Flink的RichParallelSourceFunction详解

最新推荐文章于 2024-09-02 09:34:23 发布
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文章标签： flink 大数据
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本文详细介绍了Apache Flink的RichParallelSourceFunction，这是一个用于定义并行数据源的接口。内容包括其生命周期方法、如何实现自定义数据源以及在Flink应用程序中的使用示例，帮助理解如何根据需求生成并行数据源。

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Apache Flink是一个分布式流处理框架，提供了丰富的API和功能来处理大规模数据流。在Flink中，RichParallelSourceFunction是一个用于定义并行数据源的接口。本文将详细介绍RichParallelSourceFunction的用法和示例代码。

RichParallelSourceFunction是Flink提供的一个抽象类，用于定义并行数据源的行为。它是ParallelSourceFunction的子类，相比于ParallelSourceFunction，RichParallelSourceFunction提供了更多的生命周期方法和上下文信息。

要实现一个自定义的并行数据源，我们需要继承RichParallelSourceFunction并实现其中定义的方法。下面是一个示例代码，演示了如何创建一个生成递增数字的并行数据源：

import org.apache.flink.streaming.api
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Flink自定义Source：SourceFunction、ParallelSourceFunction、RichParallelSourceFunction
11号车厢
08-14 6656
我们这里讲这三类自定义Source SourceFunction、ParallelSourceFunction、RichParallelSourceFunction 先定义一个Class类，分别集成上面三个接口，实现里面方法 package com.ruozedata.flink import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.Sou...
Flink 自定义source 读取redis 实现 RichParallelSourceFunction
qq_42185491的博客
07-07 2589
Flink自定义source 需要实现SourceFunction（并行度1） ，ParallelSourceFunction（多并行），RichParallelSourceFunction（多并行）。这里使用的RichParallelSourceFunction（多并行）。 代码实现： public class ReidsSourceFunctionRm7896Top0 extends RichParallelSourceFunction<String> { private .
聊聊flink的RichParallelSourceFunction
weixin_34318272的博客
11-28 1260
序 本文主要研究一下flink的RichParallelSourceFunction RichParallelSourceFunction /** * Base class for implementing a parallel data source. Upon execution, the runtime will * execu...
Flink用RichParallelSourceFunction连接mysql
weixin_44048908的博客
02-25 1728
import org.apache.flink.core.fs.Path import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment import org.slf4j.LoggerFactory import scala.collection.mutable class SouceParaMysql...
Flink学习6---DataStream之DataSource API (五）RichParallelSourceFunction自定义多并行DataSource
zhuzuwei的博客
07-05 1527
自定义多并行DataSource必须继承 RichParallelSourceFunction 类，并重写run()和cancel()方法。 import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.RichParallelSourceFunction; import java.io.RandomAccessFile; // 这里的泛型Tuple2是该sou
Flink算子之RichParallelSourceFunction、RichSourceFunction因数据源不同，存在的差异
为一个人走几座城
03-12 2870
两套代码流程，完全一样。但是在读取到同样的数据后，数据返回给addSource算子后，通过transform算子后，继承RichSourceFunction的消息会出现丢失。 但是是区分数据源的，MySQL就没有类似的情况，但是Elasticsearch就会出现。 public class ElasticSource extends RichParallelSourceFunction<String>/RichSourceFunction { @Override pub.
flink用法详解
qq_43673709的博客
06-12 1297
无界流 (Unbounded Streams): 数据流理论上没有终点，持续不断地流入系统。Flink 会连续地处理这些事件，即使在处理过程中新的数据还在不断到来。 有界流 (Bounded Streams): 数据流有一个明确的起点和终点，处理完所有数据后任务即结束。Flink 可以像处理流一样处理批数据，采用相同的 API 并提供高效执行。编写一个Flink步骤 Source：flink的数据来源 集合 文件 socket kafka 总结：自定义Source Flink提供了数据源接口
Flink之详解InnerJoin、leftJoin以及窗口延迟时间的问题
