Flink Connector 开发

Flink Streaming Connector

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。
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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
ArrayList<String> 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sink，Es 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。
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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。
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