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Flink的DataSource三部曲之三:自定义

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一万年来谁著史，三千里外欲封侯。这篇文章主要讲述Flink的DataSource三部曲之三:自定义相关的知识，希望能为你提供帮助。
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  • 本文是《Flink的DataSource三部曲》的终篇，前面都是在学习Flink已有的数据源功能，但如果这些不能满足需要，就要自定义数据源（例如从数据库获取数据），也就是今天实战的内容，如下图红框所示：
    Flink的DataSource三部曲之三:自定义

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环境和版本
  • 本次实战的环境和版本如下：
    1. JDK：1.8.0_211
    2. Flink：1.9.2
    3. Maven：3.6.0
    4. 操作系统：macOS Catalina 10.15.3 （MacBook Pro 13-inch, 2018）
    5. IDEA：2018.3.5 (Ultimate Edition) 在服务器上搭建Flink服务
    6. 前面两章的程序都是在IDEA上运行的，本章需要通过Flink的web ui观察运行结果，因此要单独部署Flink服务，我这里是在CentOS环境通过docker-compose部署的，以下是docker-compose.yml的内容，用于参考：
      version: "2.1" services: jobmanager: image: flink:1.9.2-scala_2.12 expose: - "6123" ports: - "8081:8081" command: jobmanager environment: - JOB_MANAGER_RPC_ADDRESS=jobmanager taskmanager1: image: flink:1.9.2-scala_2.12 expose: - "6121" - "6122" depends_on: - jobmanager command: taskmanager links: - "jobmanager:jobmanager" environment: - JOB_MANAGER_RPC_ADDRESS=jobmanager taskmanager2: image: flink:1.9.2-scala_2.12 expose: - "6121" - "6122" depends_on: - jobmanager command: taskmanager links: - "jobmanager:jobmanager" environment: - JOB_MANAGER_RPC_ADDRESS=jobmanager

  1. 下图是我的Flink情况，有两个Task Maganer，共八个Slot全部可用：
    Flink的DataSource三部曲之三:自定义

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源码下载
  • 如果您不想写代码，整个系列的源码可在GitHub下载到，地址和链接信息如下表所示(https://github.com/zq2599/blog_demos)：
名称 链接 备注
项目主页 https://github.com/zq2599/blog_demos 该项目在GitHub上的主页
git仓库地址(https) https://github.com/zq2599/blog_demos.git 该项目源码的仓库地址，https协议
git仓库地址(ssh) git@github.com:zq2599/blog_demos.git 该项目源码的仓库地址，ssh协议
  • 这个git项目中有多个文件夹，本章的应用在==flinkdatasourcedemo==文件夹下，如下图红框所示：
    Flink的DataSource三部曲之三:自定义

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  • 准备完毕，开始开发； 实现SourceFunctionDemo接口的DataSource
    1. 从最简单的开始，开发一个不可并行的数据源并验证；
    2. 实现SourceFunction接口，在工程==flinkdatasourcedemo==中增加SourceFunctionDemo.java：
      package com.bolingcavalry.customize;

【Flink的DataSource三部曲之三:自定义】import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
public class SourceFunctionDemo
public static void main(String[] args) throws Exception
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
//并行度为2
env.setParallelism(2);
DataStream< Tuple2< Integer,Integer> > dataStream = env.addSource(new SourceFunction< Tuple2< Integer, Integer> > () private volatile boolean isRunning = true; @Override public void run(SourceContext< Tuple2< Integer, Integer> > ctx) throws Exception int i = 0; while (isRunning) ctx.collect(new Tuple2< > (i++ % 5, 1)); Thread.sleep(1000); if(i> 9) break; @Override public void cancel() isRunning = false; ); dataStream .keyBy(0) .timeWindow(Time.seconds(2)) .sum(1) .print(); env.execute("Customize DataSource demo : SourceFunction");