IT_但丁的博客
03-16 5513
文章目录以案例驱动对join的认知一、前提：二、InnerJoin代码 以案例驱动对join的认知 一、前提： 要想两个数据流进行Join，必须对两个流数据划分相同的窗口，在同一个窗口中，进行数据的Join连接。 这里使用EventTime，划分滚动窗口 二、InnerJoin代码 package cn._51doit.day10.join; import org.apache.flink....
Flink DataStream API详解
lhp12355的博客
08-07 612
Flink API介绍 Flink提供了三层API，每层在简洁性和表达性之间进行了不同的权衡。 flink-api ProcessFunction是Flink提供的最具表现力的功能接口，它提供了对时间和状态的细粒度控制，能够任意修改状态。所以ProcessFunction能够为许多有事件驱动的应用程序实现复杂的事件处理逻辑。 DataStream API为许多通用的流处理操作提供原语，比如window。DataStream API适用于Java和Scala，它基于函数实现，比如map()、redu
Flink数据源详解：内置与自定义选项
Apache Flink是一个强大的流处理框架，它支持实时数据处理和批处理任务。Flink-Data-Source是Flink的核心组件之一，负责从各种数据源获取数据并将其转换为Flink可以处理的流或批处理输入。本文档主要介绍了Flink中的...
大数据-114 Flink DataStreamAPI 程序输入源 自定义输入源 Rich并行源 RichParallelSourceFunction
最新发布
永远好奇，无限进步！
09-02 5015
上节我们完成了FlinkDataStreamAPI的非并行源和并行源的介绍与开发，本节研究Flink的Rich并行源，Rich并行源会有更强大的能力。在 Apache Flink 中，RichSourceFunction 是一种增强的源函数（Source Function），它允许开发者在定义源操作时，能够访问 Flink 的生命周期方法、状态管理、配置访问等更多功能。
Flink程序加载数据源（3）自定义数据源（1）
胖虎儿的博客
04-05 7110
文章目录（1）自定义数据源准备（2）实现自定义数据源功能① 准备环境② 获取数据眼③ 自定义数据源代码示例④ 测试自定义数据源 （1）自定义数据源准备 ​ flink 可以将我们常用的各种DB以及MQ中加载数据，官方提供了一些connectors(连接器)，引入依赖后并配置后，可快速获取到数据源。 ​ 同时，Flink还提供了数据源接口（抽象类）,我们实现该接口（实现抽象类）就可以实现自定义数据源，不同的接口有不同的功能，分类如下： SourceFunction: 非并行数据源(并行度只能=1)
Apache Flink源码解析之stream-source
VinoYang的专栏
05-05 1万+
今天我们来解读一下Flink stream里的source模块。它是整个stream的入口，也是我们了解其流处理体系的入口。
Flink1.12 -- 流批一体API
erainm
03-05 1365
1. 流处理相关概念 1.1 数据的时效性  日常工作中，我们一般会先把数据存储在表，然后对表的数据进行加工、分析。既然先存储在表中，那就会涉及到时效性概念。  如果我们处理以年，月为单位的级别的数据处理，进行统计分析，个性化推荐，那么数据的的最新日期离当前有几个甚至上月都没有问题。但是如果我们处理的是以天为级别，或者一小时甚至更小粒度的数据处理，那么就要求数据的时效性更高了。比如：对网站的实时监控、对异常日志的监控，这些场景需要工作人员立即响应，这样的场景下，传统的统一收集数据，再存到数据库中，再取出
第三篇|Flink DataStream API编程指南
wr_java的博客
04-01 378
本文首先实现了自定义MySQL Source，然后基于MySql 的Source进行了一系列的算子操作，并对常见的算子操作进行详细剖析，最后实现了一个自定义MySQL Sink，并对RichFunction进行了解释。代码地址作者：大数据技术与数仓链接：https://juejin.cn/post/6857499033612845063来源：稀土掘金著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
5-4自定义数据源方式的三种方式
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Sources are where your program reads its input from. You can attach a source to your program by usingStreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction) Custom: addSource- Attach a new source function. For example, to read from Apache Kafka you can us..
Flink关于算子状态笔记
qq_45749457的博客
07-05 1458
算子状态的原理和使用
MQTT+Flink实现实时消息的订阅与发布
weixin_43222122的博客
03-09 5438
整体的大致思路 配置mqtt服务（MqttConfig.java）； 用一实现类MqttConstumer实现FLink的RichParallelSourceFunction<String>通过flink的StreamExecutionEnvironment类的实例调用实例addSource（）将Mqtt发布的消息转化为flink需要的流数据； 使用一个MsgCallback实现MqttCallback的实现类，在收到消息的时候实现方法会掉； flink可以对流数据进行一系列的筛选、统计
Flink实战(五) - DataStream API编程
JavaEdge全是干货的技术号
07-20 3080
1 概述 Flink中的DataStream程序是实现数据流转换的常规程序（例如，过滤，更新状态，定义窗口，聚合）。 最初从各种源（例如，消息队列，套接字流，文件）创建数据流。 结果通过接收器返回，接收器可以例如将数据写入文件或标准输出（例如命令行终端）。 Flink程序可以在各种环境中运行，独立运行或嵌入其他程序中。 执行可以在本地JVM中执行，也可以在许多计算机的集群上执行。 有关Flin...
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