Flink如何自定义实现source和sink，用java实现一个demo

xiaozhch5 10个月前大数据

Flink中自定义实现Source和Sink需要分别实现SourceFunction和SinkFunction接口，下面是一个简单的使用Java实现自定义Source和Sink的示例。

首先是自定义Source：

public class MyCustomSource implements SourceFunction<String> {
    private volatile boolean isRunning = true;

    @Override
    public void run(SourceContext<String> sourceContext) throws Exception {
        while (isRunning) {
            String message = getRandomMessage();
            sourceContext.collect(message);
            Thread.sleep(1000);
        }
    }

    @Override
    public void cancel() {
        isRunning = false;
    }

    private String getRandomMessage() {
        Random random = new Random();
        return "Message: " + random.nextInt(100);
    }
}

上面的代码实现了一个随机产生消息并输出的Source，每隔一秒向下游发送一个消息。

下面是自定义Sink：

public class MyCustomSink implements SinkFunction<String> {
    @Override
    public void invoke(String message) throws Exception {
        System.out.println("Received message: " + message);
    }
}

上面的代码实现了一个简单的Sink，就是将接收到的消息输出到控制台。

接下来是调用自定义Source和Sink的示例：

public class CustomSourceAndSinkDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        DataStream<String> stream = env.addSource(new MyCustomSource());
        stream.addSink(new MyCustomSink());

        env.execute();
    }
}

上面的代码创建了一个Flink StreamExecutionEnvironment，将自定义的Source和Sink加入流处理流程中，然后调用execute()方法等待任务执行完成。

注意：以上代码只是一个简单的示例，实际应用中需要根据实际情况进行完善和优化。

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