SourceTransformation

1.定义

SourceTransformation的主要作用是将一个数据源转换为DataStream，以便对数据源进行各种处理操作，例如map、filter、join等。在Flink中，数据源可以是各种不同的数据源，例如Kafka、Socket、文件等。

2.使用示例

下面是一个简单的示例，演示如何使用SourceTransformation将自定义的数据源转换为DataStream对象。 假设我们有一个自定义的数据源MySourceFunction，可以生成一系列的数字。我们希望将这些数字转换为DataStream对象，并进行一些操作。 首先，我们需要编写自定义的数据源MySourceFunction。它实现了SourceFunction接口，并重写了run和cancel方法，用于生成数据和停止数据生成。以下是MySourceFunction的实现：

public class MySourceFunction implements SourceFunction<Integer> {
    // 是否继续生成数据的标识
    private volatile boolean isRunning = true;
    // 生成数据的计数器
    private int counter = 0;
    /**
     * 生成数据的方法
     *
     * @param ctx 上下文对象
     * @throws Exception
     */
    @Override
    public void run(SourceContext<Integer> ctx) throws Exception {
        while (isRunning) {
            // 生成数据
            ctx.collect(counter);
            // 计数器自增
            counter++;
            // 每生成一条数据，休眠1秒钟
            Thread.sleep(1000);
        }
    }
    /**
     * 停止数据生成的方法
     */
    @Override
    public void cancel() {
        isRunning = false;
    }
}

接下来，我们可以使用SourceTransformation将MySourceFunction转换为DataStream对象，并进行操作。以下是示例代码：

public class SourceTransformationExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建StreamExecutionEnvironment对象
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        // 创建自定义的数据源MySourceFunction
        MySourceFunction sourceFunction = new MySourceFunction();
        // 将MySourceFunction转换为DataStream对象
        DataStream<Integer> stream = env.addSource(sourceFunction);
        // 对DataStream对象进行操作，例如打印数据
        stream.print();
        // 执行任务
        env.execute();
    }
}

在上面的示例代码中，我们首先创建了StreamExecutionEnvironment对象。然后，我们创建了自定义的数据源MySourceFunction，并将其传递给env.addSource方法，使用SourceTransformation将其转换为DataStream对象。最后，我们对DataStream对象进行操作，例如打印数据。最后，我们调用env.execute方法来执行任务。 当我们运行这个示例程序时，它将会不断地生成数字，并将它们打印出来，直到我们强制停止程序。

3.设计目标及设计思路

SourceTransformation的设计目标是将数据源转换为DataStream，并为后续的处理操作提供输入数据源。它的设计思路是通过StreamSource接口来实现数据源的具体实现，并通过构造方法来指定DataStream的名称、输出类型和并行度等属性。在设计思路上，SourceTransformation遵循了Flink的Transformation模型，即通过链式调用将各种Transformation连接起来，以实现数据的处理和转换。 SourceTransformation的主要设计思路如下：

• StreamSource接口的设计 StreamSource是一个接口，用于表示数据源的具体实现。它定义了多个方法，用于初始化数据源、获取输入数据等操作。这样，每个数据源都可以实现StreamSource接口，并提供具体的实现方式。
• 构造方法的设计 SourceTransformation的构造方法需要传入以下参数：StreamSource、name、outputType和parallelism等属性。这些属性可以通过构造方法来指定，并用于创建一个SourceTransformation实例。通过这种方式，可以将数据源转换为DataStream，并为后续的处理操作提供输入数据源。
• 前一个Transformation的处理 在Flink中，所有的Transformation都是通过链式调用来连接起来的。对于SourceTransformation而言，它通常是作为Flink程序的起始点，因此它的previous属性为null。在后续的处理过程中，每个Transformation都会获取前一个Transformation的输出结果，并对其进行处理。这样，就可以通过链式调用来实现数据的处理和转换。

4.核心方法说明

public class SourceTransformation<T> extends Transformation<T> {
    // 数据源
    private final SourceFunction<T> source;
    // 数据源名称
    private final String name;
    // 数据类型
    private final TypeInformation<T> outputType;
    // 并行度
    private final int parallelism;
    /**
     * 构造方法，用于创建一个SourceTransformation对象
     *
     * @param source      数据源
     * @param name        数据源名称
     * @param outputType  数据类型
     * @param parallelism 并行度
     */
    public SourceTransformation(
            SourceFunction<T> source,
            String name,
            TypeInformation<T> outputType,
            int parallelism) {
        super(name, outputType, parallelism);
        this.source = Preconditions.checkNotNull(source);
        this.name = Preconditions.checkNotNull(name);
        this.outputType = Preconditions.checkNotNull(outputType);
        this.parallelism = parallelism;
    }
    /**
     * 获取数据源
     *
     * @return 数据源
     */
    public SourceFunction<T> getSource() {
        return source;
    }
    /**
     * 获取数据源名称
     *
     * @return 数据源名称
     */
    public String getName() {
        return name;
    }
    /**
     * 获取输出数据类型
     *
     * @return 输出数据类型
     */
    public TypeInformation<T> getOutputType() {
        return outputType;
    }
    /**
     * 获取并行度
     *
     * @return 并行度
     */
    public int getParallelism() {
        return parallelism;
    }
    /**
     * 将数据源转换为DataStream对象
     *
     * @param input 输入流
     * @return DataStream对象
     */
    @Override
    public DataStream<T> accept(DataStream<T> input) {
        // 创建DataStreamSource对象，表示从数据源中读取数据
        DataStreamSource<T> sourceStream = new DataStreamSource<>(input.getExecutionEnvironment(), source, outputType, name);
        // 设置DataStreamSource对象的并行度
        sourceStream.setParallelism(parallelism);
        // 返回转换后的DataStream对象
        return sourceStream;
    }
}