65、Flink 的 DataStream Connectors 概述

1)概览
1.预定义的 Source 和 Sink

预定义的 data sources 支持从文件、目录、socket,以及 collections 和 iterators 中读取数据。

预定义的 data sinks 支持把数据写入文件、标准输出(stdout)、标准错误输出(stderr)和 socket。

2.附带的连接器

连接器可以和多种多样的第三方系统进行交互,目前支持以下系统。

复制代码
Apache Kafka (source/sink)
Apache Cassandra (source/sink)
Amazon DynamoDB (sink)
Amazon Kinesis Data Streams (source/sink)
Amazon Kinesis Data Firehose (sink)
DataGen (source)
Elasticsearch (sink)
Opensearch (sink)
FileSystem (sink)
RabbitMQ (source/sink)
Google PubSub (source/sink)
Hybrid Source (source)
Apache Pulsar (source)
JDBC (sink)
MongoDB (source/sink)
3.Apache Bahir 中的连接器

Flink 还有额外的连接器通过 Apache Bahir 发布,包括:

复制代码
Apache ActiveMQ (source/sink)
Apache Flume (sink)
Redis (sink)
Akka (sink)
Netty (source)
a)异步 I/O

使用 connector 并不是唯一可以使数据进入或者流出 Flink 的方式。

可以从外部数据库或者 Web 服务查询数据得到初始的数据流,然后通过 Map 或者 FlatMap 对初始数据流处理,Flink 提供了异步 I/O API 使这个过程更加简单、高效和稳定。

相关推荐
萤丰信息3 小时前
智慧园区能源革命:从“耗电黑洞”到零碳样本的蜕变
java·大数据·人工智能·科技·安全·能源·智慧园区
中科岩创9 小时前
河北某铁矿绿色矿山建设二期自动化监测项目
大数据
❀͜͡傀儡师11 小时前
docker 部署Flink和传统部署
docker·容器·flink
java水泥工12 小时前
基于Echarts+HTML5可视化数据大屏展示-物流大数据展示
大数据·前端·echarts·html5·可视化大屏
paperxie_xiexuo12 小时前
学术与职场演示文稿的结构化生成机制探析:基于 PaperXie AI PPT 功能的流程解构与适用性研究
大数据·数据库·人工智能·powerpoint
汤姆yu13 小时前
基于大数据的出行方式推荐系统
大数据·出行方式推荐
bigdata-rookie13 小时前
Spark 部署模式
大数据·分布式·spark
芝麻开门-新起点14 小时前
贝壳GIS数据存储与房屋3D展示技术解析
大数据
玖日大大14 小时前
Gemini 3 全维度技术解析:从认知到落地实战指南
大数据