本文为《Flink大数据项目实战》学习笔记，想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学，推荐学习课程：
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1. 各种Connector
1.1Connector是什么鬼
Connectors是数据进出Flink的一套接口和实现，可以实现Flink与各种存储、系统的连接
注意：数据进出Flink的方式不止Connectors，还有：
1.Async I/O(类Source能力)：异步访问外部数据库
2.Queryable State(类Sink能力)：当读多写少时，外部应用程序从Flink拉取需要的数据，而不是Flink把大量数据推入外部系统(后面再讲)
1.2哪些渠道获取connector
预定义Source和Sink：直接就用，无序引入额外依赖，一般用于测试、调试。
捆绑的Connectors：需要专门引入对应的依赖(按需)，主要是实现外部数据进出Flink
1.Apache Kafka (source/sink)
2.Apache Cassandra (sink)
3.Amazon Kinesis Streams (source/sink)
4.Elasticsearch (sink)
5.Hadoop FileSystem (sink)
6.RabbitMQ (source/sink)
7.Apache NiFi (source/sink)
8.Twitter Streaming API (source)
Apache Bahir
1.Apache ActiveMQ (source/sink)
2.Apache Flume (sink)
3.Redis (sink)
4.Akka (sink)
5.Netty (source)
1.3预定义Source
预定义Source包含以下几类：
1.基于文件
readTextFile
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnviro nment();
DataStream<String> lines = env.readTextFile("file:///path");
readFile
DataStream<String> lines = env.readFile(inputFormat, "file:///path");
2.基于Socket
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnviro nment();
DataStream<String> socketLines = env .socketTextStream("localhost", 9998);
3.基于Elements 和Collections
fromElements
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnviro nment();
DataStream<String> names = env.fromElements("hello", "world", "!");
fromCollections
List<String> list = new ArrayList<String>(); list.add("Hello"); list.add("world");
list.add("!");
DataStream<String> names = env.fromCollection(list);
使用场景: 应用本地测试，但是流处理应用会出现Finished的状态
1.4预定义Sink
stream.print() /printToErr()(注: 线上应用杜绝使用，采用抽样打印或者日志的方式)
stream.writeAsText("/path/to/file")/ TextOutputFormat
stream.writeAsCsv(“/path/to/file”)/ CsvOutputFormat
writeUsingOutputFormat() / FileOutputFormat
stream.writeToSocket(host, port, SerializationSchema)
1.5队列系统Connector(捆绑)
支持Source 和 Sink
需要专门引入对应的依赖(按需)，主要是实现外部数据进出Flink
1.Kafka(后续专门讲)
2.RabbitMQ
1.6存储系统Connector(捆绑)
只支持Sink
1.HDFS
2.ElasticSearch
3.Redis
4.Apache Cassandra
1.7 Source容错性保证
1.8 Sink容错性保证
2. 自定义Source与Sink
2.1自定义Source
1.实现SourceFunction(非并行，并行度为1)
1）适用配置流，通过广播与时间流做交互
2）继承SourceFuncion， 实现run 方法
3）cancel 方法需要处理好(cancel 应用的时候，这个方法会被调用)
4）基本不需要做容错性保证
2.实现ParallelSourceFunction
1）实现ParallelSourceFunction类或者继承RichParallelSourceFunction。
2）实现切分数据的逻辑
3）实现CheckpointedFunction接口，来保证容错保证。
4）Source 拥有回溯读取，可以减少的状态的保存。
3.继承RichParallelSourceFunction
2.2自定义Sink
1）实现SinkFunction 接口或者继承RichSinkFunction。
2）实现CheckpointedFunction， 做容错性保证。
