本文为《Flink大数据项目实战》学习笔记，想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学，推荐学习课程：
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1. 各种Connector
1.1Connector是什么鬼
Connectors是数据进出Flink的一套接口和实现，可以实现Flink与各种存储、系统的连接
注意：数据进出Flink的方式不止Connectors，还有：
1.Async I/O(类Source能力)：异步访问外部数据库
2.Queryable State(类Sink能力)：当读多写少时，外部应用程序从Flink拉取需要的数据，而不是Flink把大量数据推入外部系统(后面再讲)
1.2哪些渠道获取connector
预定义Source和Sink：直接就用，无序引入额外依赖，一般用于测试、调试。
捆绑的Connectors：需要专门引入对应的依赖(按需)，主要是实现外部数据进出Flink
1.Apache Kafka (source/sink)
2.Apache Cassandra (sink)
3.Amazon Kinesis Streams (source/sink)
4.Elasticsearch (sink)
5.Hadoop FileSystem (sink)
6.RabbitMQ (source/sink)
7.Apache NiFi (source/sink)
8.Twitter Streaming API (source)
Apache Bahir
1.Apache ActiveMQ (source/sink)
2.Apache Flume (sink)
3.Redis (sink)
4.Akka (sink)
5.Netty (source)
1.3预定义Source
预定义Source包含以下几类：
1.基于文件
readTextFile
StreamExecutionEnvironment env =StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnviro nment();
DataStream lines =env.readTextFile("file:///path");
readFile
DataStream lines =env.readFile(inputFormat, "file:///path");
2.基于Socket
StreamExecutionEnvironment env =StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnviro nment();
DataStream socketLines = env.socketTextStream("localhost", 9998);
3.基于Elements 和Collections
fromElements
StreamExecutionEnvironment env =StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnviro nment();
DataStream names =env.fromElements("hello", "world", "!");
fromCollections
List list = newArrayList(); list.add("Hello");list.add("world");
list.add("!");
DataStream names =env.fromCollection(list);
使用场景: 应用本地测试，但是流处理应用会出现Finished的状态
1.4预定义Sink
stream.print() /printToErr()(注: 线上应用杜绝使用，采用抽样打印或者日志的方式)
stream.writeAsText("/path/to/file")/TextOutputFormat
stream.writeAsCsv(“/path/to/file”)/CsvOutputFormat
writeUsingOutputFormat() / FileOutputFormat
stream.writeToSocket(host, port,SerializationSchema)
1.5队列系统Connector(捆绑)
支持Source 和Sink
需要专门引入对应的依赖(按需)，主要是实现外部数据进出Flink
1.Kafka(后续专门讲)
2.RabbitMQ
1.6存储系统Connector(捆绑)
只支持Sink
1.HDFS
2.ElasticSearch
3.Redis
4.Apache Cassandra
1.7 Source容错性保证
1.8 Sink容错性保证
2. 自定义Source与Sink
2.1自定义Source
1.实现SourceFunction(非并行，并行度为1)
1）适用配置流，通过广播与时间流做交互
2）继承SourceFuncion，实现run 方法
3）cancel 方法需要处理好(cancel应用的时候，这个方法会被调用)
4）基本不需要做容错性保证
2.实现ParallelSourceFunction
1）实现ParallelSourceFunction类或者继承RichParallelSourceFunction。
2）实现切分数据的逻辑。
3）实现CheckpointedFunction接口，来保证容错保证。
4）Source 拥有回溯读取，可以减少的状态的保存。
3.继承RichParallelSourceFunction
2.2自定义Sink
1）实现SinkFunction 接口或者继承RichSinkFunction。
2）实现CheckpointedFunction，做容错性保证。
