flink保存偏移量到redis
时间: 2023-07-04 18:19:09 浏览: 51
在Flink中,可以使用Flink的Redis连接器来将偏移量保存到Redis中。以下是一个简单的示例:
首先,需要添加Flink的Redis连接器依赖:
```
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-redis_2.11</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
```
然后,在Flink应用程序中,可以使用如下代码将偏移量保存到Redis中:
```java
public class RedisOffsetSinkFunction implements SinkFunction<Tuple2<String, Long>> {
private final RedisClient redisClient;
private final String redisKey;
public RedisOffsetSinkFunction(RedisClient redisClient, String redisKey) {
this.redisClient = redisClient;
this.redisKey = redisKey;
}
@Override
public void invoke(Tuple2<String, Long> value) throws Exception {
RedisCommands<String, String> commands = redisClient.connect().sync();
commands.hset(redisKey, value.f0, value.f1.toString());
}
}
```
在上述代码中,假设我们要将偏移量保存到Redis的哈希表中,哈希表的键是`redisKey`,哈希表的字段是偏移量对应的分区编号,哈希表的值是偏移量。
最后,在Flink应用程序中,可以使用如下代码将偏移量写入Redis:
```java
DataStream<Tuple2<String, Long>> offsets = ...; // 假设这里获取到了偏移量数据流
RedisClient redisClient = RedisClient.create(new RedisURI("redis://localhost:6379"));
RedisOffsetSinkFunction sinkFunction = new RedisOffsetSinkFunction(redisClient, "offsets");
offsets.addSink(sinkFunction);
```
这里假设偏移量数据流的类型为`Tuple2<String, Long>`,其中`String`类型的字段表示分区编号,`Long`类型的字段表示偏移量。通过`addSink`方法将偏移量数据流写入Redis即可。