Apache Flink 作为一个分布式流批一体处理框架，其数据处理流程始于数据源(Data Source)。Data Source 是Flink程序中负责读取原始数据的组件，决定了数据如何进入Flink系统。Flink提供了丰富的数据源连接器，支持从各种存储系统和消息队列中读取数据。

一、内置 Data Source

Flink Data Source 用于定义 Flink 程序的数据来源，Flink 官方提供了多种数据获取方法，用于帮助开发者简单快速地构建输入流，具体如下：

1.1 基于文件构建

1. readTextFile(path)：按照 TextInputFormat 格式读取文本文件，并将其内容以字符串的形式返回。示例如下：

env.readTextFile(filePath).print();

2. readFile(fileInputFormat, path) ：按照指定格式读取文件。

3. readFile(inputFormat, filePath, watchType, interval, typeInformation)：按照指定格式周期性的读取文件。其中各个参数的含义如下：

• inputFormat：数据流的输入格式。

• filePath：文件路径，可以是本地文件系统上的路径，也可以是 HDFS 上的文件路径。

• watchType：读取方式，它有两个可选值，分别是 FileProcessingMode.PROCESS_ONCE 和 FileProcessingMode.PROCESS_CONTINUOUSLY：前者表示对指定路径上的数据只读取一次，然后退出；后者表示对路径进行定期地扫描和读取。需要注意的是如果 watchType 被设置为 PROCESS_CONTINUOUSLY，那么当文件被修改时，其所有的内容 (包含原有的内容和新增的内容) 都将被重新处理，因此这会打破 Flink 的 exactly-once 语义。

• interval：定期扫描的时间间隔。

• typeInformation：输入流中元素的类型。

使用示例如下：

final String filePath = "D:\\log4j.properties";
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.readFile(new TextInputFormat(new Path(filePath)),
             filePath,
             FileProcessingMode.PROCESS_ONCE,
             1,
             BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO).print();
env.execute();

1.2 基于集合构建

1. fromCollection(Collection)：基于集合构建，集合中的所有元素必须是同一类型。示例如下：

env.fromCollection(Arrays.asList(1,2,3,4,5)).print();

2. fromElements(T ...)： 基于元素构建，所有元素必须是同一类型。示例如下：

env.fromElements(1,2,3,4,5).print();

3. generateSequence(from, to)：基于给定的序列区间进行构建。示例如下：

env.generateSequence(0,100);

4. fromCollection(Iterator, Class)：基于迭代器进行构建。第一个参数用于定义迭代器，第二个参数用于定义输出元素的类型。使用示例如下：

env.fromCollection(new CustomIterator(), BasicTypeInfo.INT_TYPE_INFO).print();

其中 CustomIterator 为自定义的迭代器，这里以产生 1 到 100 区间内的数据为例，源码如下。需要注意的是自定义迭代器除了要实现 Iterator 接口外，还必须要实现序列化接口 Serializable ，否则会抛出序列化失败的异常：

import java.io.Serializable;
import java.util.Iterator;
​
public class CustomIterator implements Iterator<Integer>, Serializable {
    private Integer i = 0;
​
    @Override
    public boolean hasNext() {
        return i < 100;
    }
​
    @Override
    public Integer next() {
        i++;
        return i;
    }
}

5. fromParallelCollection(SplittableIterator, Class)：方法接收两个参数，第二个参数用于定义输出元素的类型，第一个参数 SplittableIterator 是迭代器的抽象基类，它用于将原始迭代器的值拆分到多个不相交的迭代器中。

1.3 基于 Socket 构建

Flink 提供了 socketTextStream 方法用于构建基于 Socket 的数据流，socketTextStream 方法有以下四个主要参数：

• hostname：主机名；

• port：端口号，设置为 0 时，表示端口号自动分配；

• delimiter：用于分隔每条记录的分隔符；

• maxRetry：当 Socket 临时关闭时，程序的最大重试间隔，单位为秒。设置为 0 时表示不进行重试；设置为负值则表示一直重试。示例如下：

 env.socketTextStream("192.168.8.120", 9999, "\n", 3).print();

