Flink DataStream 监控kafka一个大主题 将大主题数据根据key分组 相同的key将数据拆分到相同的小主题名插入到相同的主题，同时根据主题名添加到对应的mysql表中

可以使用 Flink DataStream 对 Kafka 中的数据进行实时处理，并将数据根据 key 分组后，拆分到相应的小主题中，并将每个小主题的数据写入到对应的 MySQL 表中。

具体实现可以分为以下几步：

1. 创建一个 Kafka 数据源，监控大主题。可以使用 Flink 的 `FlinkKafkaConsumer` 类来实现。

2. 使用 `keyBy` 操作将数据根据 key 分组。

3. 使用 `split` 操作将数据拆分成多个小主题。可以使用 `DataStreamUtils` 中的 `split` 方法或者自定义 `ProcessFunction` 来实现。

4. 使用 `FlinkKafkaProducer` 将每个小主题的数据写入到对应的 Kafka 主题中。

5. 使用 `JDBCOutputFormat` 将每个小主题的数据写入到对应的 MySQL 表中。

下面是一个简单的代码示例：

DataStream<String> kafkaStream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("big_topic", new SimpleStringSchema(), properties));

DataStream<Tuple2<String, String>> keyedStream = kafkaStream.map(value -> {
    // 从 value 中解析出 key 和数据
    return Tuple2.of(key, data);
}).keyBy(0);

DataStream<Tuple2<String, String>>[] splitStreams = keyedStream.split(value -> {
    // 根据 key 将数据拆分成多个小主题
    String topicName = getTopicNameByKey(value.f0);
    return Collections.singletonList(topicName);
});

for (int i = 0; i < splitStreams.length; i++) {
    DataStream<Tuple2<String, String>> splitStream = splitStreams[i];

    // 将数据写入到对应的 Kafka 主题中
    FlinkKafkaProducer<Tuple2<String, String>> kafkaProducer = new FlinkKafkaProducer<>(getTopicName(i), new SimpleStringSchema(), properties);
    splitStream.addSink(kafkaProducer);

    // 将数据写入到对应的 MySQL 表中
    JDBCOutputFormat jdbcOutputFormat = JDBCOutputFormat.buildJDBCOutputFormat()
            .setDrivername(drivername)
            .setDBUrl(dbUrl)
            .setUsername(username)
            .setPassword(password)
            .setQuery("INSERT INTO " + getTableName(i) + " (key, value) VALUES (?, ?)")
            .setSqlTypes(new int[]{Types.VARCHAR, Types.VARCHAR})
            .finish();

    splitStream.addSink(new OutputFormatSinkFunction<>(jdbcOutputFormat));
}

// 启动 Flink 任务
env.execute();