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

🚀 作者："大数据小禅"

🚀 文章简介 ：【Flink实战】玩转Flink里面核心的Source Operator实战

🚀 欢迎小伙伴们点赞 👍、收藏 ⭐、留言💬

目录导航

- - [Flink 的API层级介绍Source Operator速览](#Flink 的API层级介绍Source Operator速览)
  - [Flink 预定义的Source 数据源案例实战](#Flink 预定义的Source 数据源案例实战)
  - [Flink自定义的Source 数据源案例-订单来源实战](#Flink自定义的Source 数据源案例-订单来源实战)

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);

java 复制代码

 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 source
        DataStream<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);

java 复制代码

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)

java 复制代码

   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

java 复制代码

@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");
    }

    @Override
    public 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
     */
    @Override
    public void cancel() {
        flag = false;
    }
}

案例

java 复制代码

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");
    }

不断产生很多订单

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

目录导航

Flink 的API层级介绍Source Operator速览

Flink 预定义的Source 数据源 案例实战

Flink自定义的Source 数据源案例-订单来源实战

Flink 预定义的Source 数据源案例实战