Flink Source不同的来源

1、Source几个不同的来源

//创建环境
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

//基本的数据源
//1、端口数据源
env.socketTextStream(“master”，6666)		//连接虚拟机等端口，master是虚拟机主机名，也可以是ip

//2、文件数据源
env.readTextFile(path,"UTF_8")			//path是要读取文件的路径，utf-8是字符编码

//3、本地数据源
env.fromSequeence(1,100)		//是一个Seq，从1到100		内容

env.fromCollection(List(1,2,3,4))		//是一个集合列表，内容格式要一致

env.fromElements(1,2,3,"d")			//单个元素，，内容格式可以不一样

2、kafka作为数据源，flink读取

kakfa producer生产者产生数据，flink读取

//创建环境
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

//定义kakfa消费者配置文件
val props = new Properties()

//可以传入多个生产者，，master是主机名，也可以换成ip
props.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"master:9092,slave1:9092",)
//分组名称
props.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"gr01")

//读取kafka生产者产生的数据
//addSource需要的参数是一个SourceFunction，这里传入的是FlinkKafkaConsumer，也可以自定义，继承RichParallelSourceFunction即可
//FlinkKafkaConsumer:参数1，主题，参数2，序列化，参数3，配置文件
val inputStream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer[String]("test", new SimpleStringSchema(), props))

3、myslq数据库作为数据源，且自定义Source

object MyJDBCSource {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

//创建环境
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

//调用addSource，传入自己写的自定义的Source
env.addSource(new MyJDBCSourceFunc)
.print()

//启动
env.execute()
	}
}

//自定义Source数据源
//在同一个文件下创建一个类，然后继承RichParallelSourceFunction，是多线程的
//参数Worker是一个自己写的样例类，是根据数据中的数据来编写的
class MyJDBCSourceFunc extends RichParallelSourceFunction[Worker] {

	var conn:Connection = _
	var statement:PreparedDtatement = _
	var flag:Boolean = true
//连接数据库
override def open(oarameters:Configuartion):Unit = {
	conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhos:3306/test?characterEncoding=utf-8&serverTimezone=UTC","root","147258")
	statemant = conn.prepareStatement("select * from stu")
} 

//对从数据库中读取的数据做输出
override def run(ctx:SourceFunction.SourceContext[Worker]):Unit={
//用flag控制循环
while(flag){	
	Thread.sleep(5000)
	val resultSet = statement.executeQuery()
	while(restultSet.next()){
		val id = resultSet.getInt(1)
		val name = resultSet.getString(2)
		ctx.collect(Worker(id,name)) 
		}
	}
}

//控制循环override def cancel():Unit = flag =flase

//关闭连接
override def close():Unit = {
	if(statemant!=null) statemant.close()
    if(conn!=null) conn.close()
}


}