【尚硅谷Java版】Flink中DataStream API篇之读取数据源

        flink可以从各种来源获取数据，然后构建DataStream进行转换处理，一般把数据的输入称为数据源，读取数据的算子就称为源算子(在代码里面调用的那个API)
        在代码中读取数据源的方式有以下三种：

1. 从文件中读取数据
2. 从集合中读取数据
3. 从元素中读取数据
4. 从kafka中读取数据

在使用以上4种方式读取数据源之前先创建一个名称为Event的类

注意：
这里我们需要注意以下几点：
*1、类必须是公有的
*2、所有属性都是公有的
*3、所有属性的类型都是可以序列化的

package com.atguigu.chapter05;

import java.sql.Timestamp;

/**
 * @author potential
 */
public class Event {
    /**
     * 这里我们需要注意以下几点：
     *      1、类必须是公有的
     *      2、所有属性都是公有的
     *      3、所有属性的类型都是可以序列化的
     */
    public String user;
    public String url;
    public Long timestamp;

    public String getUser() {
        return user;
    }

    public void setUser(String user) {
        this.user = user;
    }

    public String getUrl() {
        return url;
    }

    public void setUrl(String url) {
        this.url = url;
    }

    public Long getTimestamp() {
        return timestamp;
    }

    public void setTimestamp(Long timestamp) {
        this.timestamp = timestamp;
    }

    public Event() {
    }

    public Event(String user, String url, Long timestamp) {
        this.user = user;
        this.url = url;
        this.timestamp = timestamp;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Event{" +
                "user='" + user + '\'' +
                ", url='" + url + '\'' +
                ", timestamp=" + new Timestamp(timestamp) +
                '}';
    }
}

使用4种方式读取数据源

方式一：从文件中读取数据

（1）创建一个input包，在里面创建clicks.txt文件

（2）并在clicks.txt文件中添加如下内容(可随意添加，也可直接复制我这里的直接使用即可)：

 Mary,./home,1000
Alice,./cart,2000
Bob,./prod?id=100,3000
Bob,./cart,4000
Bob,./home,5000
Mary,./home,6000
Bob,./cart,7000
Bob,./home,8000
Bob,./prod?id=10, 9000

（3）编写测试类SourceTest，在测试类中使用方式一：从文件中读取数据源

   //(1)从文件中读取数据 批量处理   常用
        DataStreamSource stream1 = env.readTextFile("input/clicks.txt");

方式二：从集合中读取数据

在测试类中使用方式二：从集合中读取数据源

 ArrayList nums=new ArrayList<>();
        nums.add(2);
        nums.add(5);
        DataStreamSource numStream = env.fromCollection(nums);

        ArrayList events = new ArrayList<>();
        events.add(new Event("Mary","./home",1000L));
        events.add(new Event("Bob","./cart",2000L));
        DataStreamSource stream2 = env.fromCollection(events);

方式三：从元素中读取数据

  DataStreamSource stream3 = env.fromElements(
                new Event("Mary", "./home", 1000L),
                new Event("Bob", "./cart", 2000L)
        );

方式四：从socket文本流中读取

 //(4)、从socket文本流中读取
        DataStreamSource stream4  = env.socketTextStream("hostname", 7777);

测试过程可以参考：https://blog.csdn.net/junR_980218/article/details/125375722

测试

将上面的三种方式同时写入一个测试类SourceTest当中，如下代码所示。进行测试

package com.atguigu.chapter05;

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

import java.util.ArrayList;

/**
 * @author potential
 */
public class SourceTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1、创建执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //方便调试，对于全局的并行度设为1
        env.setParallelism(1);
        /**
         * 2、从不同的来源读取数据
         */
        //(1)从文件中读取数据 批量处理   常用
        DataStreamSource stream1 = env.readTextFile("input/clicks.txt");

        //(2)从集合中读取数据  常用于测试
        ArrayList nums=new ArrayList<>();
        nums.add(2);
        nums.add(5);
        DataStreamSource numStream = env.fromCollection(nums);

        ArrayList events = new ArrayList<>();
        events.add(new Event("Mary","./home",1000L));
        events.add(new Event("Bob","./cart",2000L));
        DataStreamSource stream2 = env.fromCollection(events);

        //(3)、从元素读取数据  常用于测试
        DataStreamSource stream3 = env.fromElements(
                new Event("Mary", "./home", 1000L),
                new Event("Bob", "./cart", 2000L)
        );
          //(4)、从socket文本流中读取
        DataStreamSource stream4  = env.socketTextStream("hostname", 7777);

        stream1.print("1");
        numStream.print("nums");
        stream2.print("2");
        stream3.print("3");
        stream4.print("4");

        env.execute();

    }
}

测试结果

方式五：从kafka中读取数据

//(5)从kafka中读取数据——即是消费数据 消费者模型
Properties properties = new Properties();
//"hadoop102:9092":指的是 虚拟机的名称和端口号
properties.setProperty("bootstrap.servers","hadoop102:9092");
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");

DataStreamSource kafkaStream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer("clicks", new SimpleStringSchema(), properties));

kafkaStream.print();
env.execute();

测试的话，在虚拟机中开启zookeeper、kafka、并且创建一个生产者、创建一个主题，然后输入数据进行测试