解密Flink“StreamGraph转JobGraph”的幕后魔法，一文洞悉其中奥秘！

2023-01-06 22:07:59

数据流处理背后的魔法：从 StreamGraph 到 JobGraph

导读

在 Flink 的世界中，StreamGraph 和 JobGraph 是两大关键概念，它们携手共舞，将数据流的诗篇演绎得淋漓尽致。StreamGraph 勾勒出数据流动的路线图，而 JobGraph 则作为执行计划的蓝图，协调各个任务的运作。那么，当多个 StreamGraph 同时登场时，它们是如何化身为优美的 JobGraph 的呢？本文将为你揭开其中的奥秘！

条件检查：StreamGraph 合并的通行证

当 Flink 收到多个 StreamGraph 时，它会首先检查这些 StreamGraph 是否符合特定的条件。这些条件就像一道道关卡，只有满足了这些要求，StreamGraph 才能顺利地转换成 JobGraph，踏上数据流转的征程。

关卡一：汇合与分流，水流交织

多个 StreamGraph 可以汇聚成一个更大的 StreamGraph，犹如多条小溪汇聚成一条大河。这种汇合的节点被称为“Union”操作。而当数据流需要分流时，也可以通过“Split”操作将一个 StreamGraph 拆分成多个较小的 StreamGraph，宛如大河分流为多条支流。

关卡二：转换与幻变，魔术师的伎俩

在 StreamGraph 中，数据流可以在各个节点之间进行转换，就像魔术师手中的扑克牌，经过巧妙的变换，幻化为全新的形态。这些转换节点可以是简单的算子，如 Map 或 Filter，也可以是复杂的算子，如 Window 或 Join。

关卡三：边缘与连接，桥梁的纽带

StreamGraph 中的边缘是连接不同节点的数据流路径，就像桥梁连接着不同的陆地，使数据能够在各个节点之间流动。这些边缘可以是单向的，也可以是双向的，取决于数据流的流动方向。

关卡四：检查点与存档，旅程的保障

当 Flink 执行数据流任务时，它需要在某些关键时刻创建检查点，就像在旅程中设置存档点，以便在发生故障时可以恢复任务的执行。这些检查点可以配置为定期创建，也可以由程序员手动触发。

关卡五：处理语义与指挥家的节拍

Flink 支持两种数据流处理语义：“Exactly-once”和“At-least-once”。“Exactly-once”语义意味着每个数据流元素只会被处理一次，而“At-least-once”语义意味着每个数据流元素至少会被处理一次。选择哪种语义取决于应用程序的具体需求。

StreamGraph 与 JobGraph 的华丽转身

当多个 StreamGraph 满足了这些条件之后，Flink 就会将它们组合成一个更大的 StreamGraph，并将其转换为 JobGraph。JobGraph 中包含了所有必要的任务，这些任务将在分布式集群上并行执行，从而实现数据流的处理。

代码示例：见证 StreamGraph 到 JobGraph 的转化

// 创建 StreamGraph
StreamGraph streamGraph = new StreamGraph();

// 添加数据源
DataStream<String> source = env.fromElements("a", "b", "c");
streamGraph.addVertex(source);

// 添加转换算子
DataStream<Integer> mapped = source.map(String::length);
streamGraph.addVertex(mapped);

// 添加汇聚操作
DataStream<Integer> unioned = mapped.union(source.map(String::length));
streamGraph.addVertex(unioned);

// 创建 JobGraph
JobGraph jobGraph = streamGraph.getJobGraph();