Flink工作流程中自定义源的并行性

在Flink工作流程中，自定义源的并行性可以通过实现 ParallelSourceFunction 接口来实现。以下是一个示例代码：

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

public class CustomParallelSource implements ParallelSourceFunction<String> {

    private volatile boolean running = true;

    @Override
    public void run(SourceContext<String> sourceContext) throws Exception {
        while (running) {
            // 生成数据
            String data = generateData();

            // 发射数据
            sourceContext.collect(data);

            // 控制发送频率
            Thread.sleep(1000);
        }
    }

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

    private String generateData() {
        // 生成数据的逻辑
        return "data";
    }
}

在上面的示例中，CustomParallelSource 实现了 ParallelSourceFunction 接口，并重写了 run 和 cancel 方法。在 run 方法中，我们可以自定义数据的生成逻辑，并通过 sourceContext.collect(data) 发射数据。cancel 方法用于停止数据生成。

在使用自定义源时，可以通过 env.addSource(new CustomParallelSource()) 方法将其添加到Flink作业中。Flink会根据并行度自动创建多个并行实例来处理数据。可以通过设置并行度来控制源的并行性，例如 env.setParallelism(2) 将创建两个并行实例。