如何制作每1小时轮询一次http端点到flink流的源函数？

要制作每1小时轮询一次HTTP端点到Flink流的源函数，可以使用Flink的定时器功能和HTTP客户端库来实现。

首先，需要创建一个自定义的源函数，实现SourceFunction接口。在源函数中，可以使用Flink的定时器功能来定时触发HTTP请求，并将获取到的数据发送到流中。

以下是一个示例代码：

import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction.SourceContext;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.RichSourceFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.watermark.Watermark;

import java.util.Timer;
import java.util.TimerTask;

public class HttpPollingSourceFunction implements SourceFunction<String> {

    private transient Timer timer;

    @Override
    public void run(SourceContext<String> ctx) throws Exception {
        timer = new Timer();
        timer.scheduleAtFixedRate(new TimerTask() {
            @Override
            public void run() {
                // 发送HTTP请求并获取数据
                String data = fetchDataFromHttpEndpoint();

                // 发送数据到流中
                ctx.collect(data);

                // 发送水位线
                ctx.emitWatermark(new Watermark(System.currentTimeMillis()));
            }
        }, 0, 3600000); // 每1小时执行一次

        // 等待定时任务完成
        while (true) {
            Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
        }
    }

    @Override
    public void cancel() {
        if (timer != null) {
            timer.cancel();
        }
    }

    private String fetchDataFromHttpEndpoint() {
        // 发送HTTP请求并获取数据的具体实现
        // ...
        return "data";
    }
}

在上述代码中，使用了Java的Timer类来定时触发HTTP请求，并通过SourceContext的collect方法将获取到的数据发送到流中。同时，使用SourceContext的emitWatermark方法发送水位线，以确保事件时间语义的正确性。

使用该源函数的方法如下：

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class Main {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 创建源函数实例
        HttpPollingSourceFunction sourceFunction = new HttpPollingSourceFunction();

        // 添加源函数到流环境中
        DataStream<String> stream = env.addSource(sourceFunction);

        // 打印流中的数据
        stream.print();

        // 执行任务
        env.execute("HTTP Polling to Flink Stream");
    }
}

在上述代码中，创建了一个StreamExecutionEnvironment实例，并通过addSource方法将自定义的源函数添加到流环境中。然后，可以对流进行进一步的操作，例如打印数据或应用其他算子。最后，通过调用env.execute方法来执行任务。

这样，就可以实现每1小时轮询一次HTTP端点到Flink流的源函数。请注意，上述代码仅为示例，实际应用中需要根据具体需求进行适当的修改和优化。

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