我是靠谱客的博主 还单身世界，最近开发中收集的这篇文章主要介绍Flink学习笔记（4）——source and sink前言从集合读取数据从文件读取数据从socket读取数据从kafka读取数据自定义Sourcesink到kafkasink到redissink到Elasticsearchjdbc自定义，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。
概述
文章目录
- 前言
- 从集合读取数据
- 从文件读取数据
- 从socket读取数据
- 从kafka读取数据
- 自定义Source
- sink到kafka
- sink到redis
- sink到Elasticsearch
- jdbc自定义
前言
flink中提供了很多种数据源，有基于本地集合的 source、基于文件的 source、基于网络套接字的 source、自定义的 source。自定义的 source 常见的有 Apache kafka、Amazon Kinesis Streams、RabbitMQ、Twitter Streaming API、Apache NiFi 等，当然你也可以定义自己的 source。
Flink 常见的 Sink 大概有如下几类：写入文件、打印出来、写入 socket 、自定义的 sink 。自定义的 sink 常见的有 Apache kafka、RabbitMQ、MySQL、ElasticSearch、Apache Cassandra、Hadoop FileSystem 等，同理你也可以定义自己的 Sink。
自定义sink需要继承RichSinkFunction 类，主要实现open、invoke、close三个方法。open主要是一些连接，invoke主要是插入逻辑，close是关闭。比如sink to mysql，open建立连接，invoke具体写执行逻辑，close关闭连接。
从集合读取数据
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- fromSequence(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。
package source; import bean.SensorReading; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import java.util.Arrays; /** * Created with IntelliJ IDEA. * * @Author: yingtian * @Date: 2021/05/10/16:36 * @Description: 从集合中读取数据 */ public class SourceTest1_Collection { public static void main(String[] args) throws Exception{ //创建执行环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); // Source: 从集合Collection中获取数据 DataStream<SensorReading> dataStream = env.fromCollection( Arrays.asList( new SensorReading("sensor_1", 1547718199L, 35.8), new SensorReading("sensor_6", 1547718201L, 15.4), new SensorReading("sensor_7", 1547718202L, 6.7), new SensorReading("sensor_10", 1547718205L, 38.1) ) ); //元素类型必须相同 DataStream<Integer> intStream = env.fromElements(1,2,3,4,5,6,7,8,9); //生成区间 输出10、11、12、13、14、15 DataStreamSource<Long> longStream = env.fromSequence(10, 15); //打印 dataStream.print("sensorReading"); intStream.print("int"); longStream.print("long"); //执行程序 env.execute(); } }
从文件读取数据
-
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。
-
readFile(fileInputFormat, path) - 根据指定的文件输入格式读取文件（一次）。
-
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。
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。package source; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import wc.WordCountSet; /** * Created with IntelliJ IDEA. * * @Author: yingtian * @Date: 2021/05/10/16:54 * @Description: 从文件中获取数据 */ public class SourceTest2_File { public static void main(String[] args) throws Exception{ //创建执行环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); //从文件中读取数据 String inputPath = WordCountSet.class.getClassLoader().getResource("sensor.txt").getFile(); DataStreamSource<String> textStream = env.readTextFile(inputPath); textStream.print(); //执行程序 env.execute(); } }readTextFile方法内部调用：
从socket读取数据
-
socketTextStream(host,port)：从指定ip和端口获取数据
底层调用socketTextStream(hostname, port, delimiter, 0)方法package wc; import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.util.Collector; /** * Created with IntelliJ IDEA. * * @Author: yingtian * @Date: 2021/04/29/15:09 * @Description: 监听socket数据，测试流 */ public class WordCountSocketStream { public static void main(String[] args) throws Exception { //创建运行环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); //读取配置 ParameterTool config = ParameterTool.fromArgs(args); String host = config.get("host"); int port = Integer.parseInt(config.get("port")); //创建socket流 DataStreamSource<String> socketStream = env.socketTextStream(host, port); // 对数据集进行处理，按空格分词展开，转换成(word, 1)二元组进行统计 SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> resultStream = socketStream.flatMap(new MyFlatMapper()).setParallelism(2) .keyBy(item -> item.f0) // 按照第一个位置的word分组 .sum(1);// 按照第二个位置上的数据求和 //打印输出 resultStream.print("socket"); env.execute(); } public static class MyFlatMapper implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String,Integer>> { @Override public void flatMap(String line, Collector<Tuple2<String, Integer>> collector) throws Exception { String[] arr = line.split(" "); for(String str : arr){ collector.collect(new Tuple2<>(str,1)); } } } }
从kafka读取数据
pom文件中添加flink-kafka的jar包
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-kafka_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
package source;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import java.util.Properties;
/**
* Created with IntelliJ IDEA.
*
* @Author: yingtian
* @Date: 2021/05/10/17:35
* @Description: 从kafka获取数据
*/
public class SourceTest3_Kafka {
public static void main(String[] args) throws Exception{
// 创建执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 设置并行度1
env.setParallelism(1);
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
properties.setProperty("group.id", "consumer-group");
properties.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
properties.setProperty("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
//获取kafka的consumer 默认从当前位置消费
FlinkKafkaConsumer<String> sensor = new FlinkKafkaConsumer<>("sensor", new SimpleStringSchema(), properties);
//从头开始消费
// sensor.setStartFromEarliest();
//从最新位置开始消费
// sensor.setStartFromLatest();
// flink添加外部数据源
DataStream<String> dataStream = env.addSource(sensor);
// 打印输出
dataStream.print();
env.execute();
}
}
自定义Source
flink支持自定义source，只需要实现SourceFunction接口。
package source;
import bean.SensorReading;
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.HashMap;
import java.util.Random;
/**
* Created with IntelliJ IDEA.
