flink sql定时读取mysql数据

Flink SQL 定时读取 MySQL 数据

在大数据处理中，Flink 是一个强大的流处理引擎，它提供了 SQL 接口来处理数据。Flink SQL 允许开发人员使用标准的 SQL 查询语言来处理和分析数据。本文将介绍如何使用 Flink SQL 定时读取 MySQL 数据。

环境准备

在开始之前，确保已经安装了以下环境：

• Java JDK 8 或以上版本
• Apache Flink 1.12
• MySQL 数据库

项目设置

首先，创建一个 Maven 项目，并添加 Flink 的依赖。在 pom.xml 文件中添加以下依赖：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-streaming-java_${scala.binary.version}</artifactId>
        <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-table-api-java-bridge_${scala.binary.version}</artifactId>
        <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-table-planner_${scala.binary.version}</artifactId>
        <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-connector-jdbc_${scala.binary.version}</artifactId>
        <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        <version>8.0.23</version>
    </dependency>
</dependencies>

其中，${flink.version} 为 Flink 的版本号，${scala.binary.version} 为 Scala 的二进制版本号。

编写代码

首先，创建一个 Main 类，并在 main 方法中编写以下代码：

import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.internal.StreamTableEnvironmentImpl;
import org.apache.flink.table.descriptors.ConnectorDescriptor;
import org.apache.flink.table.descriptors.Jdbc;
import org.apache.flink.table.descriptors.Schema;

public class Main {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);

        // 设置执行环境为批处理模式
        EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance()
                .useBlinkPlanner()
                .inStreamingMode()
                .build();
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);

        // 创建 MySQL 连接器
        ConnectorDescriptor mysql = new Jdbc()
                .url("jdbc:mysql://localhost:3306/flink_demo")
                .username("root")
                .password("password")
                .driver("com.mysql.cj.jdbc.Driver")
                .table("orders")
                .schema(new Schema()
                        .field("orderId", "INT")
                        .field("orderTime", "TIMESTAMP")
                        .field("productId", "INT")
                        .field("quantity", "INT")
                );

        // 注册 MySQL 连接器
        tableEnv.connect(mysql)
                .withFormat(new Json()
                        .failOnMissingField(true)
                )
                .withSchema(new Schema()
                        .field("orderId", "INT")
                        .field("orderTime", "TIMESTAMP")
                        .field("productId", "INT")
                        .field("quantity", "INT")
                )
                .createTemporaryTable("orders");

        // 执行 SQL 查询
        tableEnv.sqlQuery("SELECT * FROM orders")
                .addSink(new PrintSinkFunction<>());

        // 执行任务
        env.execute("Flink SQL Example");
    }
}

代码中，我们首先创建了 Flink 的执行环境，并将其设置为流处理模式。然后，我们创建了一个 StreamTableEnvironment 对象，用于执行 SQL 查询。

接下来，我们创建了一个 MySQL 连接器，并将其注册到 StreamTableEnvironment 中。在这个例子中，我们假设 MySQL 数据库中有一个 orders 表，包含了 orderId、orderTime、productId 和 quantity 四个字段。

最后，我们执行了一个 SQL 查询，并将结果输出到控制台。

执行程序

在执行程序之前，确保已经启动了 MySQL 数据库，并创建了 orders 表。

然后，使用以下命令在命