Flink中常用的去重方案

Flink Sql去重方案

1、状态去重

将数据保存到状态中，进行累计

select
    window_start, 
    window_end, 
    count(distinct devId) as cnt 
from table (tumble(table source_table,descriptor(rt),interval '60' minute )) --滚动窗口  
group by window_start,window_end;

2、利用HyperLogLog进行去重

select
    window_start, 
    window_end, 
    hllDistinct(distinct devId) as cnt 
from table (tumble(table source_table,descriptor(rt),interval '60' minute )) --滚动窗口  
group by window_start,window_end;

3、Deduplication方式

当rownum<=1时，flink采用的是Deduplication方式进行去重。该方式有两种去重方案：有保留第一条（Deduplicate Keep FirstRow）和保留最后一条（Deduplicate Keep LastRow）2种。

Deduplicate Keep FirstRow

保留首行的去重策略：保留KEY下第一条出现的数据，之后出现该KEY下的数据会被丢弃掉。因为STATE中只存储了KEY数据，所以性能较优。

SELECT *
FROM (
  SELECT *,
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY b ORDER BY proctime) as rowNum
  FROM T
)
WHERE rowNum = 1

Deduplicate Keep LastRow

保留末行的去重策略：保留KEY下最后一条出现的数据。因此过程中会产生变更的记录，会下下游发送变更的消息。因此，sink表需要支持update操作。

SELECT *
FROM (
  SELECT *,
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY b, d ORDER BY rowtime DESC) as rowNum
  FROM T
)
WHERE rowNum = 1

Flink 程序去重方案

package com.yyds.flink_distinct;
 
import org.apache.flink.api.common.state.*;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;
 
/**
 * 方便起见使用输出类型使用Void,这里直接使用打印控制台方式查看结果，在实际中可输出到下游做一个批量的处理然后输出
 */
public class _01_DistinctProcessFunction extends KeyedProcessFunction<_01_AdKey,_01_AdvertiseMentData,Void> {
 
 
    // 定义第一个状态MapState
    MapState deviceIdState ;
    // 定义第二个状态ValueState
    ValueState countState ;
 
    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        MapStateDescriptor deviceIdStateDescriptor = new MapStateDescriptor<>("deviceIdState", String.class, Integer.class);
        /*
          MapState，key表示devId, value表示一个随意的值只是为了标识，该状态表示一个广告位在某个小时的设备数据，
            如果我们使用rocksdb作为statebackend, 那么会将mapstate中key作为rocksdb中key的一部分，
            mapstate中value作为rocksdb中的value, rocksdb中value大小是有上限的，这种方式可以减少rocksdb value的大小；
         */
        deviceIdState = getRuntimeContext().getMapState(deviceIdStateDescriptor);
 
        ValueStateDescriptor countStateDescriptor = new ValueStateDescriptor<>("countState", Long.class);
        /*
          ValueState,存储当前MapState的数据量，是由于mapstate只能通过迭代方式获得数据量大小，每次获取都需要进行迭代，这种方式可以避免每次迭代。
         */
        countState = getRuntimeContext().getState(countStateDescriptor);
 
    }
 
    @Override
    public void processElement(_01_AdvertiseMentData data, Context context, Collector collector) throws Exception {
        // 主要考虑可能会存在滞后的数据比较严重，会影响之前的计算结果
        long currw = context.timerService().currentWatermark();
        if(context.getCurrentKey().getTime() + 1 <= currw){
            System.out.println("迟到的数据：" + data);
            return;
        }
 
        String devId = data.getDevId();
        Integer i = deviceIdState.get(devId);
        if(i == null){
            i = 0;
        }
 
        if(  i == 1  ){
            // 表示已经存在
        }else {
            // 表示不存在，放入到状态中
            deviceIdState.put(devId,1);
            // 将统计的数据 + 1
            Long count = countState.value();
 
            if(count == null){
                count = 0L;
            }
            count ++;
            countState.update(count);
            // 注册一个定时器，定期清理状态中的数据
            context.timerService().registerEventTimeTimer(context.getCurrentKey().getTime() + 1);
        }
 
        System.out.println("countState.value() = " + countState.value());
    }
 
 
    @Override
    public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector out) throws Exception {
        System.out.println(timestamp + " exec clean~~~");
        System.out.println("countState.value() = " + countState.value());
        // 清除状态
        deviceIdState.clear();
        countState.clear();
    }
}