超详细Flink之JDBC Sink终极教程，新手也能轻松上手

后端

2024-01-16 18:46:59

Flink JDBC Sink：无缝将数据导入数据库

简介

在处理大数据时，Flink 是一个炙手可热的流处理框架。为了将数据持久化到关系型数据库中，Flink 提供了 JDBC Sink，一个功能强大的组件，使开发人员能够轻松地将数据流写入各种数据库。

配置 Flink JDBC Sink

配置 Flink JDBC Sink 涉及指定以下参数：

驱动程序名称： 指定连接到特定数据库所需的 JDBC 驱动程序。
数据库 URL： 提供用于建立数据库连接的 URL。
用户名： 输入拥有数据库访问权限的用户名。
密码： 指定用于身份验证的密码。
查询： 定义向数据库表中插入数据的 SQL 查询。

代码示例

让我们通过一个代码示例来了解如何使用 Flink JDBC Sink 将数据写入 MySQL 数据库：

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.SinkFunction;

public class FlinkJdbcSinkExample {

  public static void main(String[] args) throws Exception {

    // 获取输入参数
    final ParameterTool params = ParameterTool.fromArgs(args);

    // 设置流执行环境
    final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

    // 创建一个元组流
    DataStream<Tuple3<Integer, String, Integer>> inputStream = env.fromElements(
        new Tuple3<>(1, "Alice", 20),
        new Tuple3<>(2, "Bob", 25),
        new Tuple3<>(3, "Charlie", 30)
    );

    // 创建 JDBC Sink
    SinkFunction<Tuple3<Integer, String, Integer>> sink = new JdbcSink(
        "jdbc:mysql://localhost:3306/test",
        "root",
        "password",
        "INSERT INTO test_table (id, name, age) VALUES (?, ?, ?)"
    );

    // 将 Sink 添加到流
    inputStream.addSink(sink);

    // 执行作业
    env.execute("Flink JDBC Sink Example");
  }
}