Flink常见数据源开发（DataStream API）

前言

一个 Flink 程序，其实就是对 DataStream 的各种转换。具体来说，代码基本上都由以下几部分构成，如下图所示：

• 获取执行环境（execution environment）
• 读取数据源（source）
• 定义基于数据的转换操作（transformations）
• 定义计算结果的输出位置（sink）
• 触发程序执行（execute）

本篇博客主要用DataStream API开发Flink常见的数据源开发。

Flink想要处理数据，先得有数据，所以首要任务就是把数据读进来。

Flink 可以从各种来源获取数据，然后构建 DataStream 进行转换处理。一般将数据的输入来源称为数据源(data source)，而读取数据的算子就是源算子（source operator）。所以，source就是我们整个处理程序的输入端。

Flink 代码中通用的添加 source 的方式，是调用执行环境的 addSource()方法：

DataStream<String> stream = env.addSource(...);
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方法传入一个对象参数，需要实现 SourceFunction 接口；返回 DataStreamSource。这里的
DataStreamSource 类继承自 SingleOutp