flink使用preparedstatement batch方式提交

Flink（Apache Flink）是一个开源的流处理框架，它本身并不直接支持像传统的关系型数据库那样的PreparedStatement和batch提交操作，因为它的主要关注点在于实时数据流的处理。然而，在Flink与外部数据库交互时，特别是在使用JDBC连接时，你可以通过Flink的Table API或者SQL API来模拟类似的操作。

例如，如果你需要批量插入数据到数据库，可以创建一个批处理任务，将数据存储在一个Flink Table或DataStream中，然后转换成PreparedStatement的形式，并调用JDBC的`executeBatch()`方法。这是一个伪代码示例：

// 创建DataStream或Table
DataStream<String> data = ... // 某种源头的数据流
Table table = ... // 或者从DataStream转换成表

// 准备PreparedStatement
List预设语句 = new ArrayList<>();
for (String sql : prepareInsertSqls) {
    PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement(sql);
    // 预置参数...
    preSetStatements.add(preparedStatement);
}

// 执行批量提交
table.execute(batch -> {
    for (PreparedStatement statement : preSetStatements) {
        try {
            statement.addBatch(); // 添加到批处理
            if (batch.isFull()) { // 当达到最大批量大小时执行一次
                batch.execute();
                batch.clear(); // 清空批处理，准备下一批
            }
        } catch (SQLException e) {
            // 处理异常并回滚
            rollback(connection);
        }
    }
    if (!batch.isEmpty()) { // 提交剩余未执行的批处理
        batch.execute();
    }
});

请注意，这只是一个基本的概念示例，实际操作中你需要确保事务管理和错误处理。而且，由于Flink的任务通常异步执行，你可能需要额外的设计来保证最终一致性。