Flink如何实现流的迭代计算？

Flink实现流的迭代计算主要通过DataStream的iterate()方法。该方法将一个数据流不断反复进行算子链的计算,直到满足终止条件。

iterate()方法需要指定:

1. 反复执行的算子链(循环体)
2. 终止条件
3. 状态的广播变量(可选)

下面通过一个例子来说明:

// 从文件中读取数据
DataStream<Integer> input = env.readTextFile("input")
                             .map(line -> Integer.parseInt(line));

// 迭代计算:每次输出当前最大值 
// 终止条件:最大值不再变化
DataStream<Integer> max = input.iterate(
  // 循环体:选出当前最大值
  input -> input.keyBy(x -> x).max(1) 
);

// 广播状态:存储当前最大值 
MapState<Integer, Integer> maxState = max.broadcastState(new MapStateDescriptor<>("max", Integer.class, Integer.class));

// 终止条件:最大值不变
max = max.combineWithExternalState(maxState, 
  LocationHelper.GLOBAL,
  new IterateWithExternalState<>(maxState));  

max.print().setParallelism(1); // 输出当前最大值  
env.execute();  

这个例子通过迭代不断找出数据流中的当前最大值,直到最大值不再变化为止。它使用了:

1. max.keyBy(x -> x).max(1) 作为循环体,选出当前最大值
2. 广播状态变量maxState来存储当前最大值
3. 终止条件combineWithExternalState判断最大值是否变化,如果不变则终止迭代

每次迭代都会从maxState中获取上一次的最大值,与本次选出的最大值比较。如果相等,则终止迭代,否则将本次最大值更新到maxState,继续下一轮迭代。