【百问百答】Flink数据源问题合集

在Flink中，可以使用Kafka作为数据源，同时可以使用Flink提供的CSV解析器将接收到的结构化CSV数据转换为Flink中的数据格式，例如：

DataStream<String> kafkaStream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("topic", new SimpleStringSchema(), properties));

DataStream<Row> dataStream = kafkaStream
    .map(new MapFunction<String, Row>() {
        @Override
        public Row map(String value) throws Exception {
            String[] fields = value.split(",");
            return Row.of(fields[0], fields[1], Integer.parseInt(fields[2]));
        }
    })
    .returns(Types.ROW(Types.STRING, Types.STRING, Types.INT));

这段代码中，首先使用FlinkKafkaConsumer从Kafka中读取数据，然后使用map函数将每条数据转换为Flink中的Row类型数据，最后使用returns方法指定Row中每个字段的数据类型。在这个例子中，假设CSV格式为"string,string,int"，则Row中的第一个字段和第二个字段为字符串类型，第三个字段为整型。