前言
在《从 0 到 1 学习 Flink》—— Data Source 介绍 文章中，我给大家介绍了 Flink Data Source 以及简短的介绍了一下自定义 Data Source，这篇文章更详细的介绍下，并写一个 demo 出来让大家理解。
<!–more–>
Flink Kafka source
准备工作
我们先来看下 Flink 从 Kafka topic 中获取数据的 demo，首先你需要安装好了 FLink 和 Kafka。
运行启动 Flink、Zookepeer、Kafka，
好了，都启动了！
maven 依赖
<!--flink java-->
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-java</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-streaming-java_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<!-- 日志 -->
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
<version>1.7.7</version>
<scope>runtime</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>log4j</groupId>
<artifactId>log4j</artifactId>
<version>1.2.17</version>
<scope>runtime</scope>
</dependency>
<!--flink kafka connector-->
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-kafka-0.11_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<!--alibaba fastjson-->
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>fastjson</artifactId>
<version>1.2.51</version>
</dependency>测试发送数据到 kafka topic
实体类，Metric.java
package com.zhisheng.flink.model;
import java.util.Map;
/**
* Desc:
* weixi: zhisheng_tian
* blog: http://www.54tianzhisheng.cn/
*/
public class Metric {
public String name;
public long timestamp;
public Map<String, Object> fields;
public Map<String, String> tags;
public Metric() {}
public Metric(String name, long timestamp, Map<String, Object> fields, Map<String, String> tags) {
this.name = name;
this.timestamp = timestamp;
this.fields = fields;
this.tags = tags;
}
@Override
public String toString() {
return "Metric{" +
"name='" + name + '\'' +
", timestamp='" + timestamp + '\'' +
", fields=" + fields +
", tags=" + tags +
'}';
}
public String getName() {return name;}
public void setName(String name) {this.name = name;}
public long getTimestamp() {return timestamp;}
public void setTimestamp(long timestamp) {this.timestamp = timestamp;}
public Map<String, Object> getFields() {return fields;}
public void setFields(Map<String, Object> fields) {this.fields = fields;}
public Map<String, String> getTags() {return tags;}
public void setTags(Map<String, String> tags) {this.tags = tags;}
}往 kafka 中写数据工具类：KafkaUtils.java
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.zhisheng.flink.model.Metric;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
/**
* 往 kafka 中写数据
* 可以使用这个 main 函数进行测试一下
* weixin: zhisheng_tian
* blog: http://www.54tianzhisheng.cn/
*/
public class KafkaUtils {
public static final String broker_list = "localhost:9092";
public static final String topic = "metric"; // kafka topic，Flink 程序中需要和这个统一
public static void writeToKafka() throws InterruptedException {Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", broker_list);
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); //key 序列化
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); //value 序列化
KafkaProducer producer = new KafkaProducer<String, String>(props);
Metric metric = new Metric();
metric.setTimestamp(System.currentTimeMillis());
metric.setName("mem");
Map<String, String> tags = new HashMap<>();
Map<String, Object> fields = new HashMap<>();
tags.put("cluster", "zhisheng");
tags.put("host_ip", "101.147.022.106");
fields.put("used_percent", 90d);
fields.put("max", 27244873d);
fields.put("used", 17244873d);
fields.put("init", 27244873d);
metric.setTags(tags);
metric.setFields(fields);
ProducerRecord record = new ProducerRecord<String, String>(topic, null, null, JSON.toJSONString(metric));
producer.send(record);
System.out.println("发送数据:" + JSON.toJSONString(metric));
producer.flush();}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {while (true) {Thread.sleep(300);
writeToKafka();}
}
}运行：
如果出现如上图标记的，即代表能够不断的往 kafka 发送数据的。
Flink 程序
Main.java
package com.zhisheng.flink;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer011;
import java.util.Properties;
/**
* Desc:
* weixi: zhisheng_tian
* blog: http://www.54tianzhisheng.cn/
*/
public class Main {public static void main(String[] args) throws Exception {final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("zookeeper.connect", "localhost:2181");
props.put("group.id", "metric-group");
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); //key 反序列化
