用flink datastream 写一个程序,分析一个mysql表 写入另一个MySQL表,每隔1min执行一次

时间: 2023-12-14 13:40:23 浏览: 29
可以按照以下步骤进行: 1. 引入必要的依赖 ```xml <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId> <version>${flink.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-connector-jdbc_2.12</artifactId> <version>${flink.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>${mysql.version}</version> </dependency> ``` 其中,`${flink.version}` 和 `${mysql.version}` 分别为 Flink 和 MySQL 驱动的版本号,可以根据实际情况进行修改。 2. 编写 Flink 程序 ```java import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; 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; import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction; import org.apache.flink.streaming.api.functions.timestamps.AscendingTimestampExtractor; import org.apache.flink.streaming.api.watermark.Watermark; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time; import org.apache.flink.streaming.connectors.jdbc.JdbcConnectionOptions; import org.apache.flink.streaming.connectors.jdbc.JdbcSink; import org.apache.flink.streaming.connectors.jdbc.JdbcSource; import org.apache.flink.streaming.connectors.jdbc.JdbcStatementBuilder; import org.apache.flink.streaming.connectors.jdbc.JdbcTableSink; import org.apache.flink.streaming.connectors.jdbc.JdbcTableSource; import org.apache.flink.table.api.DataTypes; import org.apache.flink.table.api.Table; import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment; import org.apache.flink.table.descriptors.ConnectorDescriptor; import org.apache.flink.table.descriptors.Jdbc; import org.apache.flink.table.descriptors.Schema; import org.apache.flink.types.Row; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.SQLException; import java.sql.Timestamp; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Properties; public class FlinkMySQLJob { public static void main(String[] args) throws Exception { // 设置执行环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); // 获取数据源 JdbcTableSource source = JdbcTableSource.builder() .setDrivername("com.mysql.jdbc.Driver") .setDBUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/test") .setUsername("root") .setPassword("123456") .setQuery("select * from user") .setRowtimeAttribute("update_time", new AscendingTimestampExtractor<Row>() { @Override public long extractAscendingTimestamp(Row row) { return ((Timestamp) row.getField(3)).getTime(); } }) .build(); // 注册数据源 StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env); tableEnv.registerTableSource("user", source); // 定义输出表结构 List<String> fieldNames = new ArrayList<>(); fieldNames.add("id"); fieldNames.add("name"); fieldNames.add("age"); fieldNames.add("update_time"); List<DataTypes> fieldTypes = new ArrayList<>(); fieldTypes.add(DataTypes.INT()); fieldTypes.add(DataTypes.STRING()); fieldTypes.add(DataTypes.INT()); fieldTypes.add(DataTypes.TIMESTAMP()); // 定义输出连接器 JdbcTableSink sink = JdbcTableSink.builder() .setDrivername("com.mysql.jdbc.Driver") .setDBUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/test") .setUsername("root") .setPassword("123456") .setTableName("user_copy") .setBatchSize(1000) .build(); // 定义输出表 Schema schema = new Schema() .field("id", DataTypes.INT()) .field("name", DataTypes.STRING()) .field("age", DataTypes.INT()) .field("update_time", DataTypes.TIMESTAMP()); tableEnv.connect(new ConnectorDescriptor("jdbc", new Jdbc()) .property("driver", "com.mysql.jdbc.Driver") .property("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/test") .property("username", "root") .property("password", "123456")) .withSchema(schema) .withFormat(new org.apache.flink.table.formats.Json()) .createTemporaryTable("user_copy"); // 执行 SQL 并写入结果到输出表 Table table = tableEnv.sqlQuery("select id, name, age, update_time from user"); tableEnv.toRetractStream(table, Row.class).addSink(sink); // 执行程序 env.execute("Flink MySQL Job"); } } ``` 上述代码中,我们首先通过 `JdbcTableSource` 获取 MySQL 数据源,并将其注册为 Flink 表 `user`。然后我们定义了输出表结构和连接器,并使用 `JdbcTableSink` 将结果写入 MySQL 表 `user_copy`。最后,我们通过 `tableEnv.toRetractStream` 方法将查询结果转化为 `DataStream<Row>`,并将其写入输出表。 3. 配置定时执行任务 ```java import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class FlinkMySQLJob { public static void main(String[] args) throws Exception { // 设置执行环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); // ... // 定时执行任务 env.addSource(new SourceFunction<Long>() { private volatile boolean isRunning = true; @Override public void run(SourceContext<Long> ctx) throws Exception { while (isRunning) { ctx.collect(System.currentTimeMillis()); TimeUnit.MINUTES.sleep(1); } } @Override public void cancel() { isRunning = false; } }).addSink(new SinkFunction<Long>() { @Override public void invoke(Long value, Context context) throws Exception { tableEnv.sqlUpdate("insert into user_copy select id, name, age, update_time from user"); } }); // 执行程序 env.execute("Flink MySQL Job"); } } ``` 在上述代码中,我们使用 `env.addSource` 方法定义一个源,每隔 1 分钟发射一个时间戳。然后我们使用 `env.addSink` 方法在每个时间戳触发时执行 SQL 语句,将查询结果写入输出表。需要注意的是,在这个过程中,我们需要维护一个 volatile 的布尔型变量 `isRunning`,以便在取消任务时停止源的发射。 完整代码如下:

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