大纲
- 新建工程
- 新增依赖
- 数据对象
- 序列化器
- 接入数据源
 
- 测试
- 修改Slot个数
- 打包、提交、运行
 
- 工程代码
在《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
 
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>
新增Json库依赖
		<dependency>
			<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
			<artifactId>jackson-core</artifactId>
			<version>2.17.1</version>
		</dependency>
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>
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);
    }
}
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);
    }
}
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);
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 
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
 
 然后在日志中可以看到“已婚”的数据都在输出
 tail -f log/*

工程代码
https://github.com/f304646673/FlinkDemo


















