Flink Table API实时查询MySQL维表
简介
Flink是一个分布式流处理和批处理框架，它提供了Table API和SQL API用于处理数据。Flink Table API是一个高级API，它提供了一种声明式的方式来处理数据，并且可以与SQL无缝集成。在实际的数据处理中，我们经常需要查询外部的维表数据，并与流数据进行关联。本文将介绍如何使用Flink Table API实时查询MySQL维表，并展示一个完整的示例。
环境准备
首先，我们需要准备好以下环境：
- Flink 1.14.0及以上版本
- MySQL数据库
- Java开发环境
示例场景
假设我们有一个实时的订单流数据，每个订单包含订单ID、用户ID、商品ID和订单金额。我们的目标是实时查询MySQL数据库中的用户表，获取用户的详细信息，并将订单流数据与用户数据进行关联，最后输出关联后的结果流。
示例代码
首先，我们需要定义一个Order类来表示订单数据：
public class Order {
public String orderId;
public String userId;
public String productId;
public double amount;
public Order(String orderId, String userId, String productId, double amount) {
this.orderId = orderId;
this.userId = userId;
this.productId = productId;
this.amount = amount;
}
// getters and setters
}
接下来，我们需要创建一个StreamExecutionEnvironment并构建一个订单流：
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<Order> orderStream = env.fromElements(
new Order("order1", "user1", "product1", 100),
new Order("order2", "user2", "product2", 200),
new Order("order3", "user3", "product3", 300)
);
现在我们已经有了一个包含订单数据的流，接下来我们需要创建一个连接到MySQL数据库的TableEnvironment，以便查询用户表：
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE user_table (\n" +
" user_id STRING,\n" +
" name STRING,\n" +
" age INT\n" +
") WITH (\n" +
" 'connector' = 'jdbc',\n" +
" 'url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/test',\n" +
" 'table-name' = 'user'\n" +
")"
);
上述代码中，我们使用executeSql方法创建了一个名为user_table的虚拟表，它与MySQL数据库中的user表进行了映射。在创建表时，我们需要指定连接器类型为jdbc，并提供MySQL的连接URL和表名。
接下来，我们可以使用Table API对订单流和用户表进行关联查询：
Table orderTable = tableEnv.fromDataStream(orderStream, $("orderId"), $("userId"), $("productId"), $("amount"));
Table userTable = tableEnv.from("user_table");
Table resultTable = orderTable.join(userTable)
.where($("userId").isEqual(userTable.$("user_id")))
.select(orderTable.$("orderId"), orderTable.$("userId"), userTable.$("name"), orderTable.$("amount"));
DataStream<Row> resultStream = tableEnv.toAppendStream(resultTable, Row.class);
resultStream.print();
上述代码中，我们首先使用fromDataStream方法将订单流转换为一个Table，并使用from方法将用户表转换为另一个Table。接下来，我们使用join方法对订单表和用户表进行关联查询，然后使用select方法选择需要输出的字段。最后，我们使用toAppendStream方法将结果表转换为一个DataStream，并使用print方法将结果流打印出来。
完整示例
下面是一个完整的示例代码：
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.types.Row;
public class FlinkTableAPIMysqlDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
env.setParallelism(1);
env.fromElements(
new Order("order1", "user1", "product1", 100),
new Order("order2", "user2", "product2", 200),
