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1.Flink Collector Output 接口源码解析
2.Flink源码编译
3.Flink深入浅出：JDBC Connector源码分析
4.flink自定义trigger-实现窗口随意输出
5.Flink源码算子
6.Flink mysql-cdc connector 源码解析
Flink Collector Output 接口源码解析
Flink Collector Output 接口源码解析
Flink中的码注Collector接口和其扩展Output接口在数据传递中起关键作用。Output接口增加了Watermark功能，码注是码注数据传输的基石。本文将深入解析collect方法及相关重要实现类，码注帮助理解数据传递的码注逻辑和场景划分。Collector和Output接口
Collector接口有2个核心方法，码注物流 源码Output接口则增加了4个功能，码注WatermarkGaugeExposingOutput接口则专注于显示Watermark值。码注主要关注collect方法，码注它是码注数据发送的核心操作，Flink中有多个Output实现类，码注针对不同场景如数据传递、码注Metrics统计、码注广播和时间戳处理。码注Output实现类分类
Output类可以归类为：同一operatorChain内的码注数据传递（如ChainingOutput和CopyingChainingOutput）、跨operatorChain间（RecordWriterOutput）、统计Metrics（CountingOutput）、广播（BroadcastingOutputCollector）和时间戳处理（TimestampedCollector）。示例应用与调用链路
通过一个示例，我们了解了Kafka Source与Map算子之间的数据传递使用ChainingOutput，而Map到Process之间的传递则用RecordWriterOutput。在不同Output的选择中，objectReuse配置起着决定性作用，影响性能和安全性。小龟快跑源码 总结来说，ChainingOutput用于operatorChain内部，RecordWriterOutput处理跨chain，CountingOutput负责Metrics，BroadcastingOutputCollector用于广播，TimestampedCollector则用于设置时间戳。开启objectReuse会影响选择的Output类型。阅读推荐
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Flink源码编译
1. 下载Flink稳定版1..2，可以从官方下载链接获取，将源码同步至远程机器，使用Jetbrains Gateway打开。
2. 以Jetbrains Gateway打开源码，源码目录存放于远程机器，它会自动解析为Maven项目。
3. 注意事项：在flink-runtime-web/pom.xml文件中，需将部分内容替换，具体如下：
确保先安装npm，通过命令`yum install npm`。否则编译过程中可能会出现错误。
为了编译时内存充足，需要调整Maven设置，增加JDK可用内存。在命令行中，超市开源源码可以在/etc/profile中配置，或在Maven配置中指定更大的内存。
编译命令如下，对于Jetbrains Gateway，需在Run Configurations中新增配置，调整执行参数以执行mvn install或mvn clean。
编译完成后，每个模块目标文件夹会生成相应的文件。
4. 接下来进行运行。首先启动JobManager，查看flink-runtime下的StandaloneSessionClusterEntrypoint类，配置文件目录需指定，如`--configDir configpath`，并配置日志参数。
主类缺失时，需在IDEA的项目结构模块中给flink-runtime添加依赖，从flink-dist/target目录下添加jar包。
修改配置文件，将允许访问的IP设置为0.0.0.0，以便外部访问。然后映射web端口，启动JobManager后可通过外部IP访问。
运行TaskManager的根板网源码参数与JobManager类似，启动后自动注册到JobManager，外部访问验证成功。
源码编译与启动完成后，其他机器无需重复编译，只需在相应环境中执行预编译的可执行文件，即可实现分布式环境的Flink使用。
Flink深入浅出：JDBC Connector源码分析
大数据开发中，数据分析与报表制作是日常工作中最常遇到的任务。通常，我们通过读取Hive数据来进行计算，并将结果保存到数据库中，然后通过前端读取数据库来进行报表展示。然而，使用FlinkSQL可以简化这一过程，通过一个SQL语句即可完成整个ETL流程。
在Flink中，读取Hive数据并将数据写入数据库是常见的需求。本文将重点讲解数据如何写入数据库的过程，包括刷写数据库的机制和原理。
以下是本文将讲解的几个部分，以解答在使用过程中可能产生的疑问：
1. 表的定义
2. 定义的表如何找到具体的实现类（如何自定义第三方sink）
3. 写入数据的机制原理
（本篇基于1..0源码整理而成）
1. 表的定义
Flink官网提供了SQL中定义表的示例，以下以oracle为例：
定义好这样的表后，就可以使用insert into student执行插入操作了。杨幂代源码接下来，我们将探讨其中的技术细节。
2. 如何找到实现类
实际上，这一过程涉及到之前分享过的SPI（服务提供者接口），即DriverManager去寻找Driver的过程。在Flink SQL执行时，会通过translate方法将SQL语句转换为对应的Operation，例如insert into xxx中的xxx会转换为CatalogSinkModifyOperation。这个操作会获取表的信息，从而得到Table对象。如果这个Table对象是CatalogTable，则会进入TableFactoryService.find()方法找到对应的实现类。
寻找实现类的过程就是SPI的过程。即通过查找路径下所有TableFactory.class的实现类，加载到内存中。这个SPI的定义位于resources下面的META-INFO下，定义接口以及实现类。
