一 flink基礎之資料讀取

使用者名稱訪問url

時間戳asdzxc

1.測試從文字讀取資料

文字讀取則是有限流，會直接讀取完畢。這裡我們讀取乙個使用者訪問乙個**資訊

visitor_id string，url string，timestamp long

這也是常用的一種方式來做離線分析，一般上報的日誌都會切割為日誌，我們可以直接讀取日誌來進行分析

datastream
textstream = env.
readtextfile
("d:\\develop\\projects\\flink-study"
+"-project\\src\\resources\\readfile");
datastream
logs = textstream.
map(
newmapfunction
()})
;

這種方式我們一般不適用，因為在大資料場景下，一般也不會將大資料檔案放在容器中，因為容器裡面就是記憶體裡面，大資料檔案動輒j上t，怎麼可能放在容器裡，所以這種方式也僅僅是測試邏輯罷了。

/**
* 2.測試從容器中讀取資料
;

這種方式是目前企業一般使用的，採集—解耦儲存元件—實時處理平台。比如flume—kafka—spark|flink|storm。或者是阿里的sls—datahub—blink—datahub—bi|mysql|adb

properties properties =
newproperties()
;        properties.
setproperty
("bootstrap.servers"
,"pc:9092");
properties.
setproperty
("group.id"
,"log1");
datastream
kafkastream = env.
addsource
(new
flinkkafkaconsumer011
("visitor_log"
,new
******stringschema()
,                properties)
);

優秀如flink元件，也不是適配萬能源的。畢竟通用的源就那麼幾個，不可能官方都匹配了。所以遇到一些企業的小範圍使用元件，我們就需要使用自定源來實現讀取資料。我們只要實現sourcefunction即可實現。

package com.keino.apitest;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.sourcefunction;
//這裡實現介面的時候，需要定義產生的資料型別
public
class
mysource
implements
sourcefunction
}/**     * 該方法用來停止資料的生成
*/@override
public
void
cancel()
}

/**
* 4.自定義source
*/datastream
mysourcestream = env.
addsource
(new
mysource()
);mysourcestream.
print
("user define test").
setparallelism(1
);env.
execute()
;

以上完整**

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