译者：flink.sojb.cn

此页面包含Flink程序员关于如何解决经常遇到的问题的最佳实践的集合。

解析命令行参数并在Flink应用程序中传递它们

几乎所有Flink应用程序（批处理和流式处理）都依赖于外部配置参数。它们用于指定输入和输出源（如路径或地址），系统参数（并行性，运行时配置）和特定于应用程序的参数（通常在用户函数中使用）。

Flink提供了一个简单的实用程序，ParameterTool用于提供一些解决这些问题的基本工具。请注意，您不必使用ParameterTool此处描述的内容。其他框架（如Commons CLI和 argparse4j）也适用于Flink。

获取配置值 ParameterTool

它ParameterTool提供了一组用于读取配置的预定义静态方法。该工具在内部期望a Map<String, String>，因此很容易将其与您自己的配置风格集成。

来自.properties文件

以下方法将读取属性文件并提供键/值对：

  1. String propertiesFilePath = "/home/sam/flink/myjob.properties";
  2. ParameterTool parameter = ParameterTool.fromPropertiesFile(propertiesFilePath);
  4. File propertiesFile = new File(propertiesFilePath);
  5. ParameterTool parameter = ParameterTool.fromPropertiesFile(propertiesFile);
  7. InputStream propertiesFileInputStream = new FileInputStream(file);
  8. ParameterTool parameter = ParameterTool.fromPropertiesFile(propertiesFileInputStream);

从命令行参数

这允许--input hdfs:///mydata --elements 42从命令行获取参数。

  1. public static void main(String[] args) {
  2.     ParameterTool parameter = ParameterTool.fromArgs(args);
  3.     // .. regular code ..

来自系统属性

启动JVM时，您可以将系统属性传递给它：-Dinput=hdfs:///mydata。您还可以ParameterTool从这些系统属性初始化：

  1. ParameterTool parameter = ParameterTool.fromSystemProperties();

使用Flink程序中的参数

现在我们已经从某个地方获得了参数（见上文），我们可以通过各种方式使用它们。

直接来自 ParameterTool

它ParameterTool本身有访问值的方法。

  1. ParameterTool parameters = // ...
  2. parameter.getRequired("input");
  3. parameter.get("output", "myDefaultValue");
  4. parameter.getLong("expectedCount", -1L);
  5. parameter.getNumberOfParameters()
  6. // .. there are more methods available.

您可以直接在main()提交应用程序的客户端的方法中使用这些方法的返回值。例如，您可以设置 算子的并行度，如下所示：

  1. ParameterTool parameters = ParameterTool.fromArgs(args);
  2. int parallelism = parameters.get("mapParallelism", 2);
  3. DataSet<Tuple2<String, Integer>> counts = text.flatMap(new Tokenizer()).setParallelism(parallelism);

由于ParameterTool可序列化，您可以将其传递给函数本身：

  1. ParameterTool parameters = ParameterTool.fromArgs(args);
  2. DataSet<Tuple2<String, Integer>> counts = text.flatMap(new Tokenizer(parameters));

然后在函数内部使用它从命令行获取值。

全局注册参数

注册为全局作业参数的参数ExecutionConfig可以作为JobManager Web界面中的配置值以及用户定义的所有函数进行访问。

全局注册参数：

  1. ParameterTool parameters = ParameterTool.fromArgs(args);
  3. // set up the execution environment
  4. final ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
  5. env.getConfig().setGlobalJobParameters(parameters);

在任何丰富的用户函数中访问它们：

  1. public static final class Tokenizer extends RichFlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> {
  3.     @Override
  4.     public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) {
  5.     ParameterTool parameters = (ParameterTool)
  6.         getRuntimeContext().getExecutionConfig().getGlobalJobParameters();
  7.     parameters.getRequired("input");
  8.     // .. do more ..

命名大型TupleX类型

建议使用POJO（普通旧Java对象），而不是TupleX使用包含许多字段的数据类型。此外，POJO可用于为大型Tuple公式命名。

例

而不是使用：

  1. Tuple11<String, String, ..., String> var = new ...;

创建从大型元组类型扩展的自定义类型要容易得多。

  1. CustomType var = new ...;
  3. public static class CustomType extends Tuple11<String, String, ..., String> {
  4.     // constructor matching super
  5. }

使用Logback而不是Log4j

注意：本教程适用于从Flink 0.10开始

Apache Flink使用slf4j作为代码中的日志记录抽象。建议用户在其用户函数中使用sfl4j。

Sfl4j是一个编译时日志记录接口，可以在运行时使用不同的日志记录实现，例如log4j或Logback。

Flink默认依赖于Log4j。本页介绍如何使用Flink和Logback。用户报告说他们也可以使用本教程使用Graylog设置集中式日志记录。

要在代码中获取记录器实例，请使用以下代码：

  1. import org.slf4j.Logger;
  2. import org.slf4j.LoggerFactory;
  4. public class MyClass implements MapFunction {
  5.     private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(MyClass.class);
  6.     // ...

