Flink的各种数据源（source）

 

第一步：创建流处理环境：

 val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

第二步：读取数据

第一种.从已有集合读取数据

 val stream1 = env.fromCollection(List(
            SensorReading("sensor_1", 1547718159, 4),
            SensorReading("sensor_2", 1547718261, 1),
            SensorReading("sensor_9", 1547718272, 6.6),
            SensorReading("sensor_10", 1547718285, 8.1)
        ))

第二种.读取任意类型的数据

env.fromElements(1, 34, "date")

第三种.从文件读取数据

 val stream = env.readTextFile("D:\\test.txt")
        

第四种.从kafka读取数据

1）添加依赖

        
            org.apache.flink
            flink-connector-kafka-0.11_2.11
            1.7.2
        

2）代码 

        // 定义相关的配置
        val properties = new Properties()
        properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092")
        properties.setProperty("group.id", "consumer-group")
        properties.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer")
        properties.setProperty("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer")
        properties.setProperty("auto.offset.reset", "latest")
        
        val stream = env.addSource(
            new FlinkKafkaConsumer011[String]("sensor", new SimpleStringSchema(), properties)
           //[String]为数据类型
           //"sensor"为kafka的topic
           //new SimpleStringSchema()为数据类型（此处为string）的反序列化器，
           //properties为配置
        )
     

第五种.自定义source

1）自定义数据源

//自定义类，继承SourceFunction，每条数据是一个（int，Long）类型的元组（根据业务自定义）
class MySensorSource2() extends SourceFunction[(Int, Long)] {
    // 定义一个标识，表示数据源是否继续运行
    var running: Boolean = true
    
    //定义不运行的标志
    override def cancel(): Unit = {
        running = false
    }
    
    
    override def run(sourceContext: SourceFunction.SourceContext[(Int, Long)]): Unit = {
        
        // 无限循环，产生随机的数据流
        while (running) {
            
            //为防止生成过快，线程没调用一次休眠100毫秒
            Thread.sleep(100)
            
            sourceContext.collect(
                //生成随机数，第一个是三位的整数，第二位是时间戳
                new Random().nextInt(999), System.currentTimeMillis().toLong
            )
        }
    }
}

2）从数据源读取数据

val stream5 = env.addSource(new MySensorSource2())
stream5.print()

输出结果：