之前我们聊了Flink程序的source、sink就差transformation了。今天我们就来解读一下Flink的transformation。它们三者的关系如下图：

当然这还是从Flink编程API的角度来看的（编程视角）。所谓的transformation，用于转换一个或多个DataStream从而形成一个新的DataStream对象。Flink提供编程接口，允许你组合这些transformation从而形成非常灵活的拓扑结构。

StreamTransformation

StreamTransformation是所有transformation的抽象类，提供了实现transformation的基础功能。每一个DataStream都有一个与之对应的StreamTransformation。

一些API操作，比如DataStream#map，将会在底层创建一个StreamTransformation树，而在程序的运行时，该拓扑结构会被翻译为StreamGraph。

StreamTransformation无关运行时的执行，它只是逻辑上的概念。

属性如下：

• name : 转换器的名称，这个主要用于可视化的目的
• uid : 用户指定的uid，该uid的主要目的是用于在job重启时可以再次分配跟之前相同的uid，应该是用于持久保存状态的目的。
• bufferTimeout ：buffer超时时间
• parallelism : 并行度
• id : 跟属性uid无关，它的生成方式是基于一个静态累加器
• outputType ： 输出类型
• slotSharingGroup : 给当前的transformation设置slot共享组。slot sharing group用于将并行执行的operator“归拢”到相同的TaskManager slot中（slot概念基于资源的划分，因此这里的目的是让不同的subtask共享slot资源）

其中，StreamTransformation构造器需要的参数是：

• name
• outputType
• parallelism

核心的抽象方法：

• setChainingStrategy ： 设置chaining策略
• getTransitivePredecessors ：返回中间过渡阶段的前置StreamTransformation集合，该方法的可能的应用场景是用来决定在迭代中的feedback edge(反馈边)最终是有前置StreamTransformation。

内置的StreamTransformation

因为就一层继承关系的树形结构，所以这里类之间的关系图就不再暂时了

绝大部分StreamTransformation都需要依赖上游StreamTransformation作为输入SourceTransformation等少数特例除外；

如果没有特别说明，getTransitivePredecessors的实现逻辑都是，由自身加input(上游StreamTransformation)组成的集合。

根据实现，我们可以将它们分成两类：

I ：输入输出相关，需要自行定义name，都需要与之对应的operator，setChainingStrategy的实现都返回operator#setChainingStrategy

属于该分类的有：

SourceTransformation
SinkTransformation
OneInputTransformation
TwoInputTransformation

II ：内置函数，name内部固定，无法更改，无需operator，setChainingStrategy的实现都只是抛出UnsupportedOperationException异常

属于该分类的有：

除了上面那些，其他所有的transformation

SourceTransformation

它表示一个sorce，它并不真正做转换工作，因为它没有输入，但它是任何拓扑的根StreamTransformation。

除了StreamTransformation构造器需要的那三个参数，SourceTransformation还需要StreamSource类型的参数，它是真正执行转换的operator。

值得一提的是，其getTransitivePredecessors抽象方法的实现：

    public Collection<StreamTransformation<?>> getTransitivePredecessors() {
        return Collections.<StreamTransformation<?>>singleton(this);
    }

因为其没有前置转换器，所以其返回只存储自身实例的集合对象。

SinkTransformation

它表示一个sink，创建的时候构造器需要operator 它是 StreamSink的实例，是最终做转换的operator。

getTransitivePredecessors方法的实现是将自身以及input#getTransitivePredecessors的返回值（之前的StreamTransformation集合）集合

该类有两个特别的属性：

• stateKeySelector
• stateKeyType

这两个属性的目的是因为sink的状态也可能是基于key分区的。

OneInputTransformation

接受一种输入的StreamTransformation（换句话说，只接收一个输入流）。跟上面的SinkTransformation构造器类似，需要input和operator两个参数（只不过这里的operator类型是对应的OneInputStreamOperator）。

TwoInputTransformation

表示接收两种输入的StreamTransformation（接收两种流作为输入）。其他的实现同OneInputTransformation。

SplitTransformation

可将其看作分流转换器，该转换用于将一个流拆分成多个流(通过OutputSelector来达到这个目的)，当然这个操作只是逻辑上的拆分（它只影响上游的流如何跟下游的流连接）。

构造该转换器，同样也是依赖于其输入转换器(input)以及一个输出选择器(outputSelector)，但在实例化其父类（StreamTransformation，没有提供自定义的名称，而是固定的常量值Split）

SelectTransformation

该选择转换器用于从上游流中筛选出特定的元素。它在使用时，必须跟随在SplitTransformation之后（SplitTransformation通过指定的名称将元素分配到多个逻辑流中）。

构造SelectTransformation需要前一个转换器作为输入，以及上游用于分流的SplitTransformation所使用的名称。跟SplitTransformation类似，这里也无需提供自定义的转换器名称，而是固定的常量值Select。

UnionTransformation

合并转换器，该转换器用于将多个输入StreamTransformation进行合并。因此该转换器接收StreamTransformation的集合。其名称也在内部被固定为Union。

PartitionTransformation

该转换器用于改变输入元素的分区，其名称为：Partition。因此，工作时除了提供一个StreamTransformation作为输入，还需要提供一个StreamPartitioner的实例来进行分区。

FeedbackTransformation

该转换器用于表示Flink DAG中的一个反馈点（feedback point）。所谓反馈点，可用于连接一个或者多个StreamTransformation，这些StreamTransformation被称为反馈边（feedback edges）。处于反馈点下游的operation将可以从反馈点和反馈边获得元素输入。

反馈转换器的固定名称为Feedback，它的实例化需要两个参数：

• input ： 上游输入StreamTransformation
• waitTime ： feedback operator的等待时间，一旦超过该等待时间，将关闭并不再接收任何反馈元素。

实例化FeedbackTransformation时，会自动创建一个用于存储反馈边的集合feedbackEdges。那么反馈边如何收集呢？FeedbackTransformation通过定义一个实例方法：addFeedbackEdge来进行收集，而这里所谓的“收集”就是将下游StreamTransformation的实例加入feedbackEdges集合中（这里可以理解为将两个点建立连接关系，也就形成了边）。不过，这里加入的StreamTransformation的实例有一个要求：也就是当前FeedbackTransformation的实例跟待加入StreamTransformation实例的并行度一致。

某种程度上，你可以将其类比于pub-sub机制

CoFeedbackTransformation

某种程度上跟FeedbackTransformation类似。feedback元素的类型不需要跟上游的StreamTransformation元素的类型一致，因为CoFeedbackTransformation之后只允许跟TwoInputTransformations。上游的StreamTransformation将会连接到TwoInputTransformations第一个输入，而feedback edge将会连接到其第二个输入。因此上游的StreamTransformation其实是跟CoFeedbackTransformation无关的，它跟TwoInputTransformation有关。

上游的StreamTransformation跟CoFeedbackTransformation无关，从CoFeedbackTransformation构造器需要的参数就可以看出来。通常，其他的StreamTransformation的实现都需要传入上游的StreamTransformation作为其输入。但CoFeedbackTransformation却没有，它只需要上游的并行度：parallelism。另外一个需要的参数是feedbackType。

它绝大部分实现跟FeedbackTransformation区别在于getTransitivePredecessors方法的实现。我们之前谈及getTransitivePredecessors主要的应用场景就是用于feedback，而它又不像FeedbackTransformation跟其上游输入有关，所以它只返回了只有当前实例的单元素集合。

小结

本文剖析了Flink中的StreamTransformation实现。当然还没有谈到这些transformation之间是如何串联起来，实现非常灵活的拓扑。这是我们后面会谈论的内容。

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