env.addSource(new SourceFunction<SettingDto>() {这种方式怎么调用里面方法

`env.addSource(new SourceFunction<SettingDto>() {...})` 这种方式是Apache Flink中用来添加一个自定义的数据源。在Flink中，数据源是一个实现了`SourceFunction`接口的对象，该接口用于自定义数据的输入方式。你提供的代码片段是一个匿名类的实例化，它实现了`SourceFunction`接口，并重写了`run`方法和`cancel`方法。`run`方法包含了数据源生成数据的逻辑，而`cancel`方法用于取消数据的生成。

以下是如何调用这个自定义数据源的方法的大致步骤：

1. 实现`SourceFunction`接口。你需要创建一个类或者使用匿名类的方式实现该接口，比如你提供的代码片段就是这种方式。通常你需要重写两个方法：`run`方法用于生成数据，`cancel`方法用于停止数据生成。

2. 实现`run`方法。在这个方法中，你可以编写具体的逻辑来产生数据。通常，这是无限循环中进行的，直到调用了`SourceContext.collect()`方法，或者`cancel`方法被调用，循环才会停止。

3. 实现`cancel`方法。这个方法应该能被调用以停止数据的产生。通常，它会停止`run`方法中的循环。

4. 调用`addSource`方法。在Flink的`ExecutionEnvironment`实例上调用`addSource`方法，并传入你的`SourceFunction`对象。这将会添加你自定义的数据源到Flink的数据流中。

5. 启动Flink作业。使用`StreamExecutionEnvironment.execute()`方法来启动Flink作业，这样数据源就会开始产生数据，并且你可以看到数据流动的效果。

下面是一个简单的示例，展示了如何实现和调用一个自定义的`SourceFunction`：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;

public class CustomSourceExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        
        // 添加自定义数据源
        env.addSource(new MySourceFunction()).print();
        
        // 启动作业
        env.execute("Custom Source Example");
    }

    // 自定义的SourceFunction实现
    public static class MySourceFunction implements SourceFunction<SettingDto> {
        @Override
        public void run(SourceContext<SettingDto> ctx) throws Exception {
            // 在这里实现数据生成逻辑
            while (true) {
                // 模拟数据生成
                ctx.collect(new SettingDto("key", "value"));
                
                // 每隔一段时间生成一次数据
                Thread.sleep(1000);
            }
        }

        @Override
        public void cancel() {
            // 在这里实现取消逻辑
        }
    }
}