springboot集成flink

### Spring Boot 整合 Flink 的实现方式

#### 1. 添加依赖项
为了使 Spring Boot 和 Apache Flink 能够协同工作，在项目的 `pom.xml` 文件中需引入必要的 Maven 依赖。这包括但不限于 Flink 流处理库以及任何特定于应用程序需求的其他包。

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

<!-- 如果需要使用 Table API 或 SQL -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-table-api-scala-bridge_2.12</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

#### 2. 初始化 ApplicationContext 并获取 Bean 实例
由于 Flink 应用程序运行在一个独立的执行环境中，默认情况下它无法直接访问由 Spring 容器管理的对象实例。因此，当尝试调用这些对象的方法时可能会抛出空指针异常。为了避免这种情况发生，可以在启动阶段通过编程的方式加载 Spring 上下文并保存对它的引用以便后续操作[^1]。

import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.boot.SpringApplication;

public class Application {
    
    private static final transient ApplicationContext applicationContext =
        SpringApplication.run(Application.class, args);

    public static void main(String[] args){
        // 使用静态变量存储上下文
        System.out.println("Application Context Initialized");
        
        // 获取bean示例
        MyService myService = applicationContext.getBean(MyService.class);
    }
}

#### 3. 创建数据源与 Sink 组件
定义输入输出端点来接收外部事件流并将处理后的结果发送到目标位置。这里可以根据实际应用场景选择合适的数据连接器，比如 Kafka、RabbitMQ 等消息队列服务作为源头；而对于目的地，则可能是数据库记录更新或是另一个消息主题发布等动作[^2]。

// 声明source和sink组件
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.addSource(new CustomDataSource())
   .keyBy(value -> value.getId()) // 对键进行分区
   .process(new ProcessingFunction<>())
   .addSink(new CustomDataSink());

#### 4. 配置并提交作业至集群环境
最后一步就是配置好所有参数之后向指定地址提交任务给远程 YARN/standalone 模式的 Flink Cluster 来完成分布式计算过程。对于本地测试来说也可以简单地调用 execute 方法立即触发流程执行而不必担心复杂的部署细节[^3]。

try{
    env.execute("My First SpringBoot-Flink App");
}catch(Exception e){
    logger.error(e.getMessage(),e);
}