神马？你还没学会？在SpringBoot里整合Apache Flink，业界大牛都惊呆了！

2023-07-26 02:14:12

在SpringBoot中整合Apache Flink：轻松应对大数据处理挑战

摘要

随着数据量的爆炸式增长，传统的处理方法已难以应对大数据的挑战。Apache Flink的出现为我们提供了一种高效智能的数据处理解决方案。本文将深入探讨如何将Apache Flink与SpringBoot集成，以充分利用其强大功能，实现轻松高效的大数据处理。

环境搭建

1. 安装Apache Flink

首先，我们需要安装Apache Flink。具体安装方法可参考官方文档。

2. 导入SpringBoot依赖

在项目中，导入SpringBoot对Apache Flink的支持依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-flink</artifactId>
</dependency>

任务创建

在SpringBoot中，使用@EnableDataFlink注解启用对Apache Flink的支持。使用@FlinkStreamProcessor注解标记任务：

@SpringBootApplication
@EnableDataFlink
public class Application {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }
}

@FlinkStreamProcessor
public class MyFlinkTask {

    @Input
    private DataStream<String> inputStream;

    @Output
    private DataStream<String> outputStream;

    public void process() {
        outputStream = inputStream.map(s -> s.toUpperCase());
    }
}

任务管理和监控

使用FlinkApplicationRunner类管理和监控Flink任务。排除对DataSource的自动配置，使用@FlinkApplication注解指定Flink应用程序：

@SpringBootApplication(exclude = {DataSourceAutoConfiguration.class})
@FlinkApplication
public class Application {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }
}

可以通过http://localhost:8080/actuator/flink访问Flink任务的监控界面，查看运行状态和指标。