理，兩者的區(qū)別在TableAPI是基于Scala和Java語言的查詢API，而SQL則主要是以字符串的形式完成，TableAPI的查詢不是由字符串指定，而是基于語言中定義的各類方法完成。

利用TableAPI&SQL從HBase中讀取任意數(shù)據(jù)并輸出到控制臺，列出詳細(xì)實現(xiàn)步驟。

創(chuàng)建Flink環(huán)境

valenv:StreamExecutionEnvironment=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

valtEnv:TableEnvironment=StreamTableEnvironment.create(env)

創(chuàng)建Hbase連接

valhbaseContext=tEnv.createHBaseContext("hbase-client","hbaseZooQuorum")

創(chuàng)建查詢

valquery="SELECTcolumn1,column2FROMmyTable"

valresultTable=hbaseContext.executeSql(query)

將結(jié)果打印到控制臺

resultTable.print()

利用TableAPI&SQL從DataGen連接器中生成模擬數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)寫入到HBase，列出詳細(xì)實現(xiàn)步驟objectTableExample{

defmain(args:Array[String]):Unit={

valenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

valtableEnv=StreamTableEnvironment.create(env)

//創(chuàng)建表

valsourceDesc=TableDescriptor.forConnector("datagen")

.option("rows-per-second","2")

.option(".length","5")

.option("fields.id.min","1")

.option("fields.id.max","100")

.option("fields.score.min","1")

.option("fields.score.max","100")

.schema(Schema.newBuilder()

.column("id","INT")

.column("name","STRING")

.column("score","DOUBLE")

.build

)

.build()

tableEnv.createTemporaryTable("student",sourceDesc)

//獲取表對象

valtable=tableEnv.from("student")

valresult=table.filter($"score">60)

tableEnv.toDataStream(result).print()

env.execute()

}

}

首先創(chuàng)建了一個輸出表的描述符，其中指定了外部系統(tǒng)的連接器類型（filesystem）和輸出文件的路徑等信息。然后，使用tableEnv.createTemporaryTable()方法創(chuàng)建一個臨時表，并使用schema和TableDescriptor對象指定表的結(jié)構(gòu)和外部系統(tǒng)的相關(guān)信息。

最后，使用result.insertInto()方法將結(jié)果表插入到輸出管道中，并使用pipeline.execute()方法將結(jié)果表輸出到已注冊的TableSink中。（在輸出前可以使用pipeline.printExplain()方法查看執(zhí)行計劃的詳細(xì)信息，以確保輸出的正確性）假設(shè)有一個數(shù)據(jù)表orders，其中包含訂單信息：CREATETABLEorders(order_idSTRING,user_idSTRING,item_idSTRING,order_timeTIMESTAMP(3),priceDOUBLE)WITH('connector'='...',--指定連接器類型，例如'kafka','filesystem'等--其他連接器相關(guān)配置，例如'topic'='...','path'='...'等);編寫SQL語句計算每個用戶的總訂單金額。SELECTuser_id,SUM(price)FROMordersGROUPBYuser_id編寫SQL語句查詢在特定時間范圍內(nèi)（例如：2023-01-01到2023-01-31）的訂單總金額。SELECTSUM(price)FROMordersWHEREorder_timeBETWEEN'2023-01-01'AND'2023-01-31';假設(shè)有一個數(shù)據(jù)表user_clicks，其中包含用戶點擊信息：

CREATETABLEuser_clicks(click_idSTRING,user_idSTRING,item_idSTRING,category_idSTRING,click_timeTIMESTAMP(3))WITH('connector'='...',--指定連接器類型，例如'kafka','filesystem'等--其他連接器相關(guān)配置，例如'topic'='...','path'='...'等);

編寫SQL查詢每個類別（category_id）下點擊次數(shù)最多的商品及其點擊次數(shù)。SELECT

category_id,

item_id,

CASEWHENitem_id=MAX(item_id)OVER(PARTITIONBYcategory_id)THEN'Yes'ELSE'No'ENDASis_max

FROM

user_clicks;

