早些时候,我问了一个简单的helloworld的例子。这给了我一些很好的例子!
然而,我想问一个更'流'的例子,我们产生一个输入值每秒钟。这在理想情况下是随机的,但即使每次都是相同的值也可以。
我们的目标是获得一个没有/很少外部接触的“移动”流。
因此我的问题是:
如何在没有外部依赖的情况下显示flink实际的流数据?
我发现如何在外部生成数据并将其写入kafka,或者监听公共源代码来显示这一点,但是我正在尝试以最小的依赖性来解决它(比如从nifi中的generateflowfile开始)。
早些时候,我问了一个简单的helloworld的例子。这给了我一些很好的例子!
然而,我想问一个更'流'的例子,我们产生一个输入值每秒钟。这在理想情况下是随机的,但即使每次都是相同的值也可以。
我们的目标是获得一个没有/很少外部接触的“移动”流。
因此我的问题是:
我发现如何在外部生成数据并将其写入kafka,或者监听公共源代码来显示这一点,但是我正在尝试以最小的依赖性来解决它(比如从nifi中的generateflowfile开始)。
1条答案
按热度按时间pbpqsu0x1#
下面是一个例子。这是一个如何使源和汇可插入的示例。其思想是,在开发中,您可以使用随机源并打印结果;在测试中,您可以使用硬连线的输入事件列表并在列表中收集结果;在生产中,您可以使用真实的源和汇。
工作如下:
这是你的答案
RandomLongSource
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