flink mysql

Flink 是一个分布式数据处理引擎，可以进行实时数据流处理和批处理。Flink 支持多种数据源，其中包括 MySQL 数据库。如果你想在 Flink 中使用 MySQL 数据库，你可以使用 Flink 提供的 JDBC Connector 来连接 MySQL 数据库。

具体步骤如下：

1. 在 Flink 的 pom.xml 文件中添加 MySQL Connector 的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-jdbc_2.12</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <version>${mysql.version}</version>
</dependency>

2. 在 Flink 的配置文件中添加 MySQL 数据库的连接信息：

jdbc.driver.class=com.mysql.jdbc.Driver
jdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test
jdbc.username=root
jdbc.password=123456

3. 在 Flink 程序中使用 JDBC Connector 来连接 MySQL 数据库：

DataStreamSource<String> dataStream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("my-topic", new SimpleStringSchema(), properties));
dataStream.addSink(JdbcSink.sink(
    "INSERT INTO my_table (id, name) VALUES (?, ?)",
    new JdbcStatementBuilder<String>() {
        @Override
        public void accept(PreparedStatement preparedStatement, String s) throws SQLException {
            preparedStatement.setInt(1, 1);
            preparedStatement.setString(2, s);
        }
    },
    new JdbcConnectionOptions.JdbcConnectionOptionsBuilder()
        .withUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/test")
        .withUsername("root")
        .withPassword("123456")
        .withDriverName("com.mysql.jdbc.Driver")
        .build()));

上面的代码中，我们使用 `FlinkKafkaConsumer` 从 Kafka 中读取数据，然后使用 `JdbcSink` 将数据写入到 MySQL 数据库中。在 `JdbcSink` 的构造函数中，我们需要传入 MySQL 数据库的连接信息，以及 SQL 语句和数据处理函数。在数据处理函数中，我们可以将数据插入到数据库中。

需要注意的是，如果你的 MySQL 数据库在分布式环境下，你需要使用 Flink 的分布式文件系统 HDFS 或者云存储来保存数据。另外，你还需要考虑数据库的并发访问和数据分区的问题。