从IDE / Java应用程序运行Flink时使用Logback

在所有情况下，类都是由依赖管理器（如Maven）创建的类路径执行的，Flink会将log4j拉入类路径。

因此，您需要从Flink的依赖项中排除log4j。以下描述将假设从Flink快速入门创建的Maven项目。

pom.xml像这样更改项目文件：

  1. <dependencies>
  2.     <!-- Add the two required logback dependencies -->
  3.     <dependency>
  4.         <groupId>ch.qos.logback</groupId>
  5.         <artifactId>logback-core</artifactId>
  6.         <version>1.1.3</version>
  7.     </dependency>
  8.     <dependency>
  9.         <groupId>ch.qos.logback</groupId>
  10.         <artifactId>logback-classic</artifactId>
  11.         <version>1.1.3</version>
  12.     </dependency>
  14.     <!-- Add the log4j -> sfl4j (-> logback) bridge into the classpath
  15.      Hadoop is logging to log4j! -->
  16.     <dependency>
  17.         <groupId>org.slf4j</groupId>
  18.         <artifactId>log4j-over-slf4j</artifactId>
  19.         <version>1.7.7</version>
  20.     </dependency>
  22.     <dependency>
  23.         <groupId>org.apache.flink</groupId>
  24.         <artifactId>flink-java</artifactId>
  25.         <version>1.7-SNAPSHOT</version>
  26.         <exclusions>
  27.             <exclusion>
  28.                 <groupId>log4j</groupId>
  29.                 <artifactId>*</artifactId>
  30.             </exclusion>
  31.             <exclusion>
  32.                 <groupId>org.slf4j</groupId>
  33.                 <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
  34.             </exclusion>
  35.         </exclusions>
  36.     </dependency>
  37.     <dependency>
  38.         <groupId>org.apache.flink</groupId>
  39.         <artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId>
  40.         <version>1.7-SNAPSHOT</version>
  41.         <exclusions>
  42.             <exclusion>
  43.                 <groupId>log4j</groupId>
  44.                 <artifactId>*</artifactId>
  45.             </exclusion>
  46.             <exclusion>
  47.                 <groupId>org.slf4j</groupId>
  48.                 <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
  49.             </exclusion>
  50.         </exclusions>
  51.     </dependency>
  52.     <dependency>
  53.         <groupId>org.apache.flink</groupId>
  54.         <artifactId>flink-clients_2.11</artifactId>
  55.         <version>1.7-SNAPSHOT</version>
  56.         <exclusions>
  57.             <exclusion>
  58.                 <groupId>log4j</groupId>
  59.                 <artifactId>*</artifactId>
  60.             </exclusion>
  61.             <exclusion>
  62.                 <groupId>org.slf4j</groupId>
  63.                 <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
  64.             </exclusion>
  65.         </exclusions>
  66.     </dependency>
  67. </dependencies>

该&lt;dependencies&gt;部分进行了以下更改：

  • log4j从所有Flink依赖项中排除所有依赖项：这会导致Maven忽略Flink对log4j的传递依赖项。
  • slf4j-log4j12从Flink的依赖项中排除工件：由于我们将使用slf4j进行logback绑定，因此我们必须将slf4j删除为log4j绑定。
  • 添加Logback依赖项：logback-core和logback-classic
  • 添加依赖项log4j-over-slf4j。log4j-over-slf4j是一种工具，允许直接使用Log4j API的遗留应用程序使用Slf4j接口。Flink依赖于Hadoop，它直接使用Log4j进行日志记录。因此，我们需要将所有记录器调用从Log4j重定向到Slf4j，后者又记录到Logback。

请注意，您需要手动将排除项添加到要添加到pom文件的所有新Flink依赖项中。

您可能还需要检查其他（非Flink）依赖项是否正在引入log4j绑定。您可以使用分析项目的依赖关系mvn dependency:tree。

在群集上运行Flink时使用Logback

本教程适用于在YARN上运行Flink或作为独立群集。

要使用Logback而不是使用Flink的Log4j，您需要从目录中删除log4j-1.2.xx.jar和。sfl4j-log4j12-xxx.jar``lib/

接下来，您需要将以下jar文件放入该lib/文件夹：

  • logback-classic.jar
  • logback-core.jar
  • log4j-over-slf4j.jar：此桥接器需要存在于类路径中，以便将日志记录调用从Hadoop（使用Log4j）重定向到Slf4j。

请注意，lib/在使用每个作业的YARN群集时，需要显式设置目录。

使用自定义记录器在YARN上提交Flink的命令是： ./bin/flink run -yt $FLINK_HOME/lib &lt;... remaining arguments ...&gt;