Flink自定义非并行的Source,即Source的并行度只为1

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自定义非并行的Source,即Source的并行度只为1

如果实现了SourceFunction接口或继承了RichSourceFunction抽象类,得到的DataStream为只有一个并行;

import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;

/**
* 自定义非并行的Source,即Source的并行度只为1
*
*   如果实现了SourceFunction接口或继承了RichSourceFunction抽象类,得到的DataStream为只有一个并行
*/
public class CustomerNonParallelSource 
    public static void main(String[] args) throws Exception 
        Configuration configuration = new Configuration();
        configuration.setInteger("rest.port", 8081);
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(configuration);
        DataStreamSource<Integer> nums = env.addSource(new NonParallelSourceFunc());


        System.out.println("自定义NonParallelSourceFunc得到的DataStream的并行度为:" + nums.getParallelism());
        nums.print();
        env.execute();

    
    private static class NonParallelSourceFunc implements SourceFunction<Integer> 


        /**
         * run方法task启动后会执行一次
         * 如果run方法一直不退出,就是一个无限的数据流
         * 如果数据读取完了,run方法退出,就是一个有限的数据流,Source退出,job也停止了
         * @param ctx
         * @throws Exception
         */
        @Override
        public void run(SourceContext<Integer> ctx) throws Exception 
            System.out.println("Run方法被调用了~~~~~");
            for (int i = 0; i < 100; i++) 
                //Source产生的数据使用SourceContext将数据输出
                ctx.collect(i);
            
        

        /**
         * task cancel会执行一次
         */
        @Override
        public void cancel() 
            System.out.println("Cancel方法被调用了~~~~~");
        
    

以上是关于Flink自定义非并行的Source,即Source的并行度只为1的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Flink 的datastreamAPI 以及function函数的调用,性能调优

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