flink进阶富函数生命周期介绍
作者：DaveCui
这篇文章主要为大家介绍了flink进阶富函数生命周期的举例介绍，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪
end-to-end exactly-once
exactly-once只能保证Flink内部状态的一致性。而这个语义主要依赖Checkpoint机制。
在外部交互的一致性则无法保证，端到端的Exactly-Once问题是分布式系统领域最具挑战性的问题之一，很多框架都在试图攻克这个难题。
Flink的exactly-once主要依赖Source和Sink提供的一些功能。Source需要支持重发功能，Sink需要采用一定的数据写入技术，比如幂等写或事务写。
对于Source重发功能，只要我们记录了输入的偏移量Offset，故障重启后数据发送方从该Offset重新开始发送数据即可。Kafka的Producer除了发送数据，还会将数据持久化写到日志文件中。如果下游应用重启，Producer根据下游提供的Offset，从持久化的文件中定位到数据，可以重新开始向下游发送数据。
Source的重发会导致一条数据被处理多次，为了保证只对下游系统产生一次影响，还需要依赖Sink的幂等写或事务写。
富函数
“富函数”是DataStream API提供的一个函数类的接口，所有Flink函数类都有其Rich版本。它与常规函数的不同在于，可以获取运行环境的上下文，并拥有一些生命周期方法，所以可以实现更复杂的功能。
富函数举例
**RichMapFunction **
**RichFlatMapFunction **
**RichFilterFunction **
Rich Function有一个生命周期的概念。典型的生命周期方法有：
- open()方法是rich function的初始化方法，当一个算子例如map或者filter被调用之前open()会被调用。
这里可以做一些初始化工作，例如建立一个和数据源的连接
- **close()方法是生命周期中的最后一个调用的方法，做一些清理工作。 **
这里做一些清理工作，例如断开和数据源的连接。
- getRuntimeContext()方法提供了函数的RuntimeContext的一些信息，例如函数执行的并行度，任务的名字，以及state状态
其他的和FlatMapFunction算子的重写方法类似。
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