Flink的DataSource三部曲之一：直接API

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本文是《Flink的DataSource三部曲》系列的第一篇，该系列旨在通过实战学习和了解Flink的DataSource，为以后的深入学习打好基础，由以下三部分组成：

直接API：即本篇，除了准备环境和工程，还学习了StreamExecutionEnvironment提供的用来创建数据来的API；
内置connector：StreamExecutionEnvironment的addSource方法，入参可以是flink内置的connector，例如kafka、RabbitMQ等；
自定义：StreamExecutionEnvironment的addSource方法，入参可以是自定义的SourceFunction实现类；

Flink的DataSource三部曲文章链接

关于Flink的DataSource

官方对DataSource的解释：Sources are where your program reads its input from，即DataSource是应用的数据来源，如下图的两个红框所示：在这里插入图片描述

DataSource类型

对于常见的文本读入、kafka、RabbitMQ等数据来源，可以直接使用Flink提供的API或者connector，如果这些满足不了需求，还可以自己开发，下图是我按照自己的理解梳理的：在这里插入图片描述

环境和版本

熟练掌握内置DataSource的最好办法就是实战，本次实战的环境和版本如下：

JDK：1.8.0_211
Flink：1.9.2
Maven：3.6.0
操作系统：macOS Catalina 10.15.3 （MacBook Pro 13-inch, 2018）
IDEA：2018.3.5 (Ultimate Edition)

源码下载

如果您不想写代码，整个系列的源码可在GitHub下载到，地址和链接信息如下表所示(https://github.com/zq2599/blog_demos)：

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该项目源码的仓库地址，ssh协议

这个git项目中有多个文件夹，本章的应用在flinkdatasourcedemo文件夹下，如下图红框所示：在这里插入图片描述

环境和版本

本次实战的环境和版本如下：

JDK：1.8.0_211
Flink：1.9.2
Maven：3.6.0
操作系统：macOS Catalina 10.15.3 （MacBook Pro 13-inch, 2018）
IDEA：2018.3.5 (Ultimate Edition)

创建工程

在控制台执行以下命令就会进入创建flink应用的交互模式，按提示输入gourpId和artifactId，就会创建一个flink应用(我输入的groupId是com.bolingcavalry，artifactId是flinkdatasourcedemo)：

mvn
archetype:generate
-DarchetypeGroupId=org.apache.flink
-DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java
-DarchetypeVersion=1.9.2
现在maven工程已生成，用IDEA导入这个工程，如下图：
以maven的类型导入：
导入成功的样子：
项目创建成功，可以开始写代码实战了；

辅助类Splitter

实战中有个功能常用到：将字符串用空格分割，转成Tuple2类型的集合，这里将此算子做成一个公共类Splitter.java，代码如下：

1package com.bolingcavalry;
2
3import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
4import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
5import org.apache.flink.util.Collector;
6import org.apache.flink.util.StringUtils;
7
8public class Splitter implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> {
9    @Override
10    public void flatMap(String s, Collector<Tuple2<String, Integer>> collector) throws Exception {
11
12        if(StringUtils.isNullOrWhitespaceOnly(s)) {
13            System.out.println("invalid line");
14            return;
15        }
16
17        for(String word : s.split(" ")) {
18            collector.collect(new Tuple2<String, Integer>(word, 1));
19        }
20    }
21}

准备完毕，可以开始实战了，先从最简单的Socket开始。

Socket DataSource

Socket DataSource的功能是监听指定IP的指定端口，读取网络数据；

在刚才新建的工程中创建一个类Socket.java：

package com.bolingcavalry.api;

import com.bolingcavalry.Splitter; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;

public class Socket { public static void main(String[] args) throws Exception { final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

1    //监听本地9999端口，读取字符串
2    DataStream<String> socketDataStream = env.socketTextStream("localhost", 9999);
3
4    //每五秒钟一次，将当前五秒内所有字符串以空格分割，然后统计单词数量，打印出来
5    socketDataStream
6            .flatMap(new Splitter())
7            .keyBy(0)
8            .timeWindow(Time.seconds(5))
9            .sum(1)
10            .print();
11
12    env.execute("API DataSource demo : socket");
13}

}

从上述代码可见，StreamExecutionEnvironment.socketTextStream就可以创建Socket类型的DataSource，在控制台执行命令nc -lk 9999，即可进入交互模式，此时输出任何字符串再回车，都会将字符串传输到本机9999端口；

在IDEA上运行Socket类，启动成功后再回到刚才执行nc -lk 9999的控制台，输入一些字符串再回车，可见Socket的功能已经生效：

在这里插入图片描述

集合DataSource(generateSequence)

