flink sql minio udf jar

您的问题是关于如何在 Flink SQL 中使用 MinIO UDF Jar。

首先，您需要将 MinIO UDF Jar 添加到 Flink SQL 的 classpath 中。这可以通过设置 Flink 的环境变量来完成。例如，如果您使用的是 Flink Standalone Cluster，则可以在 flink-conf.yaml 文件中添加以下配置：

env.java.opts: "-classpath /path/to/minio-udf.jar"

然后，您需要在 Flink SQL 中注册 MinIO UDF。这可以通过以下方式完成：

1. 创建一个 Java UDF 类，实现您需要的 MinIO UDF。
2. 打包包含该类的 JAR 文件。
3. 在 Flink SQL 中使用 `REGISTER FUNCTION` 命令注册该 UDF。例如：

REGISTER FUNCTION my_minio_udf AS 'com.example.MinIOUDF' USING JAR '/path/to/my-udf.jar';

注册后，您就可以在 Flink SQL 中使用该 UDF 了。例如：

SELECT my_minio_udf(url) FROM my_table;

其中，`url` 是您需要传递给 UDF 的参数。

希望这可以帮助您解决问题。如果您需要更多的帮助，请随时问我。

相关问题

flink 读取minio

Flink可以通过MinIO的API来读取MinIO中的文件。首先，你需要使用Minio的Java SDK来初始化一个MinioClient对象，该对象用于与MinIO服务器进行交互。代码示例中的`InitMinio()`方法就是一个初始化MinioClient对象的示例。在此方法中，你需要提供MinIO服务器的访问地址、账号和密码等信息。然后，你可以使用MinioClient对象的方法来读取MinIO中的文件，例如使用`getObject()`方法来获取特定文件的输入流。最后，你可以将输入流传递给Flink的数据源来读取文件的内容。在Flink中，你可以使用`readTextFile()`方法来从输入流中读取文件内容。这样，你就可以在Flink中读取MinIO中的文件了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【运维/安装】Flink + MinIO：实现light-weighting思路下的集群(集群、高可用&&POC、快速搭建)](https://blog.csdn.net/hiliang521/article/details/126860098)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [SpringBoot整合Minio文件存储](https://blog.csdn.net/wadfdhsajd/article/details/125540919)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

flink写入minio的示例代码

以下是使用 flink-s3-fs-hadoop 插件将 Flink 流式数据写入 MinIO 存储桶的示例代码：

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.fs.bucketing.BucketingSink;
import org.apache.flink.streaming.connectors.fs.bucketing.DateTimeBucketer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.fs.StringWriter;
import org.apache.flink.streaming.connectors.fs.SequenceFileWriter;
import org.apache.flink.streaming.connectors.fs.bucketing.BucketingSink;
import org.apache.flink.streaming.connectors.fs.bucketing.DateTimeBucketer;

public class WriteToMinIO {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 创建一个DataStream，假设它包含字符串
        DataStream<String> stream = env.fromElements("Hello", "World", "Flink");

        // 创建一个BucketingSink，将流式数据写入MinIO存储桶中
        BucketingSink<String> sink = new BucketingSink<>("s3a://my-bucket-name/path/to/files");
        sink.setBucketer(new DateTimeBucketer<>("yyyy-MM-dd--HHmm"));
        sink.setWriter(new StringWriter<>());

        // 将DataStream写入BucketingSink
        stream.addSink(sink);

        // 执行Flink作业
        env.execute("WriteToMinIO");
    }
}

在上面的示例中，我们使用 `BucketingSink` 将 Flink 流式数据写入 MinIO 存储桶。我们设置了 `DateTimeBucketer` 作为文件桶，并使用 `StringWriter` 将数据写入文本文件。最后，我们将 `DataStream` 写入 `BucketingSink` 并执行 Flink 作业。请注意，我们在 s3a URL 中指定了 MinIO 存储桶的名称和路径。