Flink源代码目录结构

1.概述

Flink是一个复杂的分布式计算框架，通过对其源代码进行分析，可以深入了解Flink的内部实现原理，包括任务调度、数据流处理、状态管理等方面。而从源代码目录入手，进行Flink源代码分析是非常必要的。因为Flink是一个开源的项目，其源代码是公开的，其组织结构非常清晰，不同模块的代码都被分别放置在不同的目录中，因此从源代码目录入手可以更加方便地找到需要分析的代码，而且可以更加系统地了解Flink的整体架构和设计思路。

2.目录全貌

本文所有关于Flink源代码分析均基于flink-1.14.0，此版本为国内目前最流行版本之一，源代码包解压后根目录结构截图：

 3.重点目录介绍

• flink-annotations：包含Flink注解类，用于实现编译时和运行时的注解处理。
• flink-clients：包含Flink客户端类，用于在本地或远程执行Flink程序。
• flink-connectors：包含多个Flink连接器，如Kafka、Hadoop、Hive等，用于与外部系统进行数据交换。
• flink-contrib：包含Flink社区贡献的各种扩展模块和工具。
• flink-core：包含Flink的核心代码和数据结构，如JobGraph、Task、ExecutionConfig等。
• flink-dist：包含Flink发行版的构建脚本和配置文件。
• flink-examples：包含Flink的示例程序，用于演示Flink的各种功能和用法。
• flink-formats：包含Flink支持的各种数据格式和编解码器，如Avro、ORC、Parquet等。
• flink-java：包含Java API的实现类和接口，如DataSet、ExecutionEnvironment、MapFunction等。
• flink-metrics：包含Flink的指标收集和监控相关的类和接口。
• flink-python：包含Flink的Python API实现类和接口，用于在Python中编写Flink程序。
• flink-runtime：包含Flink的运行时代码，如TaskManager、JobManager、Task等。
• flink-shaded：包含Flink的 shaded jar，用于解决依赖冲突和版本兼容性问题。
• flink-streaming-java：包含Java API的流处理实现类和接口，如DataStream、KeyedStream、WindowedStream等。
• flink-table：包含Flink的关系型表API和实现类，用于在Flink中进行SQL查询和关系型操作。
• flink-test-utils：包含用于测试Flink程序的各种工具类和接口。
• flink-yarn：包含Flink在YARN上运行时所需的代码和配置文件。
• tools：包含Flink的各种工具类和应用程序，如flink run、flink cancel、flink list等。

4.重要的包和类

• org.apache.flink.apimon：包含许多公共接口和类，如JobExecutionResult、ExecutionConfig、ExecutionEnvironment等。
• org.apache.flink.api.java.functions：包含许多函数接口和实用程序类，如MapFunction、FilterFunction、ReduceFunction等。
• org.apache.flink.api.java.io：包含许多输入和输出格式和源代码，如TextInputFormat、CsvOutputFormat、DataStream、DataSet等。
• org.apache.flink.api.scala：Scala API。
• org.apache.flink.api.table：表API。
• org.apache.flink.configuration：包含Flink的配置选项，如TaskManager、JobManager、Checkpointing等。
• org.apache.flink.runtime：包含Flink运行时所需的所有类，如Task、TaskManager、JobManager等。
• org.apache.flink.streaming：流处理相关的类和接口，如DataStream、KeyedStream、WindowedStream等。
• org.apache.flink.streaming.connectors：包含各种流连接器，如Kafka、Flume、Hadoop等。
• org.apache.flink.streaming.api.functions：包含各种流函数，如WindowFunction、ProcessFunction等。
• org.apache.flink.streaming.api.operators：包含各种流操作符，如WindowOperator、ReduceOperator等。
• org.apache.flink.streaming.api.watermark：包含水印和时间戳分配器的类和接口，如AssignerWithPeriodicWatermarks、AssignerWithPunctuatedWatermarks等。
• org.apache.flink.streaming.runtime：包含实现流任务和流操作符的类。
• org.apache.flink.table.api：表API。
• org.apache.flink.table.functions：表函数。
• org.apache.flink.table.plan：表计划，包含各种表操作符、表规划器等。
• org.apache.flink.table.sources：表源，包含各种表源类型，如CSV、JSON、JDBC等。
• org.apache.flink.table.types：定义表的类型，如DataType等。
• org.apache.flink.util：包含各种实用程序类，如StringUtils、CollectionUtils等。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。 原始发表：2023-03-09，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除前往查看函数教程接口flink程序