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("auto.offset.reset", "latest"); //value 反序列化
DataStreamSource<String> dataStreamSource = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer011<>(
"metric", //kafka topic
new SimpleStringSchema(), // String 序列化
props)).setParallelism(1);
dataStreamSource.print(); // 把从 kafka 读取到的数据打印在控制台
env.execute("Flink add data source");
}
}运行起来：
看到没程序，Flink 程序控制台能够源源不断的打印数据呢。
自定义 Source
上面就是 Flink 自带的 Kafka source，那么接下来就模仿着写一个从 MySQL 中读取数据的 Source。
首先 pom.xml 中 添加 MySQL 依赖：
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>5.1.34</version>
</dependency>数据库建表 如下：
DROP TABLE IF EXISTS `student`;
CREATE TABLE `student` (`id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(25) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL,
`password` varchar(25) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL,
`age` int(10) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin;插入数据：
INSERT INTO `student` VALUES ('1', 'zhisheng01', '123456', '18'), ('2', 'zhisheng02', '123', '17'), ('3', 'zhisheng03', '1234', '18'), ('4', 'zhisheng04', '12345', '16');
COMMIT;新建实体类：Student.java
package com.zhisheng.flink.model;
/**
* Desc:
* weixi: zhisheng_tian
* blog: http://www.54tianzhisheng.cn/
*/
public class Student {
public int id;
public String name;
public String password;
public int age;
public Student() {}
public Student(int id, String name, String password, int age) {
this.id = id;
this.name = name;
this.password = password;
this.age = age;
}
@Override
public String toString() {
return "Student{" +
"id=" + id +
", name='" + name + '\'' +
", password='" + password + '\'' +
", age=" + age +
'}';
}
public int getId() {return id;}
public void setId(int id) {this.id = id;}
public String getName() {return name;}
public void setName(String name) {this.name = name;}
public String getPassword() {return password;}
public void setPassword(String password) {this.password = password;}
public int getAge() {return age;}
public void setAge(int age) {this.age = age;}
}新建 Source 类 SourceFromMySQL.java，该类继承 RichSourceFunction，实现里面的 open、close、run、cancel 方法：
package com.zhisheng.flink.source;
import com.zhisheng.flink.model.Student;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.RichSourceFunction;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
/**
* Desc:
* weixi: zhisheng_tian
* blog: http://www.54tianzhisheng.cn/
*/
public class SourceFromMySQL extends RichSourceFunction<Student> {
PreparedStatement ps;
private Connection connection;
/**
* open() 方法中建立连接，这样不用每次 invoke 的时候都要建立连接和释放连接。*
* @param parameters
* @throws Exception
*/
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {super.open(parameters);
connection = getConnection();
String sql = "select * from Student;";
ps = this.connection.prepareStatement(sql);
}
/**
* 程序执行完毕就可以进行，关闭连接和释放资源的动作了
*
* @throws Exception
*/
@Override
public void close() throws Exception {super.close();
if (connection != null) { // 关闭连接和释放资源
connection.close();}
if (ps != null) {ps.close();
}
}
/**
* DataStream 调用一次 run() 方法用来获取数据
*
* @param ctx
* @throws Exception
*/
@Override
public void run(SourceContext<Student> ctx) throws Exception {ResultSet resultSet = ps.executeQuery();
while (resultSet.next()) {
Student student = new Student(resultSet.getInt("id"),
resultSet.getString("name").trim(),
resultSet.getString("password").trim(),
resultSet.getInt("age"));
ctx.collect(student);
}
}
@Override
public void cancel() {}
private static Connection getConnection() {
Connection con = null;
try {Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
con = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8", "root", "root123456");
} catch (Exception e) {System.out.println("-----------mysql get connection has exception , msg ="+ e.getMessage());
}
return con;
}
}Flink 程序：
package com.zhisheng.flink;
import com.zhisheng.flink.source.SourceFromMySQL;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
/**
* Desc:
* weixi: zhisheng_tian
* blog: http://www.54tianzhisheng.cn/
*/
public class Main2 {public static void main(String[] args) throws Exception {final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.addSource(new SourceFromMySQL()).print();
env.execute("Flink add data sourc");
}
}运行 Flink 程序，控制台日志中可以看见打印的 student 信息。
