flink清洗mysql数据到clickhouse

Flink清洗MySQL数据到ClickHouse

概述

在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Flink将MySQL中的数据清洗并写入到ClickHouse中。Flink是一个分布式流处理框架，它提供了强大的数据处理和分析能力。ClickHouse是一个快速、可扩展且可靠的列式数据库。我们将使用Flink提供的JDBC连接器来连接MySQL和ClickHouse，并使用Flink的DataStream API来进行数据处理。

整体流程

下面是整个流程的概览：

flowchart TD
    A[读取MySQL数据] --> B[数据清洗]
    B --> C[写入ClickHouse]

在下面的每个步骤中，我将详细介绍如何实现它们。

步骤1：读取MySQL数据

首先，我们需要从MySQL中读取数据。为此，我们需要使用Flink提供的JDBC连接器。以下是实现这一步骤的代码：

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction.SourceContext;

public class MySQLSource implements SourceFunction<Tuple2<String, Integer>> {
    
    private boolean isRunning = true;
    
    @Override
    public void run(SourceContext<Tuple2<String, Integer>> ctx) throws Exception {
        // 创建MySQL连接
        Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase", "username", "password");
        PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement("SELECT name, age FROM users");
        
        // 读取数据并发送到下游
        ResultSet rs = stmt.executeQuery();
        while (rs.next() && isRunning) {
            String name = rs.getString("name");
            int age = rs.getInt("age");
            ctx.collect(new Tuple2<>(name, age));
        }
        
        // 关闭连接
        rs.close();
        stmt.close();
        conn.close();
    }

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

在上面的代码中，我们创建了一个自定义的SourceFunction，使用JDBC连接器从MySQL中读取数据。请替换jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase、username和password为你的MySQL连接信息。

步骤2：数据清洗

接下来，我们需要对从MySQL中读取的数据进行清洗。在这个例子中，我们将简单地过滤掉年龄大于等于30的记录。以下是实现这一步骤的代码：

import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;

public class AgeFilter implements FilterFunction<Tuple2<String, Integer>> {
    
    @Override
    public boolean filter(Tuple2<String, Integer> value) throws Exception {
        // 过滤年龄大于等于30的记录
        return value.f1 < 30;
    }
}

在上面的代码中，我们创建了一个自定义的FilterFunction，用于过滤掉年龄大于等于30的记录。

步骤3：写入ClickHouse

最后，我们需要将清洗后的数据写入到ClickHouse中。Flink提供了一个ClickHouseSinkFunction来实现这个功能。以下是实现这一步骤的代码：

import org.apache.flink.streaming.connectors.clickhouse.ClickHouseSink;
import org.apache.flink.streaming.connectors.clickhouse.ClickHouseSinkFunction;

public class ClickHouseSinkExample {
    
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建Flink的执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        
        // 读取MySQL数据
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> dataStream = env.addSource(new MySQLSource());
        
        // 数据清洗
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> cleanedStream = dataStream.filter(new AgeFilter());
        
        // 写入ClickHouse
        cleanedStream.addSink(ClickHouseSink.<Tuple2<String, Integer>>sink(
            "jdbc:clickhouse://localhost:8123/mydatabase",
            "INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)",
            new ClickHouseSinkFunction<Tuple2<String, Integer>>() {
                @Override
                public void process(Tuple2<String, Integer> value, ClickHouseSinkFunction.Context context) {
                    // 设置参数并执行更新
                    context.getSession().getStatement().setString(1, value.f0);
                    context.getSession().getStatement().setInt(2, value.f1);
                    context.getSession().get