二、自定义 Data Source

2.1 SourceFunction

除了内置的数据源外，用户还可以使用 addSource 方法来添加自定义的数据源。自定义的数据源必须要实现 SourceFunction 接口，这里以产生 [0 , 1000) 区间内的数据为例，代码如下：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
​
env.addSource(new SourceFunction[Long] {
      var count = 0L
      var isRunning = true
​
      override def cancel(): Unit = isRunning = false
​
      override def run(ctx: SourceFunction.SourceContext[Long]): Unit = {
        while (isRunning && count < 1000) {
          // 通过collect将输入发送出去
          ctx.collect(count)
          count += 1
        }
      }
    }).print()
env.execute()

2.2 ParallelSourceFunction 和 RichParallelSourceFunction

上面通过 SourceFunction 实现的数据源是不具有并行度的，即不支持在得到的 DataStream 上调用 setParallelism(n) 方法，此时会抛出如下的异常：

Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: Source: 1 is not a parallel source

如果你想要实现具有并行度的输入流，则需要实现 ParallelSourceFunction 或 RichParallelSourceFunction 接口，其与 SourceFunction 的关系如下图：

ParallelSourceFunction 直接继承自 ParallelSourceFunction，具有并行度的功能。RichParallelSourceFunction 则继承自 AbstractRichFunction，同时实现了 ParallelSourceFunction 接口，所以其除了具有并行度的功能外，还提供了额外的与生命周期相关的方法，如 open() ，closen() 。

三、Streaming Connectors

3.1 内置连接器

除了自定义数据源外， Flink 还内置了多种连接器，用于满足大多数的数据收集场景。当前内置连接器的支持情况如下：

• Apache Kafka (支持 source 和 sink)

• Apache Cassandra (sink)

• Amazon Kinesis Streams (source/sink)

• Elasticsearch (sink)

• Hadoop FileSystem (sink)

• RabbitMQ (source/sink)

• Apache NiFi (source/sink)

• Twitter Streaming API (source)

• Google PubSub (source/sink)

除了上述的连接器外，你还可以通过 Apache Bahir 的连接器扩展 Flink。Apache Bahir 旨在为分布式数据分析系统 (如 Spark，Flink) 等提供功能上的扩展，当前其支持的与 Flink 相关的连接器如下：

• Apache ActiveMQ (source/sink)

• Apache Flume (sink)

• Redis (sink)

• Akka (sink)

• Netty (source)

随着 Flink 的不断发展，可以预见到其会支持越来越多类型的连接器，关于连接器的后续发展情况，可以查看其官方文档：Streaming Connectors 。在所有 DataSource 连接器中，使用的广泛的就是 Kafka，所以这里我们以其为例，来介绍 Connectors 的整合步骤。

3.2 整合 Kakfa

1. 导入依赖

整合 Kafka 时，一定要注意所使用的 Kafka 的版本，不同版本间所需的 Maven 依赖和开发时所调用的类均不相同，具体如下：

这里我使用的 Kafka 版本为 kafka_2.12-2.2.0，添加的依赖如下：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-kafka_2.11</artifactId>
    <version>1.9.1</version>
</dependency>

2. 代码开发

这里以最简单的场景为例，接收 Kafka 上的数据并打印，代码如下：

final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
Properties properties = new Properties();
// 指定Kafka的连接位置
properties.setProperty("bootstrap.servers", "hadoop001:9092");
// 指定监听的主题，并定义Kafka字节消息到Flink对象之间的转换规则
DataStream<String> stream = env
    .addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("flink-stream-in-topic", new SimpleStringSchema(), properties));
stream.print();
env.execute("Flink Streaming");

3.3 整合测试

1. 启动 Kakfa

Kafka 的运行依赖于 zookeeper，需要预先启动，可以启动 Kafka 内置的 zookeeper，也可以启动自己安装的：

# zookeeper启动命令
bin/zkServer.sh start
​
# 内置zookeeper启动命令
bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties

启动单节点 kafka 用于测试：

# bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

2. 创建 Topic

# 创建用于测试主题
bin/kafka-topics.sh --create \
                    --bootstrap-server hadoop001:9092 \
                    --replication-factor 1 \
                    --partitions 1  \
                    --topic flink-stream-in-topic
​
# 查看所有主题
 bin/kafka-topics.sh --list --bootstrap-server hadoop001:9092

