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Flink是新一代流批统一的计算引擎它需要从不同的第三方存储引擎中把数据读过来进行处理然后再写出到另外的存储引擎中。Connector的作用就相当于一个连接器连接Flink计算引擎跟外界存储系统。Flink里有以下几种方式当然也不限于这几种方式可以跟外界进行数据交换 【1】Flink里面预定义了一些source和sink 【2】Flink内部也提供了一些Boundled connectors 【3】可以使用第三方Apache Bahir项目中提供的连接器 【4】是通过异步IO方式
预定义的 source 和 sink
Flink里预定义了一部分source和sink。在这里分了几类。
基于文件的 source 和 sink
如果要从文本文件中读取数据可以直接使用
env.readTextFile(path)就可以以文本的形式读取该文件中的内容。当然也可以使用根据指定的fileInputFormat格式读取文件中的内容。
env.readFile(fileInputFormat, path)如果数据在Flink内进行了一系列的计算想把结果写出到文件里也可以直接使用内部预定义的一些sink比如将结果已文本或csv格式写出到文件中可以使用DataStream的writeAsText(path)和DataSet的writeAsCsv(path)。
基于 Socket 的 Source 和 Sink
提供 Socket的host name及port可以直接用StreamExecutionEnvironment预定的接口socketTextStream创建基于Socket的source从该 socket中以文本的形式读取数据。当然如果想把结果写出到另外一个Socket也可以直接调用DataStream writeToSocket。
//从 socket 中读取数据流
env.socketTextStream(localhost,777);
//输出至 socket
resultDataStream.writeToSocket(hadoop1,6666,new SimpleStringSchema())基于内存 Collections、Iterators 的 Source
可以直接基于内存中的集合或者迭代器调用StreamExecutionEnvironment fromCollection、fromElements构建相应的source。结果数据也可以直接print、printToError的方式写出到标准输出或标准错误。详细也可以参考Flink源码中提供的一些相对应的Examples来查看异常预定义 source和sink的使用方法例如WordCount、SocketWindowWordCount。
//从Java.util.Collection集合中读取数据作为数据源
ArrayListString list new ArrayList(5);
list.add(flink);
list.add(scala);
list.add(spark);
list.add(hadoop);
list.add(hive);
env.fromCollection(list).print();//从Java.util.Collection集合中读取数据作为数据源env.fromElements(flink, scala, spark, hadoop, hive).print();Bundled Connectors
Flink里已经提供了一些绑定的Connector例如kafka source和sinkEs sink等。读写kafka、es、rabbitMQ时可以直接使用相应 connector的api即可。
虽然该部分是Flink项目源代码里的一部分但是真正意义上不算作Flink引擎相关逻辑并且该部分没有打包在二进制的发布包里面。所以在提交Job时候需要注意job代码jar包中一定要将相应的connetor相关类打包进去否则在提交作业时就会失败提示找不到相应的类或初始化某些类异常。
Apache Bahir 中的连接器
Apache Bahir最初是从Apache Spark中独立出来项目提供以提供不限于Spark相关的扩展 / 插件、连接器和其他可插入组件的实现。通过提供多样化的流连接器streaming connectors和SQL数据源扩展分析平台的覆盖面。如有需要写到flume、redis的需求的话可以使用该项目提供的connector。
Async I/O
流计算中经常需要与外部存储系统交互比如需要关联MySQL中的某个表。一般来说如果用同步I/O的方式会造成系统中出现大的等待时间影响吞吐和延迟。为了解决这个问题异步I/O可以并发处理多个请求提高吞吐减少延迟。Async的原理可参考官方文档
