Flink中如何进行数据流的压缩和解压缩？

Flink支持对数据流进行压缩和解压缩,主要用于优化网络传输和减少存储空间。

Flink中的数据流压缩主要通过以下步骤实现:

1. 调用StreamExecutionEnvironment的enableCheckpointing()方法启用Checkpoint,并设置压缩算法。
2. 调用env.execute()提交作业,Flink会在数据传输和Checkpoint过程中进行压缩。
3. 调用env.setParallelism()设置Source和Sink的并行度大于1,Flink会在数据重新分区过程中压缩解压数据。

Flink支持的压缩算法有:No Compression、LZ4、ZSTD、SNAPPY、GZIP、BZIP2、DEFLATE等。

下面通过一个例子来说明数据流压缩的配置和使用:

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.enableCheckpointing(5000); // 每5秒钟启动一次Checkpoint
env.getCheckpointConfig().setCompressionAlgorithm(CompressionAlgorithm.GZIP); // 设置GZIP压缩算法

DataStream<String> stream = env.readTextFile("input"); 
stream.print(); // Sink并行度默认为1 

env.setParallelism(4); // 设置Source和Sink并行度为4
env.execute(); 

该例子:

1. 调用enableCheckpointing()启用Checkpoint,并设置压缩算法为GZIP。
2. env.execute()运行作业,Flink会在网络传输和Checkpoint过程对数据进行GZIP压缩。
3. 设置Source和Sink的并行度为4,Flink会在数据重新分区时进行压缩和解压缩。
4. 最终Sink会解压数据并输出。

通过压缩,可以显著减少Flink中数据传输和存储的空间。但同时也会增加CPU计算开销,需要综合考虑。
enableCheckpointing()和env.setParallelism()是Flink中实现数据流压缩的两大关键配置。