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Java版Flink使用指南——定制RabbitMQ数据源的序列化器

Java版Flink使用指南——定制RabbitMQ数据源的序列化器

《Java版Flink使用指南——从RabbitMQ中队列中接入消息流》一文中,我们从RabbitMQ队列中读取了字符串型数据。如果我们希望读取的数据被自动化转换为一个对象,则需要定制序列化器。本文我们就将讲解数据源序列化器的定制方法。

新建工程

我们在IntelliJ中新建一个工程SourceSerializer。
Archetype填入:org.apache.flink:flink-quickstart-java
版本填入与Flink的版本:1.19.1
在这里插入图片描述

新增依赖

在pom.xml中新增RabbitMQ连接器

		<dependency>
			<groupId>org.apache.flink</groupId>
			<artifactId>flink-connector-rabbitmq</artifactId>
			<version>3.0.1-1.17</version>
		</dependency>
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新增Json库依赖

		<dependency>
			<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
			<artifactId>jackson-core</artifactId>
			<version>2.17.1</version>
		</dependency>
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新增lombok库,主要是为了使用它的一些注解

        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <version>1.18.32</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
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数据对象

我们新建一个简单的数据对象SampleData
src/main/java/org/example/vo/SampleData.java

package org.example.vo;

import org.apache.flink.shaded.jackson2.com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;

import org.apache.flink.shaded.jackson2.com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class SampleData {
    private Long id;
    private String name;
    private int age;
    private Boolean married;
    private Double salary;

    public String toJson() throws JsonProcessingException {
        ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
        return mapper.writeValueAsString(this);
    }

    public static SampleData fromJson(String json) throws JsonProcessingException {
        ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
        return mapper.readValue(json, SampleData.class);
    }
}
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这个方法包含两个方法,一个是将SampleData 转换成字符串,另一个是将字符串转成SampleData 对象。

序列化器

我们定义的数据源序列化器要实现AbstractDeserializationSchema接口,主要是通过deserialize方法将二进制数组转换成SampleData 对象。

src/main/java/org/example/serializer/SampleDataRabbitMQSourceSerializer.java

package org.example.serializer;

import org.apache.flink.api.common.serialization.AbstractDeserializationSchema;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.example.vo.SampleData;

import java.io.IOException;

public class SampleDataRabbitMQSourceSerializer extends AbstractDeserializationSchema<SampleData> {
    @Override
    public SampleData deserialize(byte[] message) throws IOException {
        return SampleData.fromJson(new String(message));
    }

    @Override
    public boolean isEndOfStream(SampleData nextElement) {
        return false;
    }

    @Override
    public TypeInformation<SampleData> getProducedType() {
        return TypeInformation.of(SampleData.class);
    }
}
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接入数据源

我们在《Java版Flink使用指南——定制RabbitMQ的Sink序列化器》一文中,往data.to.rbtmq对了写入了大量SampleData 数据。这次我们将其作为数据源来做测试
这次我们在创建RMQSource时传入序列化器SampleDataRabbitMQSourceSerializer。它会将从RabbitMQ获取的数据转换成SampleData对象。
然后我们获取所有“已婚”(filter.getMarried() == true)的数据,将其打印到日志中。

		String queueName = "data.to.rbtmq";
		String host = "172.21.112.140"; // IP of the rabbitmq server
		int port = 5672;
		String username = "admin";
		String password = "fangliang";
		String virtualHost = "/";
		int parallelism = 1;

		// create a RabbitMQ source
		RMQConnectionConfig rmqConnectionConfig = new RMQConnectionConfig.Builder()
				.setHost(host)
				.setPort(port)
				.setUserName(username)
				.setPassword(password)
				.setVirtualHost(virtualHost)
				.build();

		RMQSource<SampleData> rmqSource = new RMQSource<>(rmqConnectionConfig, queueName, true, new SampleDataRabbitMQSourceSerializer());
		final DataStream<SampleData> stream = env.addSource(rmqSource).name(username + "'s source from " + queueName).setParallelism(parallelism);

		stream.filter(filter -> filter.getMarried() == true).print().name(username + "'s sink to stdout").setParallelism(parallelism);
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测试

修改Slot个数

由于我们要运行两个流式计算任务,于是需要两个Slot。

vim conf/config.yaml 
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将numberOfTaskSlots的值改成2。

打包、提交、运行

我们将本例和《Java版Flink使用指南——定制RabbitMQ的Sink序列化器》中的包都提交运行
在这里插入图片描述
然后在日志中可以看到“已婚”的数据都在输出

 tail -f log/*
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在这里插入图片描述

工程代码

https://github.com/f304646673/FlinkDemo

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