java - Apache Flink:使用mapPartition顺序处理数据

我正在尝试一个简单的Flink程序，该程序只接收一个文件，反转文件中的字符串并将其写出。

该程序可以正常工作，只有个别行顺序混乱。

例如。

文件输入

Thing,Name
Person,Vineet
Fish,Karp
Dog,Fido

输出文件

Fish,praK
Thing,emaN
Person,teeniV
Dog,odiF

我期待：

Thing,emaN
Person,teeniV
Fish,praK
Dog,odiF

以下是我为实现此目的而编写的程序：

package testflink;

import java.util.Iterator;
import java.util.StringJoiner;

import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.operators.DataSource;
import org.apache.flink.core.fs.FileSystem.WriteMode;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class BatchJob {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        System.err.println(env.getParallelism());
        DataSource<String> file = env.readTextFile("./data.csv");
        file.mapPartition((Iterable<String> values, Collector<String> out) -> {
            System.err.println("************* " + out.hashCode() + " Begin");
            Iterator<String> iterator = values.iterator();
            while (iterator.hasNext()) {
                String tuple = iterator.next();
                System.err.println("************* " + out.hashCode() + tuple);
                String[] split = tuple.split(",");
                String tuple1Rev = new StringBuilder(split[1]).reverse().toString();
                out.collect(new StringJoiner(",").add(split[0]).add(tuple1Rev).toString());
            }
            System.err.println("************* " + out.hashCode() + " End");
        }).returns(String.class).writeAsText("./dataO.csv", WriteMode.OVERWRITE).setParallelism(1);
        env.execute("Flink Batch Java API Skeleton");
        System.out.println("Done");
    }
}

是否可以维持输入顺序？有什么好的解决方法吗？
我知道有readAsCsv()方法可用时，我正在读取csv和拆分字符串。问题是csv每行/元组可以有动态的行数。我无法弄清楚如何将其转换为每个元组具有动态列数的DataSource。 MapPartition需要定义的类型-如何在运行时替换Tuple0-Tuple25？
还有，最后一个问题-我可以限制分区在Iterable<String> values参数中使用的值永远不能超过n个吗？


提前致谢！ :)

最佳答案

Flink的mapPartition维护每个并行分区内记录的顺序。但是，用例中的问题是如何将数据分配给MapPartition运算符的并行任务。

您正在使用TextInputFormat将输入文件分为几个输入拆分，这些拆分由数据源运算符的并行实例独立处理。每个数据源实例在本地将其所有记录转发到后续的MapPartition运算符，这会将其结果记录转发到接收器。管道如下所示：

source_1 -> mapPartition_1 -> sink_1
source_2 -> mapPartition_2 -> sink_2
source_3 -> mapPartition_3 -> sink_3
...

因此，从源头开始，所有记录都是按顺序处理的。但是，由于将输入拆分随机分配给源任务，并且接收器独立运行（无协调），因此输出仅部分排序（从同一拆分读取的记录被排序）。

将源的并行度设置为1不会有帮助，因为它将以循环方式将其结果记录发送到后续任务，以利用后续运​​算符的并行度。将整个作业的并行度设置为1也无济于事，因为拆分仍然可以由单个源任务以随机顺序处理。我知道的唯一解决方案是在写入结果之前给每个输入记录编号并sorting on that number (with range partitioning for parallel processing)。

关于java - Apache Flink:使用mapPartition顺序处理数据，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/44840029/