3. 启动 Producer

这里 启动一个 Kafka 生产者，用于发送测试数据：

bin/kafka-console-producer.sh --broker-list hadoop001:9092 --topic flink-stream-in-topic

4. 测试结果

在 Producer 上输入任意测试数据，之后观察程序控制台的输出：

程序控制台的输出如下：

可以看到已经成功接收并打印出相关的数据。

Flink Transformation

一、Transformations 分类

Flink 的 Transformations 操作主要用于将一个和多个 DataStream 按需转换成新的 DataStream。它主要分为以下三类：

• DataStream Transformations：进行数据流相关转换操作；

• Physical partitioning：物理分区。Flink 提供的底层 API ，允许用户定义数据的分区规则；

• Task chaining and resource groups：任务链和资源组。允许用户进行任务链和资源组的细粒度的控制。

以下分别对其主要 API 进行介绍：

二、DataStream Transformations

2.1 Map [DataStream → DataStream]

对一个 DataStream 中的每个元素都执行特定的转换操作：

DataStream<Integer> integerDataStream = env.fromElements(1, 2, 3, 4, 5);
integerDataStream.map((MapFunction<Integer, Object>) value -> value * 2).print();
// 输出 2,4,6,8,10

2.2 FlatMap [DataStream → DataStream]

FlatMap 与 Map 类似，但是 FlatMap 中的一个输入元素可以被映射成一个或者多个输出元素，示例如下：

String string01 = "one one one two two";
String string02 = "third third third four";
DataStream<String> stringDataStream = env.fromElements(string01, string02);
stringDataStream.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
    @Override
    public void flatMap(String value, Collector<String> out) throws Exception {
        for (String s : value.split(" ")) {
            out.collect(s);
        }
    }
}).print();
// 输出每一个独立的单词，为节省排版，这里去掉换行，后文亦同
one one one two two third third third four

2.3 Filter [DataStream → DataStream]

用于过滤符合条件的数据：

env.fromElements(1, 2, 3, 4, 5).filter(x -> x > 3).print();

2.4 KeyBy 和 Reduce

• KeyBy [DataStream → KeyedStream] ：用于将相同 Key 值的数据分到相同的分区中；

• Reduce [KeyedStream → DataStream] ：用于对数据执行归约计算。

如下例子将数据按照 key 值分区后，滚动进行求和计算：

DataStream<Tuple2<String, Integer>> tuple2DataStream = env.fromElements(new Tuple2<>("a", 1),
                                                                        new Tuple2<>("a", 2), 
                                                                        new Tuple2<>("b", 3), 
                                                                        new Tuple2<>("b", 5));
KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, Tuple> keyedStream = tuple2DataStream.keyBy(0);
keyedStream.reduce((ReduceFunction<Tuple2<String, Integer>>) (value1, value2) ->
                   new Tuple2<>(value1.f0, value1.f1 + value2.f1)).print();
​
// 持续进行求和计算，输出：
(a,1)
(a,3)
(b,3)
(b,8)

KeyBy 操作存在以下两个限制：

• KeyBy 操作用于用户自定义的 POJOs 类型时，该自定义类型必须重写 hashCode 方法；

• KeyBy 操作不能用于数组类型。

2.5 Aggregations [KeyedStream → DataStream]

Aggregations 是官方提供的聚合算子，封装了常用的聚合操作，如上利用 Reduce 进行求和的操作也可以利用 Aggregations 中的 sum 算子重写为下面的形式：

tuple2DataStream.keyBy(0).sum(1).print();

除了 sum 外，Flink 还提供了 min , max , minBy，maxBy 等常用聚合算子：

// 滚动计算指定key的最小值，可以通过index或者fieldName来指定key
keyedStream.min(0);
keyedStream.min("key");
// 滚动计算指定key的最大值
keyedStream.max(0);
keyedStream.max("key");
// 滚动计算指定key的最小值，并返回其对应的元素
keyedStream.minBy(0);
keyedStream.minBy("key");
// 滚动计算指定key的最大值，并返回其对应的元素
keyedStream.maxBy(0);
keyedStream.maxBy("key");

