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源算子

1，从集合中读取数据

2，从文件读取数据

3，从 Socket 读取数据

4，从 Kafka 读取数据

5，自定义源算子

6，Flink 支持的数据类型

6.1 Flink 支持多种数据类型，包括但不限于： 

6.2对于 POJO 类型，Flink 有以下要求：

转换算子

输出算子

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源算子

       

 Flink是一个强大的流处理框架，可以从各种数据源中获取数据，并构建DataStream进行转换处理。在Flink中，数据的输入来源通常被称为数据源，而读取数据的算子被称为源算子（Source）。因此，Source可以被视为整个处理程序的输入端。

        在Flink代码中，添加源算子的通用方式是调用执行环境的addSource()方法。通过调用addSource()方法，可以获取DataStream对象，并向该方法传入一个实现了SourceFunction接口的对象作为参数。该接口定义了从数据源读取数据的方法。

        以下是一个示例代码片段，演示如何使用addSource()方法添加源算子：

	import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; 

	StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); 

	// 添加源算子 

	DataStream<String> stream = env.addSource(new CustomSourceFunction());

        在上面的示例中，CustomSourceFunction是一个实现了SourceFunction接口的自定义类，它定义了从特定数据源读取数据的方法。通过调用addSource()方法并将CustomSourceFunction实例作为参数传递，可以创建一个包含源算子的DataStream对象。

        通过这种方式，您可以轻松地将Flink与各种数据源集成，并开始处理流数据。请注意，Flink还提供了其他方法来添加数据源和构建DataStream，具体取决于您的需求和使用的编程语言。

1，从集合中读取数据

        在处理数据时，直接在代码中创建集合并使用执行环境的 fromCollection 方法进行读取是一种简单且常用的方式。这种方法将数据临时存储在内存中，并形成一个特殊的数据结构，作为数据源供后续处理使用。

        这种方式的优点在于简单易用，适用于数据量较小且不需要频繁更新的场景。它为开发者提供了一种快速在代码中创建数据集的方式，尤其在测试和验证阶段非常方便。

        然而，这种方式的局限性也比较明显。由于数据存储在内存中，它不适合处理大规模数据集，因为内存资源有限。此外，一旦程序结束，数据集就会丢失，无法用于持久化存储或后续分析。

        综上所述，虽然直接在代码中创建集合并使用执行环境的 fromCollection 方法进行读取是一种简单且常用的方式，但它主要用于测试和较小规模数据的处理。对于大规模数据或需要持久化存储的场景，建议使用更稳定和可靠的数据源读取方式，如从文件、数据库或消息队列系统中获取数据。

package com.atguigu.chapter05
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
object SourceCollection {
 def main(args: Array[String]): Unit = {
 val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
 env.setParallelism(1)
 val clicks = List(Event("Mary", "/.home", 1000L), Event("Bob", "/.cart", 
2000L))
 val stream = env.fromCollection(clicks)
 stream.print()
 env.execute()
 }
}

2，从文件读取数据

        在真实的应用场景中，将数据直接写入代码并不是常见的做法。这样做不仅降低了代码的可维护性和灵活性，而且难以应对数据变化或数据源增多的情况。

        为了提高数据处理和应用的灵活性与可扩展性，通常我们会从各种存储介质中获取数据。其中，读取日志文件是一种非常常见的方式。日志文件由于其结构化、标准化的特点，成为了许多应用进行数据收集、分析和处理的理想选择。

3，从 Socket 读取数据

        数据处理中，我们通常面对的是有界数据，无论是从集合还是文件中读取。然而，在流处理场景中，数据呈现出截然不同的特性。流数据通常是无限的或具有近乎无限的生命周期，因为它不断地生成并在持续的时间段内持续存在。

        当我们提到从 socket 读取文本流时，它作为一个简单的例子，突显了流处理的一个关键特点。这种方式的数据源是无界的，因为文本可以从 socket 源源不断地传输进来，没有明确的结束点。这种无界数据流的处理带来了独特的挑战，需要特定的策略和技术来应对。

        值得注意的是，这种方式由于其吞吐量较小和稳定性较差，通常仅用于测试和演示目的。在生产环境中，为了高效地处理流数据并获得可靠的性能，更常见的做法是利用消息队列系统如 Apache Kafka 作为数据传输层。

4，从 Kafka 读取数据

        Kafka 和 Flink 的结合，使得流处理能力得到了极大的提升。Kafka 作为分布式消息传输队列，具有高吞吐、易于扩展的特性，为实时流处理提供了强大的数据传输能力。与此同时，Flink 作为一个流处理框架，具备高效的分析计算能力，能够快速处理大量的实时数据。