3. 从上述代码可见，给addSource方法传入一个匿名类实例，该匿名类实现了SourceFunction接口； 4. 实现SourceFunction接口只需实现run和cancel方法； 5. ==run==方法产生数据，这里为了简答操作，每隔一秒产生一个Tuple2实例，由于接下来的算子中有keyBy操作，因此Tuple2的第一个字段始终保持着5的余数，这样可以多几个key，以便分散到不同的slot中； 6. 为了核对数据是否准确，这里并没有无限发送数据，而是仅发送了10个Tuple2实例； 7. ==cancel==是job被取消时执行的方法； 8. 整体并行度显式设置为2； 9. 编码完成后，执行==mvn clean package -U -DskipTests==构建，在target目录得到文件==flinkdatasourcedemo-1.0-SNAPSHOT.jar==； 10. 在Flink的web UI上传flinkdatasourcedemo-1.0-SNAPSHOT.jar，并指定执行类，如下图红框所示： ![在这里插入图片描述](https://s4.51cto.com/images/blog/202203/21155527_62382f6fc76c468658.png?x-oss-process=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=) 11. 任务执行完成后，在==Completed Jobs==页面可以看到，DataSource的并行度是1（红框），对应的SubTask一共发送了10条记录（蓝框），这和我们的代码是一致的； ![在这里插入图片描述](https://s4.51cto.com/images/blog/202203/21155527_62382f6fb2f0385530.png?x-oss-process=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=) 12. 再来看消费的子任务，如下图，红框显示并行度是2，这和前面代码中的设置是一致的，蓝框显示两个子任务一共收到10条数据记录，和上游发出的数量一致： ![在这里插入图片描述](https://s4.51cto.com/images/blog/202203/21155528_62382f7014e7754863.png?x-oss-process=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=) 13. 接下来尝试多并行度的DataSource； ### 实现ParallelSourceFunction接口的DataSource 1. 如果自定义DataSource中有复杂的或者耗时的操作，那么增加DataSource的并行度，让多个SubTask同时进行这些操作，可以有效提升整体吞吐量（前提是硬件资源充裕）； 2. 接下来实战可以并行执行的DataSource，原理是DataSoure实现ParallelSourceFunction接口，代码如下，可见和SourceFunctionDemo几乎一样，只是addSource方发入参不同，该入参依然是匿名类，不过实现的的接口变成了ParallelSourceFunction： ```java package com.bolingcavalry.customize; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.ParallelSourceFunction; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time; public class ParrelSourceFunctionDemo public static void main(String[] args) throws Exception final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); //并行度为2 env.setParallelism(2); DataStream< Tuple2< Integer,Integer> > dataStream = env.addSource(new ParallelSourceFunction< Tuple2< Integer, Integer> > () private volatile boolean isRunning = true; @Override public void run(SourceContext< Tuple2< Integer, Integer> > ctx) throws Exception int i = 0; while (isRunning) ctx.collect(new Tuple2< > (i++ % 5, 1)); Thread.sleep(1000); if(i> 9) break; @Override public void cancel() isRunning = false; ); dataStream .keyBy(0) .timeWindow(Time.seconds(2)) .sum(1) .print(); env.execute("Customize DataSource demo : ParallelSourceFunction");

  1. 编码完成后，执行==mvn clean package -U -DskipTests==构建，在target目录得到文件==flinkdatasourcedemo-1.0-SNAPSHOT.jar==；
  2. 在Flink的web UI上传flinkdatasourcedemo-1.0-SNAPSHOT.jar，并指定执行类，如下图红框所示：
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  3. 任务执行完成后，在==Completed Jobs==页面可以看到，如今DataSource的并行度是2（红框），对应的SubTask一共发送了20条记录（蓝框），这和我们的代码是一致的，绿框显示两个SubTask的Task Manager是同一个：
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  4. 为什么DataSource一共发送了20条记录？因为每个SubTask中都有一份ParallelSourceFunction匿名类的实例，对应的run方法分别被执行，因此每个SubTask都发送了10条；
  5. 再来看消费数据的子任务，如下图，红框显示并行度与代码中设置的数量是一致的，蓝框显示两个SubTask一共消费了20条记录，和数据源发出的记录数一致，另外绿框显示两个SubTask的Task Manager是同一个，而且和DataSource的TaskManager是同一个，因此整个job都是在同一个TaskManager进行的，没有跨机器带来的额外代价：
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  6. 接下来要实践的内容，和另一个重要的抽象类有关； 继承抽象类RichSourceFunction的DataSource
  7. 对RichSourceFunction的理解是从继承关系开始的，如下图，SourceFunction和RichFunction的特性最终都体现在RichSourceFunction上，SourceFunction的特性是数据的生成(run方法)，RichFunction的特性是对资源的连接和释放(open和close方法)：
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  8. 接下来开始实战，目标是从mysql获取数据作为DataSource，然后消费这些数据；
  9. 请提前准备好可用的MySql数据库，然后执行以下SQL，创建库、表、记录：
    DROP DATABASE IF EXISTS flinkdemo; CREATE DATABASE IF NOT EXISTS flinkdemo; USE flinkdemo;

