大数据-113 Flink DataStreamAPI 程序输入源 自定义输入源 非并行源与并行源

本文主要是介绍大数据-113 Flink DataStreamAPI 程序输入源 自定义输入源 非并行源与并行源，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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章节内容

上节完成了如下的内容：

• DataStreamAPI介绍
• 基于文件、Socket、基于集合
• 编写代码进行测试
• Kafka连接器

非并行源

基本介绍

在 Apache Flink 中，非并行源（Non-Parallel Source）是一种特殊的源操作（Source Operator），它的最大并行度被限制为 1。这意味着，无论 Flink 集群中有多少个 Task Manager 和 Slot，该源操作都只能在一个并行实例中运行。这通常用于处理那些不适合并行化的任务或需要集中处理的工作。

主要特点

• 单线程执行：非并行源只能在一个线程中执行，因此不会受益于并行化带来的性能提升。适合需要顺序处理或依赖全局状态的场景。
• 全局状态管理：因为是单线程执行，非并行源可以方便地管理全局状态，而不需要像并行源那样处理多个并行实例间的状态同步问题。
• 实现简单：对于某些简单的数据源，如单个文件读取器、时间戳生成器等，非并行源的实现相对简单，不需要处理复杂的并行和分片逻辑。

使用场景

• 时间戳生成：当需要在流处理作业中引入事件时间（Event Time）时，可以使用一个非并行源来生成时间戳。
• 控制输入：如从一个全局唯一的数据源（例如一个集中式消息队列）读取数据时，通常使用非并行源来确保顺序处理。
• 测试与调试：在开发和调试阶段，非并行源可以用于生成简单的测试数据流。

示例代码

// 创建一个非并行的自定义源
public class MyNonParallelSource implements SourceFunction<String> {private volatile boolean isRunning = true;@Overridepublic void run(SourceContext<String> ctx) throws Exception {while (isRunning) {ctx.collect("Non-Parallel Source Data");Thread.sleep(1000); // 模拟数据产生的延迟}}@Overridepublic void cancel() {isRunning = false;}
}// 在作业中使用非并行源
DataStream<String> stream = env.addSource(new MyNonParallelSource()).setParallelism(1);

在上述示例中，MyNonParallelSource 是一个简单的自定义非并行源，每秒生成一条字符串数据，并且通过 setParallelism(1) 明确指定其并行度为 1。

注意事项

• 性能限制：由于非并行源仅在单个线程中执行，如果数据量较大或需要高吞吐量，可能成为系统的瓶颈。
• 容错与恢复：Flink 提供了检查点机制（Checkpointing）来保证故障恢复时的状态一致性。在使用非并行源时，确保源的状态可以在故障恢复时正确重放。

NoParallelSource

package icu.wzk;import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;public class NoParallelSource implements SourceFunction<String> {private Long count = 1L;private boolean running = true;@Overridepublic void run(SourceContext<String> ctx) throws Exception {while (running) {count ++;ctx.collect(String.valueOf(count));Thread.sleep(1000);}}@Overridepublic void cancel() {running = false;}
}

NoParallelSourceTest

package icu.wzk;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment;public class NoParallelSourceTest {public static void main(String[] args) {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();DataStreamSource<String> data = env.getJavaEnv().addSource(new NoParallelSource());data.print();env.execute("NoParallelSourceTest");}}

运行结果

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运行过程的截图如下所示：

并行源

基本介绍

在 Apache Flink 中，并行源（Parallel Source）是一种可以在多个并行实例中运行的数据源操作。这种源操作允许通过分配多个任务槽（Task Slot）来并行地读取数据，从而提高数据处理的吞吐量和性能。与非并行源相比，并行源更适合处理大规模、可分割的数据源，如分布式文件系统、消息队列、数据库分片等。

主要特点

• 多实例执行：并行源可以通过多个并行实例执行，每个实例处理源数据的一个分片。这种架构允许利用集群中的多个计算资源，从而大大提高数据处理能力。
• 分片处理：并行源通常会将数据源分成多个分片（shard）或分区（partition），每个分片由不同的并行实例处理。这样可以将大量的数据分摊到多个并行实例上，实现更高的处理效率。
• 状态管理：每个并行实例通常会管理自己的状态，而不是像非并行源那样管理全局状态。Flink 提供了状态后端和检查点机制，帮助管理和恢复并行源的状态。
• 横向扩展：由于并行源可以在多个实例中运行，因此随着集群资源的增加（例如增加 Task Manager 和 Slot 的数量），并行源的处理能力也会随之增加。

使用场景

• 分布式文件系统读取：从 HDFS、S3 等分布式文件系统中读取数据时，通常使用并行源将文件分块并分配给不同的并行实例处理。
• 消息队列消费：从 Kafka、RabbitMQ 等消息队列中消费消息时，通常使用并行源来同时处理多个分区的数据。
• 数据库读取：当从分片数据库（例如 MySQL 分片、Cassandra 等）读取数据时，使用并行源可以让多个实例并行读取不同分片的数据。

示例代码

Flink 提供了一些内置的并行源，例如 KafkaSource、Flink’s FileSource 等，这里以 KafkaSource 为例：

// 使用 Flink 内置的 Kafka Source
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
properties.setProperty("group.id", "flink-group");FlinkKafkaConsumer<String> kafkaSource = new FlinkKafkaConsumer<>("topic-name",new SimpleStringSchema(),properties
);// 设置 Kafka Source 的并行度
DataStream<String> stream = env.addSource(kafkaSource).setParallelism(4);

注意事项

• 数据分区一致性：在使用并行源时，需要确保数据源可以合理分区，并且每个并行实例只处理其分配的分区数据，避免数据重复处理或遗漏。
• 状态恢复：当并行源需要保存状态时，确保状态的正确管理，以便在故障恢复时可以正确地恢复各个并行实例的状态。
• 负载均衡：确保各个并行实例间的负载均衡，避免某些实例过载，而其他实例闲置。

ParallelSource

package icu.wzk;import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.ParallelSourceFunction;public class ParallelSource implements ParallelSourceFunction<String> {private long count = 1L;private boolean running = true;@Overridepublic void run(SourceContext<String> ctx) throws Exception {while (running) {count ++;ctx.collect(String.valueOf(count));Thread.sleep(1000);}}@Overridepublic void cancel() {running = false;}
}

ParallesSourceTest

package icu.wzk;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment;public class ParallelSourceTest {public static void main(String[] args) {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();DataStreamSource<String> data = env.getJavaEnv().addSource(new ParallelSource());data.print();env.execute("ParallelSourceTest");}}

运行结果

可以看到运行的速度是非常快的

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运行的对应的截图如下所示：

这篇关于大数据-113 Flink DataStreamAPI 程序输入源 自定义输入源 非并行源与并行源的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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