第8章TableAPI和SQLPAGE289參考答案：答：答：Flink實時大數(shù)據(jù)處理技術(shù)版第9章FlinkKafka連接器PAGE318PAGE3171）Kafka中的分區(qū)是什么？有什么作用？2）請簡述ZooKeeper對于Kafka的作用。3）利用Docker安裝Redis數(shù)據(jù)庫，將Flink中的流數(shù)據(jù)寫入到Redis中，列出詳細(xì)步驟。4）假設(shè)有一個銷售業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)集，包含以下字段：訂單號：String類型，長度為10。產(chǎn)品名稱：String類型，長度為20?？蛻裘Q：String類型，長度為20。訂單金額：Double類型，范圍為0-10000。訂單時間：Long類型，Unix時間戳。示例數(shù)據(jù)：訂單號,產(chǎn)品名稱,客戶名稱,訂單金額,訂單時間100000001,ProductA,JohnDoe,2000.0,1631241600000100000002,ProductB,JaneSmith,3000.0,1631245200000100000003,ProductC,JohnDoe,5000.0,1631248800000100000004,ProductA,BobJohnson,1000.0,1631252400000100000005,ProductD,AliceWilliams,1500.0,1631256000000100000006,ProductB,JohnDoe,2500.0,1631259600000計算每個客戶的總銷售金額，按降序排列后將數(shù)據(jù)寫入到Kafka消息隊列中。5）在ClickHouse中導(dǎo)入任意數(shù)據(jù)，并利用Superset連接ClickHouse制作多張圖表，再組合為儀表盤。參考答案：Kafka中的分區(qū)是什么？有什么作用？每個Topic可以被分為一個或多個分區(qū)（Partition），每個分區(qū)又可以被存儲在不同的Broker節(jié)點上，這種分區(qū)機(jī)制是Kafka實現(xiàn)高吞吐量和橫向擴(kuò)展的關(guān)鍵。每個分區(qū)都是一個有序的消息序列，并且每個分區(qū)中的消息都會被分配一個唯一的ID，稱為Offset。Kafka分區(qū)的作用：分區(qū)的作用在于實現(xiàn)了消息的并行處理和水平擴(kuò)展。

請簡述ZooKeeper對于Kafka的作用。元數(shù)據(jù)管理控制器選舉觀察者列表維護(hù)分布式鎖集群管理故障檢測與恢復(fù)利用Docker安裝Redis數(shù)據(jù)庫，將Flink中的流數(shù)據(jù)寫入到Redis中，列出詳細(xì)步驟。利用Docker安裝Redis數(shù)據(jù)庫并將Flink中的流數(shù)據(jù)寫入Redis的詳細(xì)步驟如下：Docker安裝Redis數(shù)據(jù)庫使用命令

dockersearchredis

搜索Redis鏡像。

使用命令

dockerpullredis:<版本號>

拉取指定版本的Redis鏡像，例如

dockerpullredis:latest

拉取最新版本。

使用以下命令啟動Redis容器，并設(shè)置端口映射和數(shù)據(jù)持久化：dockerrun--nameredis-container-p6379:6379-v/myredis/data:/data-dredisredis-server--appendonlyyes將Flink中的流數(shù)據(jù)寫入到Redis中：導(dǎo)入依賴

創(chuàng)建Flink執(zhí)行環(huán)境

讀取數(shù)據(jù)

處理數(shù)據(jù)

寫入Redis（4）假設(shè)有一個銷售業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)集，包含以下字段：訂單號：String類型，長度為10。

產(chǎn)品名稱：String類型，長度為20。

客戶名稱：String類型，長度為20。

訂單金額：Double類型，范圍為0-10000。

訂單時間：Long類型，Unix時間戳。

訂單時間：Long類型，Unix時間戳。

示例數(shù)據(jù)：訂單號,產(chǎn)品名稱,客戶名稱,訂單金額,訂單時間

100000001,ProductA,JohnDoe,2000.0,1631241600000

100000002,ProductB,JaneSmith,3000.0,1631245200000

100000003,ProductC,JohnDoe,5000.0,1631248800000

100000004,ProductA,BobJohnson,1000.0,1631252400000

100000005,ProductD,AliceWilliams,1500.0,1631256000000

100000006,ProductB,JohnDoe,2500.0,1631259600000

計算每個客戶的總銷售金額，按降序排列后將數(shù)據(jù)寫入到Kafka消息隊列中。

objectSalesAnalyticsJob{defmain(args:Array[String]):Unit={//設(shè)置執(zhí)行環(huán)境val