2.3　Function的定义与实现

我们已经知道，DataStream转换操作中的数据处理逻辑主要是通过自定义函数实现的，Function作为Flink中最小的数据处理单元，在Flink中占据非常重要的地位。和Java提供的Function接口类似，Flink实现的Function接口专门用于处理接入的数据元素。StreamOperator负责对内部Function的调用和执行，当StreamOperator被Task调用和执行时，StreamOperator会将接入的数据元素传递给内部Function进行处理，然后将Function处理后的结果推送给下游的算子继续处理。

如图2-7所示，Function接口是所有自定义函数的父类，图中MapFunction和FlatMapFunction都是直接继承自Function接口，并提供各自的数据处理方法。其中MapFunction接口提供了map()方法实现数据的一对一转换处理，FlatMapFunction提供了flatMap()方法实现对输入数据元素的一对多转换，即输入一条数据产生多条输出结果。在flatMap()方法中通过Collector接口实现了对输出结果的收集操作。当然还有其他类型的Function实现，例如FilterFunction等，由于篇幅有限，这里没有全部介绍。

图2-7　Function UML关系图

从图2-7中也可以看出，Flink提供了RichFunction接口实现对有状态计算的支持，RichFunction接口除了包含open()和close()方法之外，还提供了获取RuntimeContext的方法，并在AbstractRichFunction抽象类类中提供了对RichFunction接口的基本实现。RichMapFunction和RichFlatMapFunction接口实现类最终通过AbstractRichFunction提供的getRuntimeContext()方法获取RuntimeContext对象，进而操作状态数据。

用户可以选择相应的Function接口实现不同类型的业务转换逻辑，例如MapFunction接口中提供的map()方法可以实现数据元素的一对一转换。对于普通的Function转换没有太多需要展开的内容，接下来我们重点了解RichFunction的实现细节，具体了解Flink中如何通过RichFunction实现有状态计算。