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
1.31.Flink自定义rocketmq(source/sink)+自定义redis source和sink
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