Flink学习笔记：Connectors概述

本文为《Flink大数据项目实战》学习笔记，想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学，推荐学习课程：

Flink大数据项目实战：http://t.cn/EJtKhaz

1. 各种Connector

1.1Connector是什么鬼

Connectors是数据进出Flink的一套接口和实现，可以实现Flink与各种存储、系统的连接

注意：数据进出Flink的方式不止Connectors，还有：

1.Async I/O(类Source能力)：异步访问外部数据库

2.Queryable State(类Sink能力)：当读多写少时，外部应用程序从Flink拉取需要的数据，而不是Flink把大量数据推入外部系统(后面再讲)

1.2哪些渠道获取connector

预定义Source和Sink：直接就用，无序引入额外依赖，一般用于测试、调试。

捆绑的Connectors：需要专门引入对应的依赖(按需)，主要是实现外部数据进出Flink

1.Apache Kafka (source/sink)

2.Apache Cassandra (sink)

3.Amazon Kinesis Streams (source/sink)

4.Elasticsearch (sink)

5.Hadoop FileSystem (sink)

6.RabbitMQ (source/sink)

7.Apache NiFi (source/sink)

8.Twitter Streaming API (source)

Apache Bahir

1.Apache ActiveMQ (source/sink)

2.Apache Flume (sink)

3.Redis (sink)

4.Akka (sink)

5.Netty (source)

1.3预定义Source

预定义Source包含以下几类：

1.基于文件

readTextFile

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnviro nment();

DataStream lines = env.readTextFile("file:///path");

readFile

DataStream lines = env.readFile(inputFormat, "file:///path");

2.基于Socket

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnviro nment();

DataStream socketLines = env .socketTextStream("localhost", 9998);

3.基于Elements 和Collections

fromElements 

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnviro nment();

DataStream names = env.fromElements("hello", "world", "!");

fromCollections

List list = new ArrayList(); list.add("Hello"); list.add("world");

list.add("!");

DataStream names = env.fromCollection(list);

使用场景: 应用本地测试，但是流处理应用会出现Finished的状态

1.4预定义Sink

stream.print() /printToErr()(注: 线上应用杜绝使用，采用抽样打印或者日志的方式)

stream.writeAsText("/path/to/file")/ TextOutputFormat

stream.writeAsCsv(“/path/to/file”)/ CsvOutputFormat

writeUsingOutputFormat() / FileOutputFormat 

stream.writeToSocket(host, port, SerializationSchema)

1.5队列系统Connector(捆绑)

支持Source 和 Sink

需要专门引入对应的依赖(按需)，主要是实现外部数据进出Flink

1.Kafka(后续专门讲)

2.RabbitMQ

1.6存储系统Connector(捆绑)

只支持Sink

1.HDFS

2.ElasticSearch

3.Redis

4.Apache Cassandra

1.7 Source容错性保证

1.8 Sink容错性保证

2. 自定义Source与Sink

2.1自定义Source

1.实现SourceFunction(非并行，并行度为1)

1）适用配置流，通过广播与时间流做交互

2）继承SourceFuncion， 实现run 方法

3）cancel 方法需要处理好(cancel 应用的时候，这个方法会被调用)

4）基本不需要做容错性保证

2.实现ParallelSourceFunction

1）实现ParallelSourceFunction类或者继承RichParallelSourceFunction。

2）实现切分数据的逻辑 

3）实现CheckpointedFunction接口，来保证容错保证。

4）Source 拥有回溯读取，可以减少的状态的保存。

3.继承RichParallelSourceFunction

2.2自定义Sink

1）实现SinkFunction 接口或者继承RichSinkFunction。

2）实现CheckpointedFunction， 做容错性保证。