flink1.7自定义source实现
flink1.7自定义source实现
flink读取source data
数据的来源是flink程序从中读取输入的地方。我们可以使用StreamExecutionEnvironment.addSource（sourceFunction）将源添加到程序中。 flink附带大量预先实现好的各种读取数据源的函数，也可以通过为非并行源去实现SourceFunction接口或者为并行源实现ParallelSourceFunction接口或扩展RichParallelSourceFunction来编写满足自己业务需要的定制源。
flink预先实现好数据源
下面有几个预定义的流源可以从StreamExecutionEnvironment访问
基于文件
readTextFile（path）: 读取文本文件，该文件要符合TextInputFormat规范，逐行读取并作为字符串返回。 readFile（fileInputFormat，path）: 根据指定的文件输入格式指定读取文件。 readFile（fileInputFormat，path，watchType，interval，pathFilter，typeInfo）: 这是前两个方法在内部调用的方法。它根据给定的fileInputFormat读取路径中的文件。根据提供的watchType，该源可能会定期监视（每间隔ms）该路径下来到的新数据（FileProcessingMode.PROCESS_CONTINUOUSLY），或者处理当前路径中的数据后并退出（FileProcessingMode.PROCESS_ONCE）。使用pathFilter，用户可以进一步排除文件的处理。
基于套接字
socketTextStream : 从套接字读取。元素可以用分隔符分隔。
基于集合
fromCollection（Collection） : 从Java Java.util.Collection创建一个数据流。集合中的所有元素必须是相同的类型。 fromCollection（Iterator，Class） :从迭代器创建数据流。该类要指定迭代器返回的元素的数据类型。 fromElements（T ...） :根据给定的对象序列创建数据流。所有对象必须是相同的类型。 fromParallelCollection（SplittableIterator，Class） : 并行地从迭代器创建数据流。该类指定迭代器返回的元素的数据类型。 generateSequence（from，to） : 在给定的区间内并行生成数字序列 。
自定义数据原
package com.intsmaze.flink.streaming.source;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple5;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
import java.util.Random;
/**
* @Description: 自定义数据源的模板
* @Author: intsmaze
* @Date: 2019/1/4
*/
public class CustomSource {
private static final int BOUND = 100;
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<Tuple2<Integer, Integer>> inputStream= env.addSource(new RandomFibonacciSource());
inputStream.map(new InputMap()).print();
env.execute("Intsmaze Custom Source");
}
/**
* @Description:
* @Author: intsmaze
* @Date: 2019/1/5
*/
private static class RandomFibonacciSource implements SourceFunction<Tuple2<Integer, Integer>> {
private static final long serialVersionUID = 1L;
private Random rnd = new Random();
private volatile boolean isRunning = true;
private int counter = 0;
/**
* @Description:
* @Param:
* @return:
* @Author: intsmaze
* @Date: 2019/1/5
*/
@Override
public void run(SourceContext<Tuple2<Integer, Integer>> ctx) throws Exception {
while (isRunning && counter < BOUND) {
int first = rnd.nextInt(BOUND / 2 - 1) + 1;
int second = rnd.nextInt(BOUND / 2 - 1) + 1;
ctx.collect(new Tuple2<>(first, second));
counter++;
Thread.sleep(50L);
}
}
@Override
public void cancel() {
isRunning = false;
}
}
/**
* @Description:
* @Param:
* @return:
* @Author: intsmaze
* @Date: 2019/1/5
*/
public static class InputMap implements MapFunction<Tuple2<Integer, Integer>, Tuple5<Integer, Integer, Integer,
Integer, Integer>> {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Tuple5<Integer, Integer, Integer, Integer, Integer> map(Tuple2<Integer, Integer> value) throws
Exception {
return new Tuple5<>(value.f0, value.f1, value.f0, value.f1, 0);
}
}
}腾讯云开发者
