这个 readCsvFile() api方法在内部创建具有 CsvInputFormat 基于Flink的 FileInputFormat . 此inputformat生成一个所谓的InputSplit列表。inputsplit定义应扫描的文件范围。然后将这些拆分分发给数据源任务。
因此，每个并行任务扫描文件的某个区域并解析其内容。这与mapreduce/hadoop的实现方式非常相似。

这与hadoop进程记录如何跨块边界拆分是一样的？
我从flink-release-1.1.3 delimitedinputformat文件中提取了一些代码。

// else ..
    int toRead;
    if (this.splitLength > 0) {
        // if we have more data, read that
        toRead = this.splitLength > this.readBuffer.length ? this.readBuffer.length : (int) this.splitLength;
    }
    else {
        // if we have exhausted our split, we need to complete the current record, or read one
        // more across the next split.
        // the reason is that the next split will skip over the beginning until it finds the first
        // delimiter, discarding it as an incomplete chunk of data that belongs to the last record in the
        // previous split.
        toRead = this.readBuffer.length;
        this.overLimit = true;
    }

很明显，如果它在一个分割中没有读取行分隔符，它将得到另一个分割来查找（我还没有找到相应的代码，我将尝试）
另外：下面的图片是我如何找到代码的，从readcsvfile（）到delimitedinputformat。