2.6 Union [DataStream* → DataStream]

用于连接两个或者多个元素类型相同的 DataStream 。当然一个 DataStream 也可以与其本生进行连接，此时该 DataStream 中的每个元素都会被获取两次：

DataStreamSource<Tuple2<String, Integer>> streamSource01 = env.fromElements(new Tuple2<>("a", 1), 
                                                                            new Tuple2<>("a", 2));
DataStreamSource<Tuple2<String, Integer>> streamSource02 = env.fromElements(new Tuple2<>("b", 1), 
                                                                            new Tuple2<>("b", 2));
streamSource01.union(streamSource02);
streamSource01.union(streamSource01,streamSource02);

2.7 Connect [DataStream,DataStream → ConnectedStreams]

Connect 操作用于连接两个或者多个类型不同的 DataStream ，其返回的类型是 ConnectedStreams ，此时被连接的多个 DataStreams 可以共享彼此之间的数据状态。但是需要注意的是由于不同 DataStream 之间的数据类型是不同的，如果想要进行后续的计算操作，还需要通过 CoMap 或 CoFlatMap 将 ConnectedStreams 转换回 DataStream：

DataStreamSource<Tuple2<String, Integer>> streamSource01 = env.fromElements(new Tuple2<>("a", 3), 
                                                                            new Tuple2<>("b", 5));
DataStreamSource<Integer> streamSource02 = env.fromElements(2, 3, 9);
// 使用connect进行连接
ConnectedStreams<Tuple2<String, Integer>, Integer> connect = streamSource01.connect(streamSource02);
connect.map(new CoMapFunction<Tuple2<String, Integer>, Integer, Integer>() {
    @Override
    public Integer map1(Tuple2<String, Integer> value) throws Exception {
        return value.f1;
    }
​
    @Override
    public Integer map2(Integer value) throws Exception {
        return value;
    }
}).map(x -> x * 100).print();
​
// 输出：
300 500 200 900 300

2.8 Split 和 Select

• Split [DataStream → SplitStream]：用于将一个 DataStream 按照指定规则进行拆分为多个 DataStream，需要注意的是这里进行的是逻辑拆分，即 Split 只是将数据贴上不同的类型标签，但最终返回的仍然只是一个 SplitStream；

• Select [SplitStream → DataStream]：想要从逻辑拆分的 SplitStream 中获取真实的不同类型的 DataStream，需要使用 Select 算子，示例如下：

DataStreamSource<Integer> streamSource = env.fromElements(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8);
// 标记
SplitStream<Integer> split = streamSource.split(new OutputSelector<Integer>() {
    @Override
    public Iterable<String> select(Integer value) {
        List<String> output = new ArrayList<String>();
        output.add(value % 2 == 0 ? "even" : "odd");
        return output;
    }
});
// 获取偶数数据集
split.select("even").print();
// 输出 2,4,6,8

2.9 project [DataStream → DataStream]

project 主要用于获取 tuples 中的指定字段集，示例如下：

DataStreamSource<Tuple3<String, Integer, String>> streamSource = env.fromElements(
                                                                         new Tuple3<>("li", 22, "2018-09-23"),
                                                                         new Tuple3<>("ming", 33, "2020-09-23"));
streamSource.project(0,2).print();
​
// 输出
(li,2018-09-23)
(ming,2020-09-23)

总结

1. 统一Source/Sink API：FLIP-27标准的全面采用

2. 更多内置连接器：支持更多新兴数据系统

3. 自适应Source：根据负载动态调整读取速率

4. 更细粒度监控：提供更详细的Source级别指标

5. 云原生集成：与各云平台数据服务的深度集成

通过合理选择和配置Data Source，可以充分发挥Flink的流批一体处理能力，构建高效可靠的数据处理管道。在实际项目中，需要根据数据特征、业务需求和系统环境选择最适合的数据源实现方式。