Flink 学习 — Flink中的 Data Source 介绍

前言

Data Sources 是什么呢？就字面意思其实就可以知道：数据来源。

Flink 做为一款流式计算框架，它可用来做批处理，即处理静态的数据集、历史的数据集；也可以用来做流处理，即实时的处理些实时数据流，实时的产生数据流结果，只要数据源源不断的过来，Flink 就能够一直计算下去，这个 Data Sources 就是数据的来源地。

Flink 中你可以使用 StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction) 来为你的程序添加数据来源。

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

StreamExecutionEnvironment 中可以使用以下几个已实现的 stream sources，

总的来说可以分为下面几大类：

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。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

DataStream<Event> input = env.fromElements(
new Event(1, "barfoo", 1.0),
new Event(2, "start", 2.0),
new Event(3, "foobar", 3.0),
...
);

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。

final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

DataStream<String> text = env.readTextFile("file:///path/to/file");

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。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

DataStream<Tuple2<String, Integer>> dataStream = env
.socketTextStream("localhost", 9999) // 监听 localhost 的 9999 端口过来的数据
.flatMap(new Splitter())
.keyBy(0)
.timeWindow(Time.seconds(5))
.sum(1);

这个在 Flink 学习 — Mac 上搭建 Flink 1.6.0 环境并运行单词统计程序文章里用的就是基于 Socket 的 Word Count 程序。

自定义：

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

说下上面几种的特点吧 ：

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。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

DataStream<KafkaEvent> input = env
.addSource(
new FlinkKafkaConsumer011<>(
parameterTool.getRequired("input-topic"), //从参数中获取传进来的 topic 
new KafkaEventSchema(),
parameterTool.getProperties())
.assignTimestampsAndWatermarks(new CustomWatermarkExtractor()));

Flink 目前支持如下图里面常见的 Source：