Flink1.13.0可以使用什么版本的Flink ML？如果在idea的pom文件中添加Flink1.13.0的Flink ML的依赖

Flink 1.13.0 可以使用 Flink ML 1.13.0 版本。如果您将 Flink 1.13.0 添加到您的项目中，则可以在您的 `pom.xml` 文件中添加以下依赖来使用 Flink ML 1.13.0：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-ml_2.12</artifactId>
    <version>1.13.0</version>
</dependency>

请注意，`flink-ml_2.12` 表示 Flink ML 1.13.0 针对 Scala 2.12 构建。如果您使用的是其他 Scala 版本，请相应地更改此依赖项。

相关问题

Flink1.13.0可以如果在idea中配置Flink ML的依赖

是的，你可以在 IntelliJ IDEA 中添加 Flink ML 的依赖，步骤如下：

1. 打开你的项目，并打开 `pom.xml` 文件。

2. 在 `<dependencies>` 标签内添加以下依赖：

   <dependency>
       <groupId>org.apache.flink</groupId>
       <artifactId>flink-ml_2.11</artifactId>
       <version>1.13.0</version>
   </dependency>

这个依赖将会下载 Flink ML 的所有类库。

3. 保存 `pom.xml` 文件，Maven 将会自动下载依赖。

4. 添加 Flink ML 的类库到 IntelliJ IDEA 的项目依赖中。打开 IntelliJ IDEA 的 `Project Structure`，依次选择 `Modules -> Dependencies`，然后点击 `+` 按钮，选择 `Library`，然后选择 `From Maven`，在弹出的窗口中搜索 `flink-ml_2.11`，选择版本号为 `1.13.0`，然后点击 `OK`。

5. 点击 `Apply` 和 `OK`，退出 `Project Structure` 窗口。

现在你就可以在 IntelliJ IDEA 中使用 Flink ML 的类库了。

请给出使用 Flink 1.13.0 将具有一个主键和两个值的数据插入和修改到 MySQL 数据库的示例代码

好的，以下是示例代码：

import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment
import org.apache.flink.api.common.functions.RuntimeContext
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction
import org.apache.flink.configuration.Configuration
import java.sql.{Connection, DriverManager, PreparedStatement}

case class Data(name: String, value1: Int, value2: Int)

object FlinkMySQL {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // Flink 程序入口
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    val dataStream = env.socketTextStream("localhost", 9000)
      .map(line => {
        val arr = line.split(",")
        Data(arr(0), arr(1).toInt, arr(2).toInt)
      })

    dataStream.addSink(new MySQLSink)
    env.execute("Flink MySQL")
  }

  class MySQLSink extends RichSinkFunction[Data] {
    var conn: Connection = _
    var statement: PreparedStatement = _

    override def open(parameters: Configuration): Unit = {
      super.open(parameters) // 必须要调用基类的方法
      val url = "jdbc:mysql://localhost:3306/mydb?useSSL=false&allowPublicKeyRetrieval=true" // MySQL 连接字符串
      val username = "root" // 数据库用户名
      val password = "root" // 数据库密码
      conn = DriverManager.getConnection(url, username, password) // 获取数据库连接
      statement = conn.prepareStatement("INSERT INTO mytable(name,value1,value2) VALUES(?,?,?) " +
        "ON DUPLICATE KEY UPDATE value1=?, value2=?") // 预编译 SQL 语句
    }

    override def invoke(value: Data, context: RuntimeContext[_]): Unit = {
      statement.setString(1, value.name)
      statement.setInt(2, value.value1)
      statement.setInt(3, value.value2)
      statement.setInt(4, value.value1)
      statement.setInt(5, value.value2)
      statement.execute() // 执行 SQL 语句
    }

    override def close(): Unit = {
      super.close() // 必须要调用基类的方法
      if (statement != null) {
        statement.close() // 关闭 Statement
      }
      if (conn != null) {
        conn.close() // 关闭 Connection
      }
    }
  }
}

这是一个使用 Flink 将数据插入 MySQL 数据库的示例代码，其中使用了 `RichSinkFunction` 类来编写自定义的 sink 函数。具体的步骤包括：

1. 从 Socket 中读取数据，并将数据解析为 `Data` 对象；
2. 将解析后的 `Data` 对象通过 `addSink` 方法送到自定义的 `MySQLSink` 中；
3. 在 `MySQLSink` 中，首先在 `open` 方法中获取数据库连接，并预编译 SQL 语句；
4. 在 `invoke` 方法中，将 `Data` 对象的字段值分别绑定到 SQL 语句中的占位符上，并执行 SQL 语句；
5. 在 `close` 方法中，关闭数据库连接。

注意，这里使用了 MySQL 中的 `ON DUPLICATE KEY UPDATE` 语法，可以实现在 `mytable` 表中通过 `name` 字段自动判断数据是否存在，如果存在，则更新 `value1` 和 `value2`，否则插入一条新的记录。这里假设 `mytable` 表已经事先创建好了，字段名称和类型与 `Data` 类的字段一一对应。另外，为了演示方便，连接字符串、用户名和密码都是硬编码，实际使用时需要从配置文件中读取。