加载到内存后，首先判断是否是TableFactory的实现类，然后检查必要的参数是否满足（如果不满足会抛出异常，很多人在第一次使用Flink SQL注册表时，都会遇到NoMatchingTableFactoryException异常，其实都是因为配置的属性不全或者Jar报不满足找不到对应的TableFactory实现类造成的）。
找到对应的实现类后，调用对应的createTableSink方法就能创建具体的实现类了。
3. 工厂模式+创建者模式，创建TableSink
JDBCTableSourceSinkFactory是JDBC表的具体实现工厂，它实现了stream的sinkfactory。在1..0版本中，它不能在batch模式下使用，但在1.版本中据说会支持。这个类使用了经典的工厂模式，其中createStreamTableSink负责创建真正的Table，基于创建者模式构建JDBCUpsertTableSink。
创建出TableSink之后，就可以使用Flink API，基于DataStream创建一个Sink，并配置对应的并行度。
4. 消费数据写入数据库
在消费数据的过程中，底层基于PreparedStatement进行批量提交。需要注意的是提交的时机和机制。
控制刷写触发的最大数量 'connector.write.flush.max-rows' = ''
控制定时刷写的时间 'connector.write.flush.interval' = '2s'
这两个条件先到先触发，这两个参数都是可以通过with()属性配置的。
JDBCUpsertFunction很简单，主要的工作是包装对应的Format，执行它的open和invoke方法。其中open负责开启连接，invoke方法负责消费每条数据提交。
接下来，我们来看看关键的format.open()方法：
接下来就是消费数据，执行提交了
AppendWriter很简单，只是对PreparedStatement的封装而已
5. 总结
通过研究代码，我们应该了解了以下关键问题：
1. JDBC Sink执行的机制，比如依赖哪些包？（flink-jdbc.jar，这个包提供了JDBCTableSinkFactory的实现）
2. 如何找到对应的实现？基于SPI服务发现，扫描接口实现类，通过属性过滤，最终确定对应的实现类。
3. 底层如何提交记录？目前只支持append模式，底层基于PreparedStatement的addbatch+executeBatch批量提交
4. 数据写入数据库的时机和机制？一方面定时任务定时刷新，另一方面数量超过限制也会触发刷新。
更多Flink内容参考：
flink自定义trigger-实现窗口随意输出
之前，我曾简要介绍过flink的窗口以及与Spark Streaming窗口的对比。
关于flink的窗口操作，尤其是基于事件时间的窗口操作，以下三个关键知识点是大家需要掌握的：
flink提供了多种内置的触发器，其中用于基于事件时间的窗口触发器被称为EventTimeTrigger。
若要实现基于事件时间的窗口随意输出，例如每个元素触发一次输出，我们可以通过修改这个触发器来实现。
可能你没有注意到之前提到的触发器的重要性，因为没有触发器的话，在允许事件滞后的情况下，输出时间会延迟较大。而我们需要尽早看到数据，这时就可以自定义窗口触发。
自定义触发器
可以通过修改基于处理时间的触发器来实现，以下是源码：
主要实现逻辑是在onElement函数中，增加了每个元素触发一次计算结果输出的逻辑。
主函数
代码测试已通过。
明天将在知识星球分享一篇干货和代码案例。
Flink源码算子
Flink应用程序的核心组件包括源(source)、转换(transformation)和目的地(sink)，它们共同构成有向图，数据流从源开始，流向sink结束。源算子如env.addSource的底层实现涉及监控函数和连续读取文件操作，如env.readTextFile()调用了一系列方法，最终通过add.source添加到流处理环境。
转换算子种类繁多，如map和sum。map算子通过函数转换，经过层层调用，最终调用transformations.add方法，将算子添加到作业的血缘依赖列表中。print算子作为sink，通过addSink操作生成StreamSink operator，其SinkFunction负责数据处理，如PrintSinkFunction的打印操作。
构建过程中，每次转换都会产生新的数据流，这些StreamTransformation会以隐式链表或图的形式组织起来，input属性记录上下游关系。执行阶段，会生成StreamGraph和JobGraph，然后提交到集群进行调度。
Flink mysql-cdc connector 源码解析
Flink 1. 引入了 CDC功能，用于实时同步数据库变更。Flink CDC Connectors 提供了一组源连接器，支持从MySQL和PostgreSQL直接获取增量数据，如Debezium引擎通过日志抽取实现。以下是Flink CDC源码解析的关键部分：
首先，MySQLTableSourceFactory是实现的核心，它通过DynamicTableSourceFactory接口构建MySQLTableSource对象，获取数据库和表的信息。MySQLTableSource的getScanRuntimeProvider方法负责创建用于读取数据的运行实例，包括DeserializationSchema转换源记录为Flink的RowData类型，并处理update操作时的前后数据。
DebeziumSourceFunction是底层实现，继承了RichSourceFunction和checkpoint接口，确保了Exactly Once语义。open方法初始化单线程线程池以进行单线程读取，run方法中配置DebeziumEngine并监控任务状态。值得注意的是，目前只关注insert, update, delete操作，表结构变更暂不被捕捉。
为了深入了解Flink SQL如何处理列转行、与HiveCatalog的结合、JSON数据解析、DDL属性动态修改以及WindowAssigner源码，可以查阅文章。你的支持是我写作的动力，如果文章对你有帮助，请给予点赞和关注。
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