Flinksql 无法写入mysql

如果您在使用FlinkSQL时无法将数据写入MySQL，请确保已经正确地配置了MySQL连接信息。以下是一些排查步骤：

1. 检查MySQL服务是否正在运行，并且是否可以从您的应用程序所在的机器上访问MySQL服务器。

2. 检查MySQL连接信息是否正确，在FlinkSQL中使用的连接URL、用户名和密码是否正确。

3. 确认MySQL数据库是否已经创建，数据表是否已经存在，以及表结构是否与您的FlinkSQL查询结果匹配。

4. 检查FlinkSQL的查询结果是否符合MySQL表结构的要求，包括数据类型、字段名称和顺序等。

如果您已经检查了以上步骤，并且MySQL仍然无法写入，您可以在FlinkSQL查询中使用`PRINT`语句，将查询结果输出到控制台，以便查看数据是否正确。如果数据正确，那么您可以尝试使用其他方式将数据写入MySQL，例如使用JDBC或其他ORM框架。

相关问题

flink写入 mysql_flink sql实时计算当天pv写入mysql

要将实时计算的当天 PV 写入 MySQL，可以使用 Flink 的 JDBC Connector 连接器，将结果输出到 MySQL 数据库中。

以下是一个示例代码：

DataStream<Tuple2<String, Integer>> pvStream = ...; // 获取实时计算的当天 PV 数据流

// 将结果写入 MySQL
pvStream.addSink(JdbcSink.sink(
    "INSERT INTO pv_count(date, pv) VALUES (?, ?)",
    (ps, t) -> {
        ps.setDate(1, new java.sql.Date(System.currentTimeMillis()));
        ps.setInt(2, t.f1);
    },
    new JdbcConnectionOptions.JdbcConnectionOptionsBuilder()
        .withUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/db")
        .withDriverName("com.mysql.jdbc.Driver")
        .withUsername("user")
        .withPassword("password")
        .build()
));

其中，`pvStream` 是一个包含了当天 PV 数量的数据流。`JdbcSink.sink` 方法将数据写入 MySQL 数据库中，第一个参数是 SQL 语句，第二个参数是将数据写入 PreparedStatement 中的逻辑，第三个参数是连接 MySQL 的配置信息。

在这个示例中，我们使用了一个 `pv_count` 表，用于存储每天的 PV 数量。表中包含两个字段：`date` 用于存储日期，`pv` 用于存储当天的 PV 数量。在 `JdbcSink.sink` 的第一个参数中，我们使用了一个占位符 `?` 来表示这两个字段。在第二个参数中，我们将当前时间作为日期写入了 PreparedStatement 中的第一个参数，将当天 PV 数量写入了第二个参数。在第三个参数中，我们指定了连接 MySQL 数据库的配置信息。

这样，当 Flink 实时计算出当天的 PV 数量后，就会自动将结果写入 MySQL 数据库中。

使用flink sql 读取kafka topic 写入mysql 1.13

好的，您可以按照以下步骤操作：

1. 在 Flink 中添加 Kafka 和 MySQL 的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-kafka_${scala.binary.version}</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-jdbc_${scala.binary.version}</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <version>8.0.23</version>
</dependency>

2. 创建 Flink SQL 的执行环境：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance()
    .useBlinkPlanner()
    .inStreamingMode()
    .build();
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);

3. 注册 Kafka 数据源和 MySQL 数据汇：

tableEnv.executeSql("CREATE TABLE kafka_source (\n" +
        "  id INT,\n" +
        "  name STRING,\n" +
        "  age INT,\n" +
        "  PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED\n" +
        ") WITH (\n" +
        "  'connector' = 'kafka',\n" +
        "  'topic' = 'test',\n" +
        "  'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',\n" +
        "  'properties.group.id' = 'testGroup',\n" +
        "  'format' = 'json',\n" +
        "  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset'\n" +
        ")");

tableEnv.executeSql("CREATE TABLE mysql_sink (\n" +
        "  id INT,\n" +
        "  name STRING,\n" +
        "  age INT,\n" +
        "  PRIMARY KEY (id)\n" +
        ") WITH (\n" +
        "  'connector' = 'jdbc',\n" +
        "  'url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/test',\n" +
        "  'table-name' = 'user',\n" +
        "  'driver' = 'com.mysql.cj.jdbc.Driver',\n" +
        "  'username' = 'root',\n" +
        "  'password' = 'root'\n" +
        ")");

4. 使用 Flink SQL 读取 Kafka 数据源并将数据写入 MySQL 数据汇：

tableEnv.executeSql("INSERT INTO mysql_sink SELECT * FROM kafka_source");

env.execute();

这样就可以使用 Flink SQL 从 Kafka 中读取数据，并将数据写入 MySQL 数据库中了。