【Flink实战】玩转Flink里面核心的Source Operator实战

🚀 作者 ：“大数据小禅”

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Flink 的API层级介绍Source Operator速览

• Flink的API层级 为流式/批式处理应用程序的开发提供了不同级别的抽象

  • 第一层是最底层的抽象为有状态实时流处理，抽象实现是 Process Function，用于底层处理

  • 第二层抽象是 Core APIs，许多应用程序不需要使用到上述最底层抽象的 API，而是使用 Core APIs 进行开发

    • 例如各种形式的用户自定义转换（transformations）、联接（joins）、聚合（aggregations）、窗口（windows）和状态（state）操作等，此层 API 中处理的数据类型在每种编程语言中都有其对应的类。

  • 第三层抽象是 Table API。 是以表Table为中心的声明式编程API，Table API 使用起来很简洁但是表达能力差

    • 类似数据库中关系模型中的操作，比如 select、project、join、group-by 和 aggregate 等
    • 允许用户在编写应用程序时将 Table API 与 DataStream/DataSet API 混合使用

  • 第四层最顶层抽象是 SQL,这层程序表达式上都类似于 Table API，但是其程序实现都是 SQL 查询表达式

    • SQL 抽象与 Table API 抽象之间的关联是非常紧密的

  • 注意：Table和SQL层变动多，还在持续发展中，大致知道即可，核心是第一和第二层
    

• Flink编程模型

• Source来源

  • 元素集合

    • env.fromElements
    • env.fromColletion
    • env.fromSequence(start,end);

  • 文件/文件系统

    • env.readTextFile(本地文件);
    • env.readTextFile(HDFS文件);

  • 基于Socket

    • env.socketTextStream(“ip”, 8888)

  • 自定义Source，实现接口自定义数据源，rich相关的api更丰富

    • 并行度为1

      • SourceFunction
      • RichSourceFunction

    • 并行度大于1

      • ParallelSourceFunction
      • RichParallelSourceFunction

• Connectors与第三方系统进行对接（用于source或者sink都可以）

  • Flink本身提供Connector例如kafka、RabbitMQ、ES等
  • 注意：Flink程序打包一定要将相应的connetor相关类打包进去，不然就会失败

• Apache Bahir连接器

  • 里面也有kafka、RabbitMQ、ES的连接器更多

• 总结 和外部系统进行读取写入的

  • 第一种 Flink 里面预定义的 source 和 sink。
  • 第二种 Flink 内部也提供部分 Boundled connectors。
  • 第三种是第三方 Apache Bahir 项目中的连接器。
  • 第四种是通过异步 IO 方式
    • 异步I/O是Flink提供的非常底层的与外部系统交互

Flink 预定义的Source 数据源 案例实战

• Source来源
  • 元素集合
    • env.fromElements
    • env.fromColletion
    • env.fromSequence(start,end);

 public static void main(String [] args) throws Exception {//构建执行任务环境以及任务的启动的入口, 存储全局相关的参数StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//相同类型元素的数据流 sourceDataStream<String> stringDS1 = env.fromElements("java,SpringBoot", "spring cloud,redis", "kafka,小滴课堂");stringDS1.print("stringDS1");DataStream<String> stringDS2 = env.fromCollection(Arrays.asList("微服务项目大课,java","alibabacloud,rabbitmq","hadoop,hbase"));stringDS2.print("stringDS2");DataStreamSource<Long> longDS3 = env.fromSequence(0,10);longDS3.print("longDS3");//DataStream需要调用execute,可以取个名称env.execute("xdclass job");}

• 文件/文件系统
  • env.readTextFile(本地文件);
  • env.readTextFile(HDFS文件);

public static void main(String [] args) throws Exception {//构建执行任务环境以及任务的启动的入口, 存储全局相关的参数StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);DataStream<String> textDS = env.readTextFile("/Users/xdclass/Desktop/xdclass_access.log");//DataStream<String> textDS = env.readTextFile("hdfs://xdclass_node:8010/file/log/words.txt");textDS.print();env.execute("xdclass job");
}

• 基于Socket
  • env.socketTextStream(“ip”, 8888)

   public static void main(String [] args) throws Exception {//构建执行任务环境以及任务的启动的入口, 存储全局相关的参数StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);DataStream<String> stringDataStream = env.socketTextStream("127.0.0.1",8888);stringDataStream.print();env.execute(" job");
}

Flink自定义的Source 数据源案例-订单来源实战

• 自定义Source，实现接口自定义数据源

  • 并行度为1

    • SourceFunction
    • RichSourceFunction

  • 并行度大于1

    • ParallelSourceFunction
    • RichParallelSourceFunction

  • Rich相关的api更丰富，多了Open、Close方法，用于初始化连接等

• 创建接口

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class VideoOrder {private String tradeNo;private String title;private int money;private int userId;private Date createTime;}public class VideoOrderSource extends RichParallelSourceFunction<VideoOrder> {private volatile Boolean flag = true;private  Random random = new Random();private static List<String> list = new ArrayList<>();static {list.add("spring boot2.x课程");list.add("微服务SpringCloud课程");list.add("RabbitMQ消息队列");list.add("Kafka课程");list.add("Flink流式技术课程");list.add("工业级微服务项目大课训练营");list.add("Linux课程");}@Overridepublic void run(SourceContext<VideoOrder> ctx) throws Exception {while (flag){Thread.sleep(1000);String id = UUID.randomUUID().toString();int userId = random.nextInt(10);int money = random.nextInt(100);int videoNum = random.nextInt(list.size());String title = list.get(videoNum);ctx.collect(new VideoOrder(id,title,money,userId,new Date()));}}/*** 取消任务*/@Overridepublic void cancel() {flag = false;}
}

• 案例

public static void main(String [] args) throws Exception {//构建执行任务环境以及任务的启动的入口, 存储全局相关的参数StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();DataStream<VideoOrder> videoOrderDataStream = env.addSource(new VideoOrderSource());videoOrderDataStream.print();//DataStream需要调用execute,可以取个名称env.execute("custom source job");}

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