基于集合的DataSource，API如下图所示：

在这里插入图片描述 2. 先试试最简单的generateSequence，创建指定范围内的数字型的DataSource：

1package com.bolingcavalry.api;
2
3import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
4import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
5import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
6
7public class GenerateSequence {
8    public static void main(String[] args) throws Exception {
9        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
10
11        //并行度为1
12        env.setParallelism(1);
13
14        //通过generateSequence得到Long类型的DataSource
15        DataStream<Long> dataStream = env.generateSequence(1, 10);
16
17        //做一次过滤，只保留偶数，然后打印
18        dataStream.filter(new FilterFunction<Long>() {
19            @Override
20            public boolean filter(Long aLong) throws Exception {
21                return 0L==aLong.longValue()%2L;
22            }
23        }).print();
24
25        env.execute("API DataSource demo : collection");
26    }
27}

3. 运行时会打印偶数：

集合DataSource(fromElements+fromCollection)

fromElements和fromCollection就在一个类中试了吧，创建FromCollection类，里面是这两个API的用法：

package com.bolingcavalry.api;

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

import java.util.ArrayList; import java.util.List;

public class FromCollection { public static void main(String[] args) throws Exception { final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

1    //并行度为1
2    env.setParallelism(1);
3
4    //创建一个List，里面有两个Tuple2元素
5    List<Tuple2<String, Integer>> list = new ArrayList<>();
6    list.add(new Tuple2("aaa", 1));
7    list.add(new Tuple2("bbb", 1));
8
9    //通过List创建DataStream
10    DataStream<Tuple2<String, Integer>> fromCollectionDataStream = env.fromCollection(list);
11
12    //通过多个Tuple2元素创建DataStream
13    DataStream<Tuple2<String, Integer>> fromElementDataStream = env.fromElements(
14            new Tuple2("ccc", 1),
15            new Tuple2("ddd", 1),
16            new Tuple2("aaa", 1)
17    );
18
19    //通过union将两个DataStream合成一个
20    DataStream<Tuple2<String, Integer>> unionDataStream = fromCollectionDataStream.union(fromElementDataStream);
21
22    //统计每个单词的数量
23    unionDataStream
24            .keyBy(0)
25            .sum(1)
26            .print();
27
28    env.execute("API DataSource demo : collection");
29}

}

运行结果如下：

文件DataSource

下面的ReadTextFile类会读取绝对路径的文本文件，并对内容做单词统计：

package com.bolingcavalry.api;

import com.bolingcavalry.Splitter; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class ReadTextFile { public static void main(String[] args) throws Exception { final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); //设置并行度为1 env.setParallelism(1);
```
1 //用txt文件作为数据源
2 DataStream<String> textDataStream = env.readTextFile("file:///Users/zhaoqin/temp/202003/14/README.txt", "UTF-8");
3
4 //统计单词数量并打印出来
5 textDataStream
6 .flatMap(new Splitter())
7 .keyBy(0)
8 .sum(1)
9 .print();
10
11 env.execute("API DataSource demo : readTextFile");
12}
```
}
请确保代码中的绝对路径下存在名为README.txt文件，运行结果如下：

在这里插入图片描述 3. 打开StreamExecutionEnvironment.java源码，看一下刚才使用的readTextFile方法实现如下，原来是调用了另一个同名方法，该方法的第三个参数确定了文本文件是一次性读取完毕，还是周期性扫描内容变更，而第四个参数就是周期性扫描的间隔时间：

1public DataStreamSource<String> readTextFile(String filePath, String charsetName) {
2		Preconditions.checkArgument(!StringUtils.isNullOrWhitespaceOnly(filePath), "The file path must not be null or blank.");
3
4		TextInputFormat format = new TextInputFormat(new Path(filePath));
5		format.setFilesFilter(FilePathFilter.createDefaultFilter());
6		TypeInformation<String> typeInfo = BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO;
7		format.setCharsetName(charsetName);
8
9		return readFile(format, filePath, FileProcessingMode.PROCESS_ONCE, -1, typeInfo);
10	}

4. 上面的FileProcessingMode是个枚举，源码如下：

1@PublicEvolving
2public enum FileProcessingMode {
3
4	/** Processes the current contents of the path and exits. */
5	PROCESS_ONCE,
6
7	/** Periodically scans the path for new data. */
8	PROCESS_CONTINUOUSLY
9}

5. 另外请关注readTextFile方法的filePath参数，这是个URI类型的字符串，除了本地文件路径，还可以是HDFS的地址：hdfs://host:port/file/path

至此，通过直接API创建DataSource的实战就完成了，后面的章节我们继续学习内置connector方式的DataSource；

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辅助类Splitter

Socket DataSource

集合DataSource(generateSequence)

集合DataSource(fromElements+fromCollection)

文件DataSource

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