FLINK 读redis

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mob64ca12f58d71 2023-08-13 17:56:31 ©著作权

文章标签 Redis flink apache 文章分类 Redis 数据库

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FLINK 读取 Redis

简介

在大数据处理领域，Apache Flink 是一个流式处理引擎，它可以处理实时数据流以及批处理任务。Flink 提供了丰富的功能，包括流式数据处理、事件时间处理、窗口计算、状态管理等。与其他处理引擎相比，Flink 提供了更高的吞吐量和更低的延迟。

Redis 是一个内存数据库，用于缓存和存储数据。它支持多种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合和有序集合，并提供了强大的查询和操作功能。在实时数据处理中，将 Redis 用作数据源是非常常见的，因为它可以提供快速的读取和写入速度。

本文将介绍如何在 Flink 中读取 Redis 数据，并提供了相关的代码示例。

安装和配置

在开始之前，我们需要先安装和配置 Flink 和 Redis。

首先，我们需要下载并安装 Flink。您可以从 Flink 的官方网站（

然后，我们需要安装 Redis。您可以从 Redis 的官方网站（ Redis 正在运行并监听正确的端口。

读取 Redis 数据

Flink 提供了 RedisSourceFunction 类，用于从 Redis 读取数据。以下是一个示例代码，演示如何使用 Flink 读取 Redis 数据：

import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.config.FlinkJedisConfigBase;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.config.FlinkJedisPoolConfig;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.source.AbstractRedisSource;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.source.RowDataDeserializationSchema;
import org.apache.flink.types.Row;

public class RedisSource extends AbstractRedisSource<Row> {

    private final String key;

    public RedisSource(FlinkJedisConfigBase flinkJedisConfig, String key, RowDataDeserializationSchema schema) {
        super(flinkJedisConfig, schema);
        this.key = key;
    }

    @Override
    public SourceFunction.SourceContext<Row> getSourceContext() {
        return null;
    }

    @Override
    protected String getKey() {
        return key;
    }
}

public class RedisSourceExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建 FlinkJedisPoolConfig 实例，并配置 Redis 连接参数
        FlinkJedisPoolConfig jedisPoolConfig = new FlinkJedisPoolConfig.Builder().setHost("localhost").setPort(6379).build();

        // 创建 RedisSource 实例，并指定 Redis key 和数据模式
        RedisSource redisSource = new RedisSource(jedisPoolConfig, "my_key", new MyDeserializationSchema());

        // 创建 Flink 程序
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.addSource(redisSource).print();

        // 执行 Flink 程序
        env.execute("Redis Source Example");
    }
}

在上述代码中，我们首先创建了一个 FlinkJedisPoolConfig 实例，用于配置 Redis 连接参数。然后，创建了一个 RedisSource 实例，并指定了需要读取的 Redis key，以及数据的反序列化模式。最后，将 RedisSource 添加到 Flink 程序中，并执行该程序。

在上述示例中，我们使用了一个自定义的 RowDataDeserializationSchema 类，用于将 Redis 中的数据转换为 Flink 中的行数据（Row）格式。您可以根据自己的需求实现自己的反序列化模式。