SELECT CREATING DATABASE STRUCTURE as INFO;
DROP TABLE IF EXISTS student;
CREATE TABLE student (
id int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
name varchar(25) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin;
INSERT INTO student VALUES (1, student01), (2, student02), (3, student03), (4, student04), (5, student05), (6, student06);
COMMIT;
4. 在pom.xml中增加mysql依赖： ```java < dependency> < groupId> mysql< /groupId> < artifactId> mysql-connector-java< /artifactId> < version> 5.1.34< /version> < /dependency>

  1. 新增MySQLDataSource.java，内容如下：
    package com.bolingcavalry.customize;

import com.bolingcavalry.Student;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.RichSourceFunction;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
public class MySQLDataSource extends RichSourceFunction< Student>
private Connection connection = null; private PreparedStatement preparedStatement = null; private volatile boolean isRunning = true; @Override public void open(Configuration parameters) throws Exception super.open(parameters); if(null==connection) Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver"); connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://192.168.50.43:3306/flinkdemo?useUnicode=true& characterEncoding=UTF-8", "root", "123456"); if(null==preparedStatement) preparedStatement = connection.prepareStatement("select id, name from student"); /** * 释放资源 * @throws Exception */ @Override public void close() throws Exception super.close(); if(null!=preparedStatement) try preparedStatement.close(); catch (Exception exception) exception.printStackTrace(); if(null==connection) connection.close(); @Override public void run(SourceContext< Student> ctx) throws Exception ResultSet resultSet = preparedStatement.executeQuery(); while (resultSet.next() & & isRunning) Student student = new Student(); student.setId(resultSet.getInt("id")); student.setName(resultSet.getString("name")); ctx.collect(student); @Override public void cancel() isRunning = false;


6. 上面的代码中，MySQLDataSource继承了RichSourceFunction，作为一个DataSource，可以作为addSource方法的入参； 7. open和close方法都会被数据源的SubTask调用，open负责创建数据库连接对象，close负责释放资源； 8. open方法中直接写死了数据库相关的配置(不可取)； 9. run方法在open之后被调用，作用和之前的DataSource例子一样，负责生产数据，这里是用前面准备好的preparedStatement对象直接去数据库取数据； 10. 接下来写个Demo类使用MySQLDataSource： ```java package com.bolingcavalry.customize; import com.bolingcavalry.Student; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; public class RichSourceFunctionDemo public static void main(String[] args) throws Exception final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); //并行度为2 env.setParallelism(2); DataStream< Student> dataStream = env.addSource(new MySQLDataSource()); dataStream.print(); env.execute("Customize DataSource demo : RichSourceFunction");

  1. 从上述代码可见，MySQLDataSource实例传入addSource方法即可创建数据集；
  2. 像之前那样，编译构建、提交到Flink、指定任务类，即可开始执行此任务；
  3. 执行结果如下图，DataSource的并行度是1，一共发送六条记录，即student表的所有记录：
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  4. 处理数据的SubTask一共两个，各处理三条消息：
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  5. 由于代码中对数据集执行了print()，因此在TaskManager控制台看到数据输出如下图红框所示：
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    关于RichParallelSourceFunction
  6. 实战到了这里，还剩RichParallelSourceFunction这个抽象类我们还没有尝试过，但我觉得这个类可以不用在文中多说了，咱们把RichlSourceFunction和RichParallelSourceFunction的类图放在一起看看：
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  7. 从上图可见，在RichFunction继承关系上，两者一致，在SourceFunction的继承关系上，RichlSourceFunction和RichParallelSourceFunction略有不同，RichParallelSourceFunction走的是ParallelSourceFunction这条线，而SourceFunction和ParallelSourceFunction的区别，前面已经讲过了，因此，结果不言而喻：==继承RichParallelSourceFunction的DataSource的并行度是可以大于1的==；
  8. 读者您如果有兴趣，可以将前面的MySQLDataSource改成继承RichParallelSourceFunction再试试，DataSource的并行度会超过1，==但是绝不是只有这一点变化==，DAG图显示Flink还会做一些Operator Chain处理，但这不是本章要关注的内容，只能说结果是正确的（两个DataSource的SubTask，一共发送12条记录），建议您试试；
  • 至此，《Flink的DataSource三部曲》系列就全部完成了，好的开始是成功的一半，在拿到数据后，后面还有很多知识点要学习和掌握，接下来的文章会继续深入Flink的奇妙之旅；
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