在Flink中如何實現自定義的SourceFunction和SinkFunction

在Flink中實現自定義的SourceFunction和SinkFunction需要按照Flink的API規范進行實現。以下是一個示例代碼，演示如何實現一個簡單的自定義SourceFunction和SinkFunction：

自定義SourceFunction示例代碼：

import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;

public class CustomSourceFunction implements SourceFunction<String> {

    private volatile boolean isRunning = true;

    @Override
    public void run(SourceContext<String> ctx) throws Exception {
        while (isRunning) {
            // 發送數據到下游
            ctx.collect("hello world");
            Thread.sleep(1000);
        }
    }

    @Override
    public void cancel() {
        isRunning = false;
    }
}

自定義SinkFunction示例代碼：

import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.SinkFunction;

public class CustomSinkFunction implements SinkFunction<String> {

    @Override
    public void invoke(String value, Context context) throws Exception {
        // 處理接收到的數據
        System.out.println(value);
    }
}

接下來，您可以使用這些自定義的SourceFunction和SinkFunction來構建Flink流處理程序，例如：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 添加自定義SourceFunction
DataStream<String> sourceStream = env.addSource(new CustomSourceFunction());

// 添加處理邏輯
DataStream<String> resultStream = sourceStream.map(new MapFunction<String, String>() {
    @Override
    public String map(String value) throws Exception {
        return value.toUpperCase();
    }
});

// 添加自定義SinkFunction
resultStream.addSink(new CustomSinkFunction());

// 執行程序
env.execute("Custom Source and Sink Example");

以上代碼演示了如何使用自定義的SourceFunction和SinkFunction來構建Flink流處理程序。您可以根據自己的需求定制更復雜的SourceFunction和SinkFunction來實現特定的數據輸入和輸出邏輯。