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。咱们能够使用StreamExecutionEnvironment.addSource（sourceFunction）将源添加到程序中。
flink附带大量预先实现好的各类读取数据源的函数，也能够经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来编写知足本身业务须要的定制源。

flink预先实现好数据源

下面有几个预约义的流源能够从StreamExecutionEnvironment访问

基于文件

readTextFile（path）: 读取文本文件，该文件要符合TextInputFormat规范，逐行读取并做为字符串返回。
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，该源可能会按期监视（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，用户能够进一步排除文件的处理。

基于套接字

socketTextStream : 从套接字读取。元素能够用分隔符分隔。

基于集合

fromCollection（Collection） : 从Java Java.util.Collection建立一个数据流。集合中的全部元素必须是相同的类型。
fromCollection（Iterator，Class） :从迭代器建立数据流。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建立数据流。全部对象必须是相同的类型。
fromParallelCollection（SplittableIterator，Class） : 并行地从迭代器建立数据流。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);
        }
    }

}