Flink_DataStreamAPI_源算子Source

1从集合中读取数据

最简单的读取数据的方式，就是在代码中直接创建一个Java集合，然后调用执行环境的fromCollection方法进行读取。这相当于将数据临时存储到内存中，形成特殊的数据结构后，作为数据源使用，一般用于测试。

public static void main(String[] args) throws Exception {

    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
	List<Integer> data = Arrays.asList(1, 22, 3);
    DataStreamSource<Integer> ds = env.fromCollection(data);
	stream.print();
    env.execute();
}

2从文件读取数据

真正的实际应用中，自然不会直接将数据写在代码中。通常情况下，我们会从存储介质中获取数据，一个比较常见的方式就是读取日志文件。这也是批处理中最常见的读取方式。读取文件，需要添加文件连接器依赖:

 <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-connector-files</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
</dependency>

public static void main(String[] args) throws Exception {

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        FileSource<String> fileSource = FileSource.forRecordStreamFormat(new TextLineInputFormat(), new Path("input/word.txt")).build();
        env.fromSource(fileSource,WatermarkStrategy.noWatermarks(),"file").print();
        env.execute();
}

说明：
参数可以是目录，也可以是文件；还可以从HDFS目录下读取，使用路径hdfs://…；
路径可以是相对路径，也可以是绝对路径；
相对路径是从系统属性user.dir获取路径：idea下是project的根目录，standalone模式下是集群节点根目录；

3从Socket读取数据

不论从集合还是文件，我们读取的其实都是有界数据。在流处理的场景中，数据往往是无界的。
我们之前用到的读取socket文本流，就是流处理场景。但是这种方式由于吞吐量小、稳定性较差，一般也是用于测试。

DataStream<String> stream = env.socketTextStream("localhost", 7777);

4从Kafka读取数据

Flink官方提供了连接工具flink-connector-kafka，直接帮我们实现了一个消费者FlinkKafkaConsumer，它就是用来读取Kafka数据的SourceFunction。
所以想要以Kafka作为数据源获取数据，我们只需要引入Kafka连接器的依赖。Flink官方提供的是一个通用的Kafka连接器，它会自动跟踪最新版本的Kafka客户端。目前最新版本只支持0.10.0版本以上的Kafka。这里我们需要导入的依赖如下。

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-kafka</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

public class SourceKafka {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        KafkaSource<String> kafkaSource = KafkaSource.<String>builder()
            .setBootstrapServers("hadoop102:9092")
            .setTopics("topic_1")
            .setGroupId("atguigu")
            .setStartingOffsets(OffsetsInitializer.latest())
            .setValueOnlyDeserializer(new SimpleStringSchema()) 
            .build();

        DataStreamSource<String> stream = env.fromSource(kafkaSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "kafka-source");
        stream.print("Kafka");
        env.execute();
    }
}

5从数据生成器读取数据

Flink从1.11开始提供了一个内置的DataGen 连接器，主要是用于生成一些随机数，用于在没有数据源的时候，进行流任务的测试以及性能测试等。1.17提供了新的Source写法，需要导入依赖：

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-connector-datagen</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>

public class DataGeneratorDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        DataGeneratorSource<String> dataGeneratorSource =
                new DataGeneratorSource<>(
                        new GeneratorFunction<Long, String>() {
                            @Override
                            public String map(Long value) throws Exception {
                                return "Number:"+value;
                            }
                        },
                        Long.MAX_VALUE,
                        RateLimiterStrategy.perSecond(10),
                        Types.STRING
                );


        env.fromSource(dataGeneratorSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "datagenerator").print();


        env.execute();
    }
}

Flink支持的数据类型

1）Flink的类型系统

Flink使用“类型信息”（TypeInformation）来统一表示数据类型。TypeInformation类是Flink中所有类型描述符的基类。它涵盖了类型的一些基本属性，并为每个数据类型生成特定的序列化器、反序列化器和比较器。

2）Flink支持的数据类型

对于常见的Java和Scala数据类型，Flink都是支持的。Flink在内部，Flink对支持不同的类型进行了划分，这些类型可以在Types工具类中找到：

（1）基本类型
所有Java基本类型及其包装类，再加上Void、String、Date、BigDecimal和BigInteger。

（2）数组类型
包括基本类型数组（PRIMITIVE_ARRAY）和对象数组（OBJECT_ARRAY）。

（3）复合数据类型
-Java元组类型（TUPLE）：这是Flink内置的元组类型，是Java API的一部分。最多25个字段，也就是从Tuple0~Tuple25，不支持空字段。
-Scala 样例类及Scala元组：不支持空字段。
-行类型（ROW）：可以认为是具有任意个字段的元组，并支持空字段。
-POJO：Flink自定义的类似于Java bean模式的类。

（4）辅助类型
Option、Either、List、Map等。

（5）泛型类型（GENERIC）
Flink支持所有的Java类和Scala类。不过如果没有按照上面POJO类型的要求来定义，就会被Flink当作泛型类来处理。Flink会把泛型类型当作黑盒，无法获取它们内部的属性；它们也不是由Flink本身序列化的，而是由Kryo序列化的。
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。而相比之下，POJO还支持在键（key）的定义中直接使用字段名，这会让我们的代码可读性大大增加。所以，在项目实践中，往往会将流处理程序中的元素类型定为Flink的POJO类型。
Flink对POJO类型的要求如下：
-类是公有（public）的
-有一个无参的构造方法
-所有属性都是公有（public）的
-所有属性的类型都是可以序列化的

3）类型提示（Type Hints）

Flink还具有一个类型提取系统，可以分析函数的输入和返回类型，自动获取类型信息，从而获得对应的序列化器和反序列化器。但是，由于Java中泛型擦除的存在，在某些特殊情况下（比如Lambda表达式中），自动提取的信息是不够精细的——只告诉Flink当前的元素由“船头、船身、船尾”构成，根本无法重建出“大船”的模样；这时就需要显式地提供类型信息，才能使应用程序正常工作或提高其性能。
为了解决这类问题，Java API提供了专门的“类型提示”（type hints）。
回忆一下之前的word count流处理程序，我们在将String类型的每个词转换成（word， count）二元组后，就明确地用returns指定了返回的类型。因为对于map里传入的Lambda表达式，系统只能推断出返回的是Tuple2类型，而无法得到Tuple2<String, Long>。只有显式地告诉系统当前的返回类型，才能正确地解析出完整数据。

.map(word -> Tuple2.of(word, 1L))
.returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.LONG));

Flink还专门提供了TypeHint类，它可以捕获泛型的类型信息，并且一直记录下来，为运行时提供足够的信息。我们同样可以通过.returns()方法，明确地指定转换之后的DataStream里元素的类型。

returns(new TypeHint<Tuple2<Integer, SomeType>>(){})