1.源算子自定义算子clicksource的案例代码 2、transform算子map复函数类的案例代码 3、sink算子 存储道mysql数据库中的代码案例

在Apache Flink中，Flink提供了一套丰富的流处理算子库，包括源算子（Source）、转换算子（Transform）和sink算子（Sink）。这里我将分别为你展示每个部分的案例代码。

1. **源算子 clicksource 示例** (假设我们有一个点击事件数据源)

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<String> clickEvents = env.addSource(new ClickSource("localhost", 9001)); // 假设是一个HTTP GET请求的数据源

`ClickSource`是一个自定义的源算子，你需要实现` RichParallelSourceFunction`接口，并在`run()`和`cancel()`方法中处理数据。

2. **转换算子 map 复函数类示例** (使用map操作处理map-reduce风格的复函数)

DataStream<String> processedEvents = clickEvents.map(new MapFunction<String, Integer>() {
    @Override
    public Integer map(String event) throws Exception {
        // 假设解析点击事件并计算计数
        return count(event);
    }
});

在这里，`MapFunction`是一个复函数，接收输入值并返回新的值。

3. **sink算子 存储到MySQL数据库中的代码示例**

processedEvents.addSink(new JdbcSink<>(config.getJdbcUrl(), "INSERT INTO click_counts (event_id, count) VALUES (?, ?)", new FieldExtractor() {
    @Override
    public String extractValue(Object value) {
        return value.toString(); // 假设event_id已存在
    }
}));
env.execute("Click Data to MySQL");

`JdbcSink`是Flink提供的用于将数据写入SQL数据库的工具，需要配置好连接信息和插入SQL模板。`FieldExtractor`负责从Flink的结果对象提取出作为参数的字段。