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<Integer> { // 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<Integer> 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<Integer> 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<T> extends Transformation<T> { // 数据源 private final SourceFunction<T> source; // 数据源名称 private final String name; // 数据类型 private final TypeInformation<T> 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<T> source, String name, TypeInformation<T> 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<T> 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<T> 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<T> accept(DataStream<T> input) { // 创建DataStreamSource对象，表示从数据源中读取数据 DataStreamSource<T> 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; } }
