SourceTransformation-史上最通俗易懂的Flink源代码深入分析教程

1.定义

SourceTransformation的主要作用是将一个数据源转换为DataStream，以便对数据源进行各种处理操作，例如map、filter、join等。在Flink中，数据源可以是各种不同的数据源，例如Kafka、Socket、文件等。

2.使用示例

下面是一个简单的示例，演示如何使用SourceTransformation将自定义的数据源转换为DataStream对象。 假设我们有一个自定义的数据源MySourceFunction，可以生成一系列的数字。我们希望将这些数字转换为DataStream对象，并进行一些操作。 首先，我们需要编写自定义的数据源MySourceFunction。它实现了SourceFunction接口，并重写了run和cancel方法，用于生成数据和停止数据生成。以下是MySourceFunction的实现：

public class MySourceFunction implements SourceFunction {

// 是否继续生成数据的标识

private volatile boolean isRunning = true;

// 生成数据的计数器

private int counter = 0;

/**

* 生成数据的方法

*

* @param ctx 上下文对象

* @throws Exception

*/

@Override

public void run(SourceContext ctx) throws Exception {

while (isRunning) {

// 生成数据

ctx.collect(counter);

// 计数器自增

counter++;

// 每生成一条数据，休眠1秒钟

Thread.sleep(1000);

}

}

/**

* 停止数据生成的方法

*/

@Override

public void cancel() {

isRunning = false;

}

}

接下来，我们可以使用SourceTransformation将MySourceFunction转换为DataStream对象，并进行操作。以下是示例代码：

public class SourceTransformationExample {

public static void main(String[] args) throws Exception {

// 创建StreamExecutionEnvironment对象

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 创建自定义的数据源MySourceFunction

MySourceFunction sourceFunction = new MySourceFunction();

// 将MySourceFunction转换为DataStream对象

DataStream stream = env.addSource(sourceFunction);

// 对DataStream对象进行操作，例如打印数据

stream.print();

// 执行任务

env.execute();

}

}

在上面的示例代码中，我们首先创建了StreamExecutionEnvironment对象。然后，我们创建了自定义的数据源MySourceFunction，并将其传递给env.addSource方法，使用SourceTransformation将其转换为DataStream对象。最后，我们对DataStream对象进行操作，例如打印数据。最后，我们调用env.execute方法来执行任务。 当我们运行这个示例程序时，它将会不断地生成数字，并将它们打印出来，直到我们强制停止程序。

3.设计目标及设计思路

SourceTransformation的设计目标是将数据源转换为DataStream，并为后续的处理操作提供输入数据源。它的设计思路是通过StreamSource接口来实现数据源的具体实现，并通过构造方法来指定DataStream的名称、输出类型和并行度等属性。在设计思路上，SourceTransformation遵循了Flink的Transformation模型，即通过链式调用将各种Transformation连接起来，以实现数据的处理和转换。 SourceTransformation的主要设计思路如下：

StreamSource接口的设计 StreamSource是一个接口，用于表示数据源的具体实现。它定义了多个方法，用于初始化数据源、获取输入数据等操作。这样，每个数据源都可以实现StreamSource接口，并提供具体的实现方式。

构造方法的设计 SourceTransformation的构造方法需要传入以下参数：StreamSource、name、outputType和parallelism等属性。这些属性可以通过构造方法来指定，并用于创建一个SourceTransformation实例。通过这种方式，可以将数据源转换为DataStream，并为后续的处理操作提供输入数据源。

前一个Transformation的处理 在Flink中，所有的Transformation都是通过链式调用来连接起来的。对于SourceTransformation而言，它通常是作为Flink程序的起始点，因此它的previous属性为null。在后续的处理过程中，每个Transformation都会获取前一个Transformation的输出结果，并对其进行处理。这样，就可以通过链式调用来实现数据的处理和转换。

4.核心方法说明

public class SourceTransformation extends Transformation {

// 数据源

private final SourceFunction source;

// 数据源名称

private final String name;

// 数据类型

private final TypeInformation outputType;

// 并行度

private final int parallelism;

/**

* 构造方法，用于创建一个SourceTransformation对象

*

* @param source 数据源

* @param name 数据源名称

* @param outputType 数据类型

* @param parallelism 并行度

*/

public SourceTransformation(

SourceFunction source,

String name,

TypeInformation outputType,

int parallelism) {

super(name, outputType, parallelism);

this.source = Preconditions.checkNotNull(source);

this.name = Preconditions.checkNotNull(name);

this.outputType = Preconditions.checkNotNull(outputType);

this.parallelism = parallelism;

}

/**

* 获取数据源

*

* @return 数据源

*/

public SourceFunction getSource() {

return source;

}

/**

* 获取数据源名称

*

* @return 数据源名称

*/

public String getName() {

return name;

}

/**

* 获取输出数据类型

*

* @return 输出数据类型

*/

public TypeInformation getOutputType() {

return outputType;

}

/**

* 获取并行度

*

* @return 并行度

*/

public int getParallelism() {

return parallelism;

}

/**

* 将数据源转换为DataStream对象

*

* @param input 输入流

* @return DataStream对象

*/

@Override

public DataStream accept(DataStream input) {

// 创建DataStreamSource对象，表示从数据源中读取数据

DataStreamSource sourceStream = new DataStreamSource<>(input.getExecutionEnvironment(), source, outputType, name);

// 设置DataStreamSource对象的并行度

sourceStream.setParallelism(parallelism);

// 返回转换后的DataStream对象

return sourceStream;

}

}

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