        这种结合的优势在于，Kafka 负责数据的收集和传输，能够保证数据在分布式环境中的可靠传输和高吞吐量；而 Flink 则专注于数据的分析和处理，能够快速地处理实时数据流，提供实时的分析结果。

        为了方便地使用 Kafka 作为数据源，Flink 官方提供了 flink-connector-kafka 连接工具，其中包含了一个名为 FlinkKafkaConsumer 的消费者类，它是一个 SourceFunction，用于从 Kafka 中读取数据。通过引入相应的依赖，开发者可以轻松地将 Kafka 作为数据源集成到 Flink 流处理应用中。

        这种架构的优点在于，它能够帮助企业快速构建实时流处理应用，提高数据处理和分析的效率。同时，由于 Kafka 和 Flink 的高度集成和优化，这种架构还能够提供更好的扩展性和稳定性，满足企业不断增长的数据处理需求。

5，自定义源算子

        在 Apache Flink 中，自定义算子是一种高级功能，允许用户根据特定的业务逻辑或数据处理需求编写自定义的算子。通过自定义算子，您可以扩展 Flink 的内置功能，实现更灵活和定制化的数据处理流程。

要创建自定义算子，您需要遵循以下步骤：

1. 定义数据类型：首先，确定您要处理的输入和输出数据类型。这可以是 Flink 支持的基本类型、复合类型或自定义类型。
2. 创建算子类：创建一个 Java 类来实现您所需的自定义算子逻辑。您需要继承 org.apache.flink.api.common.operators.Operator 类或其子类，并实现必要的方法。
3. 实现处理函数：在自定义算子类中，您需要实现处理函数（process() 方法）。该方法定义了您的自定义逻辑，用于处理输入数据并生成输出数据。
4. 注册用户定义的函数：使用 Flink 的 UDF（User-Defined Function）机制注册您的自定义算子。这允许您在 Flink SQL 或 DataStream API 中使用自定义算子。
5. 测试和验证：编写测试用例来验证您的自定义算子的功能和性能。确保它能够正确地处理输入数据并产生期望的输出结果。
6. 使用自定义算子：一旦您完成了自定义算子的开发和测试，就可以将其集成到 Flink 作业中，并与其他 Flink 算子一起使用。

6，Flink 支持的数据类型

        

        Flink 拥有自己完整的数据类型系统，为数据处理提供了便利。该系统通过使用“类型信息”（TypeInformation）来统一描述数据类型。TypeInformation 不仅是 Flink 中所有类型描述符的基类，还涵盖了类型的基本属性，并为每种数据类型生成特定的序列化器、反序列化器和比较器。

6.1 Flink 支持多种数据类型，包括但不限于： 

1. 基本类型：Java 和 Scala 的基本类型及其包装类，如 Int、Long、Double 等，以及 Void、String、Date、BigDecimal 和 BigInteger。
2. 数组类型：包括基本类型数组（如 int[]、double[]）和对象数组（如 String[]）。
3. 复合数据类型：

• Java 元组类型（TUPLE）：Flink 内置的元组类型，最多支持 25 个字段。
• Scala 样例类及 Scala 元组：不支持空字段。
• 行类型（ROW）：具有任意个字段的元组，支持空字段。
• POJO（Plain Old Java Object）：Flink 自定义的类似于 Java bean 的类。

     4.辅助类型：Option、Either、List、Map 等。

     5.泛型类型（GENERIC）：Flink 支持所有 Java 类和 Scala 类，但如果没有按照 POJO 类型的定义要求来定义，将被当作泛型类处理。

        在这些类型中，元组类型和 POJO 类型最为灵活，因为它们支持创建复杂类型。而 POJO 还支持在键（key）的定义中直接使用字段名，大大提高了代码的可读性。因此，在项目实践中，流处理程序中的元素类型往往被定义为 Flink 的 POJO 类型。

6.2对于 POJO 类型，Flink 有以下要求：

1. 类必须是公共的（public）且独立的（没有非静态的内部类）。
2. 类必须有一个公共的无参构造方法。
3. 类中的所有字段必须是 public 且非 final 修饰的；或者提供一个公共的 getter 和 setter 方法，这些方法需符合 Java bean 的命名规范。
4. 对于 Scala 的样例类，它类似于 Java 中的 POJO 类。例如，Scala 的 Event 就是一个样例类，使用起来非常方便。

转换算子

转换算子

输出算子

输出算子