Flink 保存 MySQL
1. 流程概述
在使用 Flink 进行数据处理时，我们经常需要将处理结果写入外部存储中，而 MySQL 是一个常用的关系型数据库，可以用来保存数据。本文将教你如何使用 Flink 将数据保存到 MySQL 中。
整个流程可以分为以下几个步骤：
- 创建一个 Flink 应用程序。
- 从数据源读取数据。
- 对数据进行处理。
- 将处理结果保存到 MySQL 中。
下面我们将逐步进行讲解。
2. 步骤详解
2.1 创建 Flink 应用程序
首先，你需要创建一个 Flink 应用程序，可以使用任何你熟悉的开发工具，如 IntelliJ IDEA 或 Eclipse。确保你已经安装了 Flink 的开发环境，并且可以成功运行 Flink 本地集群。
2.2 从数据源读取数据
在 Flink 中，我们可以使用 StreamExecutionEnvironment 来创建一个流式处理环境。通过调用 StreamExecutionEnvironment.fromElements 方法，我们可以从给定的元素中创建一个数据源。
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<String> inputStream = env.fromElements("data1", "data2", "data3");
在实际情况中，你可以根据自己的需求从文件、Kafka、Socket 等数据源中读取数据。
2.3 对数据进行处理
在这一步中，你需要对数据进行处理。处理的方式取决于你的具体需求，可以使用 Flink 提供的各种算子（如 map、flatMap、filter 等）对数据进行转换和计算。
DataStream<String> processedStream = inputStream.map(data -> data.toUpperCase());
在上面的示例中，我们使用 map 算子将数据转换为大写字母。
2.4 将处理结果保存到 MySQL
最后一步是将处理结果保存到 MySQL 数据库中。在 Flink 中，我们可以使用 FlinkJdbcSink 来实现将数据写入数据库。
首先，我们需要定义一个 JDBCOutputFormat，并设置连接信息、表名和字段信息。
JDBCOutputFormat jdbcOutputFormat = JDBCOutputFormat
.buildJDBCOutputFormat()
.setDrivername("com.mysql.cj.jdbc.Driver")
.setDBUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/flink_demo")
.setUsername("root")
.setPassword("password")
.setQuery("INSERT INTO result VALUES (?)")
.finish();
在上面的代码中，我们设置了 MySQL 的连接信息，包括驱动名称、数据库 URL、用户名和密码，并且指定了要执行的 SQL 语句。
接下来，我们可以使用 addSink 方法将处理结果写入到 MySQL 中。
processedStream.addSink(jdbcOutputFormat);
最后，我们需要调用 execute 方法来启动 Flink 应用程序。
env.execute("Flink MySQL Demo");
这样，处理后的数据就会被保存到 MySQL 数据库中了。
3. 代码示例
下面是完整的代码示例：
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple1;
import org.apache.flink.connector.jdbc.JdbcConnectionOptions;
import org.apache.flink.connector.jdbc.JdbcOutputFormat;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
public class FlinkMySQLDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<Tuple1<String>> inputStream = env.fromElements(
new Tuple1<>("data1"),
new Tuple1<>("data2"),
new Tuple1<>("data3")
);
DataStream<Tuple1<String>> processedStream = inputStream.map(new MapFunction<Tuple1<String>, Tuple1<String>>() {
@Override
public Tuple1<String> map(Tuple1<String> value) throws Exception {
return new Tuple1<>(value.f0.toUpperCase());
}
});
JdbcOutputFormat jdbcOutputFormat = JdbcOutputFormat.buildJdbcOutputFormat()
.setDrivername("com.mysql.cj.jdbc.Driver")
.setDBUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/flink_demo")
.setUsername("root")
.setPassword("password")
.setQuery("INSERT INTO result VALUES (?)")
.setSqlTypes(new int[]{java.sql.Types.VARCHAR})
