flink1.15 scala sink Cassandra 指数退避重试怎么写

在 Flink 1.15 中使用 Scala 将数据写入 Cassandra 数据库时，可以使用指数退避重试机制来提高数据写入的可靠性。具体实现步骤如下：

1. 引入依赖和配置

在项目的 build.sbt 文件中添加以下依赖：

libraryDependencies += "com.datastax.cassandra" % "cassandra-driver-core" % "4.13.0"

在程序中添加以下配置：

import com.datastax.oss.driver.api.core.config.DefaultDriverOption
import com.datastax.oss.driver.api.core.config.DriverConfigLoader
import com.datastax.oss.driver.api.core.config.TypedDriverOption

val config = DriverConfigLoader.fromClasspath("application.conf")
  .build.withString(DefaultDriverOption.LOAD_BALANCING_POLICY_CLASS, "RoundRobinPolicy")
  .withString(DefaultDriverOption.RETRY_POLICY_CLASS, "com.datastax.oss.driver.api.core.retry.ExponentialBackoffRetryPolicy")
  .withInt(TypedDriverOption.RETRY_POLICY_EXONENTIAL_BASE_DELAY, 1000)
  .withInt(TypedDriverOption.RETRY_POLICY_MAX_ATTEMPTS, 5)

2. 创建 Cassandra 连接

使用上一步中的配置创建 Cassandra 连接：

import com.datastax.oss.driver.api.core.CqlSession

val session: CqlSession = CqlSession.builder().withConfigLoader(config).build()

3. 定义 Cassandra Sink

定义一个 Cassandra Sink，使用指数退避重试机制：

import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.SinkFunction
import org.apache.flink.streaming.connectors.cassandra.CassandraSinkBuilder
import org.apache.flink.streaming.connectors.cassandra.CassandraSinkOptions
import org.apache.flink.streaming.connectors.cassandra.ClusterBuilder
import com.datastax.oss.driver.api.core.CqlSession
import com.datastax.oss.driver.api.core.cql.{BoundStatement, PreparedStatement, SimpleStatement}
import com.datastax.oss.driver.api.core.retry.RetryPolicy

case class MyData(id: Int, name: String)

class CassandraSink(session: CqlSession) extends SinkFunction[MyData] {
  override def invoke(data: MyData): Unit = {
    val statement: BoundStatement = session.prepare("INSERT INTO mytable (id, name) VALUES (?, ?)").bind(data.id.asInstanceOf[AnyRef], data.name)
    session.execute(statement)
  }
}

val cassandraSink: CassandraSink = new CassandraSink(session)

4. 使用 Cassandra Sink

将数据写入 Cassandra 数据库时，使用上一步中定义的 Cassandra Sink，并启用重试机制：

val dataStream: DataStream[MyData] = ???

CassandraSinkBuilder
  .builder()
  .withSession(session)
  .withPreparedStatementSetter((data: MyData, statement: PreparedStatement) => statement.bind(data.id.asInstanceOf[AnyRef], data.name))
  .withRetryPolicy(RetryPolicy.defaultExponentialBackoff())
  .withMaxConcurrentRequests(2)
  .withMaxPendingRequests(10)
  .withCassandraOptions(new CassandraSinkOptions())
  .build()
  .addSink(dataStream)

在上述代码中，withRetryPolicy 方法启用了指数退避重试机制，并使用了默认的指数退避重试策略。withMaxConcurrentRequests 和 withMaxPendingRequests 方法可以控制并发请求和等待请求的最大数量。

以上就是在 Flink 1.15 中使用 Scala 实现 Cassandra Sink 指数退避重试机制的方法。