FLink学习（三）-DataStream

一、DataStream

1，支持序列化的类型有

基本类型，即 String、Long、Integer、Boolean、Array
复合类型：Tuples、POJOs 和 Scala case classes

Tuples

Flink 自带有 Tuple0 到 Tuple25 类型

java 复制代码

Tuple2<String, Integer> person = Tuple2.of("Fred", 35);

// zero based index!  
String name = person.f0;
Integer age = person.f1;

POJOs

Flink 可识别为 POJO 的条件如下

该类是公有且独立的（没有非静态内部类）

该类有公有的无参构造函数

类（及父类）中所有的所有不被 static、transient 修饰的属性要么是公有的（且不被 final 修饰），要么是包含公有的 getter 和 setter 方法，这些方法遵循 Java bean 命名规范。

2，flink 执行数据流向

DataStream API 将构建为一个 job graph，并附加到 StreamExecutionEnvironment 。当调用 env.execute() 时此 graph 就被打包并发送到 JobManager 上，后者对作业并行处理并将其子任务分发给 Task Manager 来执行。每个作业的并行子任务将在 task slot 中执行。

3，常见 Source

env.fromElements

通过一个一个元素组成，e.g.

java 复制代码

DataStream<Person> flintstones = env.fromElements(
                new Person("Fred", 35),
                new Person("Wilma", 35),
                new Person("Pebbles", 2));

env.fromCollection

直接使用集合构成

List<Person> people = new ArrayList<Person>();

people.add(new Person("Fred", 35));
people.add(new Person("Wilma", 35));
people.add(new Person("Pebbles", 2));

DataStream<Person> flintstones = env.fromCollection(people);

env.socketTextStream("localhost", 9999)

通过网络端口获取

env.readTextFile("file:///path");

通过具体文件获取

4，基本的 sink

xxxx.print()等等

在生产中，常用的 sink 包括各种数据库和几个 pub-sub 系统。