flink将偏移量保存到mysql中

Flink将偏移量保存到MySQL中可以通过实现Flink的Checkpoint和Savepoint机制，将每个任务的状态和偏移量保存到MySQL中。具体步骤如下：

1. 首先，需要在Flink作业中启用Checkpoint和Savepoint机制，可以通过以下代码启用：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.enableCheckpointing(5000);
env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs://localhost:9000/flink/checkpoints"));

2. 然后，需要在Flink作业中实现Checkpoint和Savepoint的回调函数。在回调函数中，可以将每个任务的状态和偏移量保存到MySQL中。以下是一个简单的例子：

public class OffsetCheckpoint implements ListCheckpointed<Long> {

    private Long offset = 0L;
    private Connection connection;

    public OffsetCheckpoint() {
        try {
            Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
            connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/test", "root", "password");
        } catch (ClassNotFoundException | SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    @Override
    public List<Long> snapshotState(long checkpointId, long timestamp) throws Exception {
        PreparedStatement statement = connection.prepareStatement("INSERT INTO offsets (checkpoint_id, offset) VALUES (?, ?)");
        statement.setLong(1, checkpointId);
        statement.setLong(2, offset);
        statement.executeUpdate();
        return Collections.singletonList(offset);
    }

    @Override
    public void restoreState(List<Long> state) throws Exception {
        if (!state.isEmpty()) {
            offset = state.get(0);
        }
    }
}

3. 最后，在Flink作业中调用Checkpoint和Savepoint回调函数。以下是一个简单的例子：

DataStreamSource<String> stream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("topic", new SimpleStringSchema(), properties));

stream
    .map(new MapFunction<String, String>() {
        @Override
        public String map(String value) throws Exception {
            // process data
            return value;
        }
    })
    .addSink(new SinkFunction<String>() {
        @Override
        public void invoke(String value, Context context) throws Exception {
            // save offset
            OffsetCheckpoint checkpoint = new OffsetCheckpoint();
            checkpoint.offset = context.currentWatermark();
            env.addOperatorStateChangeListener(checkpoint);
            env.getCheckpointConfig().setCheckpointInterval(5000);
        }
    });

env.execute("job");

在以上代码中，我们定义了一个名为`OffsetCheckpoint`的类，该类实现了Flink的`ListCheckpointed`接口。在`invoke`方法中，我们创建了一个`OffsetCheckpoint`实例，并将当前任务的偏移量保存到该实例中。然后，我们将`OffsetCheckpoint`实例添加到Flink作业的状态变化监听器中，并设置Checkpoint间隔为5000毫秒。

以上就是将Flink的偏移量保存到MySQL中的基本步骤。需要注意的是，在实现过程中还需要考虑异常处理、连接池管理等问题。