*
* @Author: yingtian
* @Date: 2021/05/10/18:19
* @Description: 自定义source
*/
public class SourceTest4_UDF {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<SensorReading> dataStream = env.addSource(new MySensorSource());
//打印输出
dataStream.print();
env.execute();
}
// 实现自定义的SourceFunction
public static class MySensorSource implements SourceFunction<SensorReading> {
// 标示位，控制数据产生
private volatile boolean running = true;
@Override
public void run(SourceContext<SensorReading> ctx) throws Exception {
//定义一个随机数发生器
Random random = new Random();
// 设置10个传感器的初始温度
HashMap<String, Double> sensorTempMap = new HashMap<>();
for (int i = 0; i < 10; ++i) {
sensorTempMap.put("sensor_" + (i + 1), 60 + random.nextGaussian() * 20);
}
while (running) {
for (String sensorId : sensorTempMap.keySet()) {
// 在当前温度基础上随机波动
Double newTemp = sensorTempMap.get(sensorId) + random.nextGaussian();
sensorTempMap.put(sensorId, newTemp);
ctx.collect(new SensorReading(sensorId,System.currentTimeMillis(),newTemp));
}
// 控制输出评率
Thread.sleep(2000L);
}
}
@Override
public void cancel() {
this.running = false;
}
}
}
sink到kafka
// 将数据写入Kafka
dataStream.addSink( new FlinkKafkaProducer<String>("localhost:9092", "sinktest", new SimpleStringSchema()));
sink到redis
pom.xml
<dependency>
<groupId>org.apache.bahir</groupId>
<artifactId>flink-connector-redis_2.11</artifactId>
<version>1.0</version>
</dependency>
// 定义jedis连接配置(我这里连接的是docker的redis)
FlinkJedisPoolConfig config = new FlinkJedisPoolConfig.Builder()
.setHost("localhost")
.setPort(6379)
.setPassword("123456")
.setDatabase(0)
.build();
dataStream.addSink(new RedisSink<>(config, new MyRedisMapper()));
自定义RedisMapper
public static class MyRedisMapper implements RedisMapper<SensorReading> {
// 定义保存数据到redis的命令，存成Hash表，hset sensor_temp id temperature
@Override
public RedisCommandDescription getCommandDescription() {
return new RedisCommandDescription(RedisCommand.HSET, "sensor_temp");
}
@Override
public String getKeyFromData(SensorReading data) {
return data.getId();
}
@Override
public String getValueFromData(SensorReading data) {
return data.getTemperature().toString();
}
}
sink到Elasticsearch
pom.xml
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-elasticsearch7_2.12</artifactId>
<version>1.12.1</version>
</dependency>
// 定义es的连接配置
List<HttpHost> httpHosts = new ArrayList<>();
httpHosts.add(new HttpHost("localhost", 9200));
dataStream.addSink( new ElasticsearchSink.Builder<SensorReading>(httpHosts, new MyEsSinkFunction()).build());
实现自定义的ES写入操作
public static class MyEsSinkFunction implements ElasticsearchSinkFunction<SensorReading> {
@Override
public void process(SensorReading element, RuntimeContext ctx, RequestIndexer indexer) {
// 定义写入的数据source
HashMap<String, String> dataSource = new HashMap<>();
dataSource.put("id", element.getId());
dataSource.put("temp", element.getTemperature().toString());
dataSource.put("ts", element.getTimestamp().toString());
// 创建请求，作为向es发起的写入命令(ES7统一type就是_doc，不再允许指定type)
IndexRequest indexRequest = Requests.indexRequest()
.index("sensor")
.source(dataSource);
// 用index发送请求
indexer.add(indexRequest);
}
}
jdbc自定义
pom.xml
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>8.0.19</version>
</dependency>
// 实现自定义的SinkFunction
public static class MyJdbcSink extends RichSinkFunction<SensorReading> {
// 声明连接和预编译语句
Connection connection = null;
PreparedStatement insertStmt = null;
PreparedStatement updateStmt = null;
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/flink_test?useUnicode=true&serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false", "root", "example");
insertStmt = connection.prepareStatement("insert into sensor_temp (id, temp) values (?, ?)");
updateStmt = connection.prepareStatement("update sensor_temp set temp = ? where id = ?");
}
// 每来一条数据，调用连接，执行sql
@Override
public void invoke(SensorReading value, Context context) throws Exception {
// 直接执行更新语句，如果没有更新那么就插入
updateStmt.setDouble(1, value.getTemperature());
updateStmt.setString(2, value.getId());
updateStmt.execute();
if (updateStmt.getUpdateCount() == 0) {
insertStmt.setString(1, value.getId());
insertStmt.setDouble(2, value.getTemperature());
insertStmt.execute();
}
}
@Override
public void close() throws Exception {
insertStmt.close();
updateStmt.close();
connection.close();
}
}
ps：以上内容整理于SGG教程。
最后
以上就是还单身世界为你收集整理的Flink学习笔记（4）——source and sink前言从集合读取数据从文件读取数据从socket读取数据从kafka读取数据自定义Sourcesink到kafkasink到redissink到Elasticsearchjdbc自定义的全部内容，希望文章能够帮你解决Flink学习笔记（4）——source and sink前言从集合读取数据从文件读取数据从socket读取数据从kafka读取数据自定义Sourcesink到kafkasink到redissink到Elasticsearchjdbc自定义所遇到的程序开发问题。
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