flink1.7自定义source实现

flink读取source data

数据的来源是flink程序从中读取输入的地方。我们可以使用StreamExecutionEnvironment.addSource（sourceFunction）将源添加到程序中。

flink附带大量预先实现好的各种读取数据源的函数，也可以通过为非并行源去实现SourceFunction接口或者为并行源实现ParallelSourceFunction接口或扩展RichParallelSourceFunction来编写满足自己业务需要的定制源。

flink预先实现好数据源

下面有几个预定义的流源可以从StreamExecutionEnvironment访问

基于文件

readTextFile（path）: 读取文本文件，该文件要符合TextInputFormat规范，逐行读取并作为字符串返回。

readFile（fileInputFormat，path）: 根据指定的文件输入格式指定读取文件。

readFile（fileInputFormat，path，watchType，interval，pathFilter，typeInfo）: 这是前两个方法在内部调用的方法。它根据给定的fileInputFormat读取路径中的文件。根据提供的watchType，该源可能会定期监视（每间隔ms）该路径下来到的新数据（FileProcessingMode.PROCESS_CONTINUOUSLY），或者处理当前路径中的数据后并退出（FileProcessingMode.PROCESS_ONCE）。使用pathFilter，用户可以进一步排除文件的处理。

基于套接字

socketTextStream : 从套接字读取。元素可以用分隔符分隔。

基于集合

fromCollection（Collection） : 从Java Java.util.Collection创建一个数据流。集合中的所有元素必须是相同的类型。

fromCollection（Iterator，Class） :从迭代器创建数据流。该类要指定迭代器返回的元素的数据类型。

fromElements（T ...） :根据给定的对象序列创建数据流。所有对象必须是相同的类型。

fromParallelCollection（SplittableIterator，Class） : 并行地从迭代器创建数据流。该类指定迭代器返回的元素的数据类型。

generateSequence（from，to） : 在给定的区间内并行生成数字序列 。

自定义数据原

package com.intsmaze.flink.streaming.source;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple5;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
import java.util.Random;

/**
* @Description: 自定义数据源的模板
* @Author: intsmaze
* @Date: 2019/1/4
*/
public class CustomSource {

	private static final int BOUND = 100;

	public static void main(String[] args) throws Exception {

		StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

		DataStream<Tuple2<Integer, Integer>> inputStream= env.addSource(new RandomFibonacciSource());

		inputStream.map(new InputMap()).print();

		env.execute("Intsmaze Custom Source");
	}

	/**
	* @Description:
	* @Author: intsmaze
	* @Date: 2019/1/5
	*/
	private static class RandomFibonacciSource implements SourceFunction<Tuple2<Integer, Integer>> {
		private static final long serialVersionUID = 1L;

		private Random rnd = new Random();

		private volatile boolean isRunning = true;
		private int counter = 0;

		/**
		* @Description:
		* @Param:
		* @return:
		* @Author: intsmaze
		* @Date: 2019/1/5
		*/
		@Override
		public void run(SourceContext<Tuple2<Integer, Integer>> ctx) throws Exception {
			while (isRunning && counter < BOUND) {
				int first = rnd.nextInt(BOUND / 2 - 1) + 1;
				int second = rnd.nextInt(BOUND / 2 - 1) + 1;
				ctx.collect(new Tuple2<>(first, second));
				counter++;
				Thread.sleep(50L);
			}
		}

		@Override
		public void cancel() {
			isRunning = false;
		}
	}

	/**
	* @Description:
	* @Param:
	* @return:
	* @Author: intsmaze
	* @Date: 2019/1/5
	*/
	public static class InputMap implements MapFunction<Tuple2<Integer, Integer>, Tuple5<Integer, Integer, Integer,
			Integer, Integer>> {
		private static final long serialVersionUID = 1L;

		@Override
		public Tuple5<Integer, Integer, Integer, Integer, Integer> map(Tuple2<Integer, Integer> value) throws
				Exception {
			return new Tuple5<>(value.f0, value.f1, value.f0, value.f1, 0);
		}
	}

}