Flink自定义source（单并行度和多并行度）

￡神魔★判官ぃ 2024-04-06 12:20 67阅读 0赞

#### 文章目录 ####

*   *  1.Source简介
     *  2. Flink预定义的Source
     *  3. 自定义单并行度Source
     *  4. 自定义多并行度Source

DataStream是Flink的较低级API，用于进行数据的实时处理任务，可以将该编程模型分为Source、Transformation、Sink三个部分，如下图所示。本文来介绍常用的并行度Source和多并行度Source。  
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### 1.Source简介 ###

source是程序的数据源输入，你可以通过StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction)  
来为你的程序添加一个source。  
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flink提供了大量的已经实现好的source方法，也可以自定义source：

1.  通过实现sourceFunction接口来自定义无并行度的source
2.  通过实现ParallelSourceFunction 接口or 继承RichParallelSourceFunction 来自定义有并行度的  
    source

大多数情况下，我们使用自带的source即可。

### 2. Flink预定义的Source ###

flink提供了大量的已经实现好的source，常见的有：[Flink source][]

*  基于文件的Source
 *  基于Socket的Source
 *  基于集合的Source
 *  基于Kafka的Source

### 3. 自定义单并行度Source ###

除了flink本身提供的source之外，我们也可以自定义source。可以通过实现sourceFunction接口来自定义无并行度的source。

示例如下：

（1）自定义Source

import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
    //功能：每秒产生一条数据
    public class MyNoParallelSource implements SourceFunction<Long> {
        
        private long number = 1L;
        private boolean isRunning = true;
        @Override
        public void run(SourceContext<Long> sct) throws Exception {
        
            while (isRunning){
        
                sct.collect(number);
                number++;
                //每秒生成一条数据
                Thread.sleep(1000);
            }
        }
        @Override
        public void cancel() {
        
            isRunning=false;
        }
    }

（2）定义Consume，消费Source的数据，并打印输出

import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
    import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
    import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
    import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
    import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
    //功能：打印输出偶数
    public class MyNoParallelConsumer {
        
        public static void main(String[] args) throws Exception {
        
            //创建执行环境
            StreamExecutionEnvironment env= StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
            //默认并行度为1
            DataStreamSource<Long> numberStream = env.addSource(new MyNoParallelSource());
            DataStream<Long> dataStream = numberStream.map(new MapFunction<Long, Long>() {
        
                @Override
                public Long map(Long value) throws Exception {
        
                    System.out.println("接受到了数据："+value);
                    return value;
                }
            });
            DataStream<Long> filterDataStream = dataStream.filter(new FilterFunction<Long>() {
        
                @Override
                public boolean filter(Long value) throws Exception {
        
                    return value % 2 == 0; //过滤偶数
                }
            });
            filterDataStream.print().setParallelism(1);
            env.execute();
        }
    }

### 4. 自定义多并行度Source ###

通过实现ParallelSourceFunction 接口or 继承RichParallelSourceFunction 来自定义有并行度的  
source。

（1）自定义多并行度Source

import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.ParallelSourceFunction;
    //功能：自定义支持并行度的数据源
    public class MyParallelSource implements ParallelSourceFunction<Long> {
        
        private long number = 1L;
        private boolean isRunning = true;
        @Override
        public void run(SourceContext<Long> sct) throws Exception {
        
            while (isRunning){
        
                sct.collect(number);
                number++;
                //每秒生成一条数据
                Thread.sleep(1000);
            }
        }
        @Override
        public void cancel() {
        
            isRunning=false;
        }
    }

（2）定义Consume，消费多并行度Source的数据，并打印输出

import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
    import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
    import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
    import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
    import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
    //功能：消费多并行度Source的数据，并打印输出偶数
    public class MyParallelConsumer {
        
        public static void main(String[] args) throws Exception {
        
            //创建执行环境
            StreamExecutionEnvironment env= StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
            //默认并行度为cpu core数，我这里为4
            DataStreamSource<Long> numberStream = env.addSource(new MyParallelSource());
            DataStream<Long> dataStream = numberStream.map(new MapFunction<Long, Long>() {
        
                @Override
                public Long map(Long value) throws Exception {
        
                    System.out.println("接受到了数据："+value);
                    return value;
                }
            });
            DataStream<Long> filterDataStream = dataStream.filter(new FilterFunction<Long>() {
        
                @Override
                public boolean filter(Long value) throws Exception {
        
                    return value % 2 == 0;
                }
            });
            filterDataStream.print().setParallelism(1);
            env.execute();
        }
    }

可以看到，如果不设置并行度，Source默认并行度为cpu core数，我这里是4。

[157b9e7a7b68441598b2a1086d60489f.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/06/29f5dac9cb69443a9ebddfdbb5b7e430.png
[0734b734d7194b36b10809298ee3daa9.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/06/6c0709f07df94189a170bf579d994cb0.png
[Flink source]: https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.15/docs/connectors/datastream/overview/