java实时把数据发送到flink
时间: 2023-08-12 17:35:54 浏览: 51
要将实时数据发送到Flink,你可以使用Flink提供的DataStream API和Flink提供的连接器(connectors)。下面是一个简单的示例,展示如何从Kafka实时读取数据,并将数据发送到Flink。
1. 首先,你需要创建一个StreamExecutionEnvironment对象,它是Flink的核心组件之一,用于执行Flink程序。
```java
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
```
2. 然后,你需要创建一个FlinkKafkaConsumer,用于从Kafka中读取数据。你需要指定Kafka的主题(topic)和Kafka集群的地址(bootstrap.servers)。
```java
Properties props = new Properties();
props.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>("mytopic", new SimpleStringSchema(), props);
```
3. 接下来,你可以使用addSource方法将FlinkKafkaConsumer添加到数据流中,创建一个DataStream对象,用于表示从Kafka中读取的实时数据流。
```java
DataStream<String> stream = env.addSource(consumer);
```
4. 最后,你可以使用各种转换算子对数据流进行操作,例如map、filter、groupBy等,这些算子可以在Flink中执行复杂的数据处理操作。
```java
DataStream<Integer> result = stream.map(new MapFunction<String, Integer>() {
@Override
public Integer map(String value) throws Exception {
return value.length();
}
});
```
5. 如果你想将处理后的数据发送到外部系统,你可以使用Flink提供的连接器(connectors),例如FlinkKafkaProducer,将数据发送到Kafka中。
```java
Properties props = new Properties();
props.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
FlinkKafkaProducer<String> producer = new FlinkKafkaProducer<>("mytopic", new SimpleStringSchema(), props);
result.map(new MapFunction<Integer, String>() {
@Override
public String map(Integer value) throws Exception {
return value.toString();
}
}).addSink(producer);
```
完整的Java代码示例:
```java
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import java.util.Properties;
public class JavaFlinkKafkaDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
Properties props = new Properties();
props.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>("mytopic", new SimpleStringSchema(), props);
DataStream<String> stream = env.addSource(consumer);
DataStream<Integer> result = stream.map(new MapFunction<String, Integer>() {
@Override
public Integer map(String value) throws Exception {
return value.length();
}
});
FlinkKafkaProducer<String> producer = new FlinkKafkaProducer<>("mytopic", new SimpleStringSchema(), props);
result.map(new MapFunction<Integer, String>() {
@Override
public String map(Integer value) throws Exception {
return value.toString();
}
}).addSink(producer);
env.execute("JavaFlinkKafkaDemo");
}
}
```
在本示例中,我们使用FlinkKafkaConsumer从Kafka中读取实时数据,并使用FlinkKafkaProducer将处理后的数据发送回Kafka。我们使用map算子将每个字符串转换为字符串长度,并将结果作为整数发送到Kafka。