RichSourceFunction
从上面自定义的 Source 可以看到我们继承的就是这个 RichSourceFunction 类，那么来了解一下：
一个抽象类，继承自 AbstractRichFunction。为实现一个 Rich SourceFunction 提供基础能力。该类的子类有三个，两个是抽象类，在此基础上提供了更具体的实现，另一个是 ContinuousFileMonitoringFunction。
- MessageAcknowledgingSourceBase：它针对的是数据源是消息队列的场景并且提供了基于 ID 的应答机制。
- MultipleIdsMessageAcknowledgingSourceBase：在 MessageAcknowledgingSourceBase 的基础上针对 ID 应答机制进行了更为细分的处理，支持两种 ID 应答模型：session id 和 unique message id。
- ContinuousFileMonitoringFunction：这是单个（非并行）监视任务，它接受 FileInputFormat，并且根据 FileProcessingMode 和 FilePathFilter，它负责监视用户提供的路径；决定应该进一步读取和处理哪些文件；创建与这些文件对应的 FileInputSplit 拆分，将它们分配给下游任务以进行进一步处理。
最后
本文主要讲了下 Flink 使用 Kafka Source 的使用，并提供了一个 demo 教大家如何自定义 Source，从 MySQL 中读取数据，当然你也可以从其他地方读取，实现自己的数据源 source。可能平时工作会比这个更复杂，需要大家灵活应对！
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博客
1、Flink 从 0 到 1 学习 —— Apache Flink 介绍
2、Flink 从 0 到 1 学习 —— Mac 上搭建 Flink 1.6.0 环境并构建运行简单程序入门
3、Flink 从 0 到 1 学习 —— Flink 配置文件详解
4、Flink 从 0 到 1 学习 —— Data Source 介绍
5、Flink 从 0 到 1 学习 —— 如何自定义 Data Source？
6、Flink 从 0 到 1 学习 —— Data Sink 介绍
7、Flink 从 0 到 1 学习 —— 如何自定义 Data Sink？
8、Flink 从 0 到 1 学习 —— Flink Data transformation(转换)
9、Flink 从 0 到 1 学习 —— 介绍 Flink 中的 Stream Windows
10、Flink 从 0 到 1 学习 —— Flink 中的几种 Time 详解
11、Flink 从 0 到 1 学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 ElasticSearch
12、Flink 从 0 到 1 学习 —— Flink 项目如何运行？
13、Flink 从 0 到 1 学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 Kafka
14、Flink 从 0 到 1 学习 —— Flink JobManager 高可用性配置
15、Flink 从 0 到 1 学习 —— Flink parallelism 和 Slot 介绍
16、Flink 从 0 到 1 学习 —— Flink 读取 Kafka 数据批量写入到 MySQL
17、Flink 从 0 到 1 学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 RabbitMQ
18、Flink 从 0 到 1 学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 HBase
19、Flink 从 0 到 1 学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 HDFS
20、Flink 从 0 到 1 学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 Redis
21、Flink 从 0 到 1 学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 Cassandra
22、Flink 从 0 到 1 学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 Flume
23、Flink 从 0 到 1 学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 InfluxDB
24、Flink 从 0 到 1 学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 RocketMQ
25、Flink 从 0 到 1 学习 —— 你上传的 jar 包藏到哪里去了
26、Flink 从 0 到 1 学习 —— 你的 Flink job 日志跑到哪里去了
27、阿里巴巴开源的 Blink 实时计算框架真香
28、Flink 从 0 到 1 学习 —— Flink 中如何管理配置？
29、Flink 从 0 到 1 学习—— Flink 不可以连续 Split(分流)？
30、Flink 从 0 到 1 学习—— 分享四本 Flink 国外的书和二十多篇 Paper 论文
31、Flink 架构、原理与部署测试
32、为什么说流处理即未来？
33、OPPO 数据中台之基石：基于 Flink SQL 构建实时数据仓库
34、流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比
35、Flink 状态管理和容错机制介绍
36、Apache Flink 结合 Kafka 构建端到端的 Exactly-Once 处理
37、360 深度实践：Flink 与 Storm 协议级对比
38、如何基于 Flink+TensorFlow 打造实时智能异常检测平台？只看这一篇就够了
39、Apache Flink 1.9 重大特性提前解读
40、Flink 全网最全资源（视频、博客、PPT、入门、实战、源码解析、问答等持续更新）
41、Flink 灵魂两百问，这谁顶得住？
42、Flink 从 0 到 1 学习 —— 如何使用 Side Output 来分流？
43、你公司到底需不需要引入实时计算引擎？
44、一文让你彻底了解大数据实时计算引擎 Flink
源码解析
1、Flink 源码解析 —— 源码编译运行
2、Flink 源码解析 —— 项目结构一览
3、Flink 源码解析—— local 模式启动流程
4、Flink 源码解析 —— standalone session 模式启动流程
5、Flink 源码解析 —— Standalone Session Cluster 启动流程深度分析之 Job Manager 启动
6、Flink 源码解析 —— Standalone Session Cluster 启动流程深度分析之 Task Manager 启动
7、Flink 源码解析 —— 分析 Batch WordCount 程序的执行过程
8、Flink 源码解析 —— 分析 Streaming WordCount 程序的执行过程
9、Flink 源码解析 —— 如何获取 JobGraph？
10、Flink 源码解析 —— 如何获取 StreamGraph？
11、Flink 源码解析 —— Flink JobManager 有什么作用？
12、Flink 源码解析 —— Flink TaskManager 有什么作用？
13、Flink 源码解析 —— JobManager 处理 SubmitJob 的过程
14、Flink 源码解析 —— TaskManager 处理 SubmitJob 的过程
15、Flink 源码解析 —— 深度解析 Flink Checkpoint 机制
16、Flink 源码解析 —— 深度解析 Flink 序列化机制
17、Flink 源码解析 —— 深度解析 Flink 是如何管理好内存的？
18、Flink Metrics 源码解析 —— Flink-metrics-core
19、Flink Metrics 源码解析 —— Flink-metrics-datadog
20、Flink Metrics 源码解析 —— Flink-metrics-dropwizard
21、Flink Metrics 源码解析 —— Flink-metrics-graphite
22、Flink Metrics 源码解析 —— Flink-metrics-influxdb
23、Flink Metrics 源码解析 —— Flink-metrics-jmx
24、Flink Metrics 源码解析 —— Flink-metrics-slf4j
25、Flink Metrics 源码解析 —— Flink-metrics-statsd
26、Flink Metrics 源码解析 —— Flink-metrics-prometheus
26、Flink Annotations 源码解析
27、Flink 源码解析 —— 如何获取 ExecutionGraph？
28、大数据重磅炸弹——实时计算框架 Flink
29、Flink Checkpoint- 轻量级分布式快照
30、Flink Clients 源码解析
原文出处：zhisheng 的博客，欢迎关注我的公众号：zhisheng