- 基于flink-1.8.1
概述
- Flink作为一款优秀的大数据处理引擎，不仅可以处理流式数据，也可以进行批处理。其中Table/sql api层统一了二者的编程模型；
- flink在
StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction)中为程序添加数据源 - Flink 已经提供了若干实现好了的 source functions，当然你也可以通过实现 SourceFunction 来自定义非并行的 source 或者实现 ParallelSourceFunction 接口或者扩展 RichParallelSourceFunction 来自定义并行的 source。
Flink内置DataSource函数
- 总的来说可以分为以下几类：
- 基于集合
- 基于文件
- 基于socket
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自定义
addSource.png
基于集合
1、fromCollection(Collection) - 从 Java 的 Java.util.Collection 创建数据流。集合中的所有元素类型必须相同。
2、fromCollection(Iterator, Class) - 从一个迭代器中创建数据流。Class 指定了该迭代器返回元素的类型。
3、fromElements(T …) - 从给定的对象序列中创建数据流。所有对象类型必须相同。
4、fromParallelCollection(SplittableIterator, Class) - 从一个迭代器中创建并行数据流。Class 指定了该迭代器返回元素的类型。
5、generateSequence(from, to) - 创建一个生成指定区间范围内的数字序列的并行数据流。
基于文件
1、readTextFile(path) - 读取文本文件，即符合 TextInputFormat 规范的文件，并将其作为字符串返回。
2、readFile(fileInputFormat, path) - 根据指定的文件输入格式读取文件（一次）。
3、readFile(fileInputFormat, path, watchType, interval, pathFilter, typeInfo) - 这是上面两个方法内部调用的方法。它根据给定的 fileInputFormat 和读取路径读取文件。根据提供的 watchType，这个 source 可以定期（每隔 interval 毫秒）监测给定路径的新数据（FileProcessingMode.PROCESS_CONTINUOUSLY），或者处理一次路径对应文件的数据并退出（FileProcessingMode.PROCESS_ONCE）。你可以通过 pathFilter 进一步排除掉需要处理的文件。
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<MyEvent> stream = env.readFile(
myFormat, myFilePath, FileProcessingMode.PROCESS_CONTINUOUSLY, 100,
FilePathFilter.createDefaultFilter(), typeInfo);
实现:
- 在具体实现上，Flink 把文件读取过程分为两个子任务，即目录监控和数据读取。每个子任务都由单独的实体实现。目录监控由单个非并行（并行度为1）的任务执行，而数据读取由并行运行的多个任务执行。后者的并行性等于作业的并行性。单个目录监控任务的作用是扫描目录（根据 watchType 定期扫描或仅扫描一次），查找要处理的文件并把文件分割成切分片（splits），然后将这些切分片分配给下游 reader。reader 负责读取数据。每个切分片只能由一个 reader 读取，但一个 reader 可以逐个读取多个切分片。
重要注意：
- 如果 watchType 设置为 FileProcessingMode.PROCESS_CONTINUOUSLY，则当文件被修改时，其内容将被重新处理。这会打破“exactly-once”语义，因为在文件末尾附加数据将导致其所有内容被重新处理。
- 如果 watchType 设置为 FileProcessingMode.PROCESS_ONCE，则 source 仅扫描路径一次然后退出，而不等待 reader 完成文件内容的读取。当然 reader 会继续阅读，直到读取所有的文件内容。关闭 source 后就不会再有检查点。这可能导致节点故障后的恢复速度较慢，因为该作业将从最后一个检查点恢复读取。
基于socket
socketTextStream(String hostname, int port) - 从 socket 读取。元素可以用分隔符切分。
自定义source函数
addSource - 添加一个新的 source function。例如，你可以 addSource(new FlinkKafkaConsumer011<>(…)) 以从 Apache Kafka 读取数据。
内置source函数总结
1、基于集合：有界数据集，更偏向于本地测试用
2、基于文件：适合监听文件修改并读取其内容
3、基于 Socket：监听主机的 host port，从 Socket 中获取数据
4、自定义 addSource：大多数的场景数据都是无界的，会源源不断的过来。比如去消费 Kafka 某个 topic 上的数据，这时候就需要用到这个 addSource，可能因为用的比较多的原因吧，Flink 直接提供了 FlinkKafkaConsumer011 等类可供你直接使用。你可以去看看 FlinkKafkaConsumerBase 这个基础类，它是 Flink Kafka 消费的最根本的类。
5、flink目前支持的source详细可以阅读官网connects部分；
如何自定义一个source
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需要了解一下SourceFunction接口；它是所有 stream source 的根接口，它继承自一个标记接口（空接口）Function。
sourceFunction.png - 接口中实现的方法如下：
1、run ： 启动一个 source，即对接一个外部数据源然后 emit 元素形成 stream（大部分情况下会通过在该方法里运行一个 while 循环的形式来产生 stream）。
2、cancel ： 取消一个 source，也即将 run 中的循环 emit 元素的行为终止。
正常情况下，一个 SourceFunction 实现这两个接口方法就可以了。其实这两个接口方法也固定了一种实现模板。
