Flink Sink 多表 MySQL Java

Apache Flink 是一个开源的流处理框架，提供了丰富的数据处理和分析能力。Flink 提供了多种 Sink（输出）的选项，包括将数据写入 MySQL 数据库。本文将介绍如何在 Java 中使用 Flink Sink 将数据写入 MySQL 数据库的多个表格。

准备工作

在开始之前，我们需要准备一些必要的工具和环境：

  1. Java 开发环境
  2. Apache Flink 安装

创建 MySQL 数据库和表格

首先，我们需要在 MySQL 数据库中创建多个表格，以便将 Flink 流处理的结果写入这些表格中。可以使用如下的 SQL 语句在 MySQL 数据库中创建表格：

CREATE DATABASE flink_demo;

USE flink_demo;

CREATE TABLE table1 (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50),
    age INT
);

CREATE TABLE table2 (
    id INT PRIMARY KEY,
    address VARCHAR(100),
    phone VARCHAR(20)
);

上述 SQL 语句创建了一个名为 flink_demo 的数据库，并在该数据库中创建了两个表格 table1 和 table2。

编写 Flink 应用程序

接下来，我们需要编写一个 Flink 应用程序，读取数据流并将结果写入 MySQL 数据库的两个表格中。

首先，我们需要定义一个用于读取数据流的源（Source）。Flink 提供了多种 Source 的选项，例如从文件、Kafka、Socket 等读取数据。在这里，我们使用一个简单的自定义 Source，生成一些模拟的数据流：

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

public class DataSource implements SourceFunction<String> {
    private volatile boolean isRunning = true;

    @Override
    public void run(SourceContext<String> ctx) throws Exception {
        while (isRunning) {
            // 生成模拟数据流并发送
            String data = "data";
            ctx.collect(data);
            Thread.sleep(1000);
        }
    }

    @Override
    public void cancel() {
        isRunning = false;
    }
}

以上代码定义了一个名为 DataSource 的类，实现了 Flink 的 SourceFunction 接口。在 run 方法中，我们生成了一些模拟的数据，并将其发送给 Flink 的数据流上下文（SourceContext）。在 cancel 方法中，我们停止数据流的生成。

接下来，我们需要定义一个 Sink，将数据写入 MySQL 数据库的两个表格中。Flink 提供了 JDBC Sink，用于将数据写入关系型数据库。在这里，我们使用 JDBC Sink 将数据写入 MySQL 数据库：

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.jdbc.JDBCAppendTableSink;
import org.apache.flink.streaming.connectors.jdbc.JdbcExecutionOptions;
import org.apache.flink.streaming.connectors.jdbc.JdbcSink;

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

        // 创建数据源
        DataStream<String> dataStream = env.addSource(new DataSource());

        // 将数据转换为 Tuple2 类型
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> transformedStream = dataStream.map(data -> {
            // 对数据进行转换操作
            String transformedData = transform(data);
            int count = count(transformedData);
            return new Tuple2<>(transformedData, count);
        });

        // 创建第一个表格的 Sink
        JDBCAppendTableSink table1Sink = JDBCAppendTableSink.builder()
                .setDrivername("com.mysql.jdbc.Driver")
                .setDBUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/flink_demo")
                .setUsername("root")
                .setPassword("password")
                .setQuery("INSERT INTO table1 (name, age) VALUES (?, ?)")
                .setParameterTypes(Types.STRING, Types.INT)
                .build();

        // 创建第二个表格的 Sink
        JDBCAppendTableSink table2Sink = JDBCAppendTableSink.builder()
                .setDrivername("com.mysql.jdbc.Driver")
                .setDBUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/flink_demo")
                .setUsername("root")
                .setPassword("password")
                .setQuery("INSERT INTO table2 (address, phone) VALUES (?, ?)")
                .setParameterTypes(Types.STRING, Types.STRING)
                .build();

        // 将数据流写入第一个表格
        transformedStream.addSink(table1Sink);

        // 将