java flink mysql 批量插入

Java Flink是一款高性能、分布式、实时的流计算框架。MySQL是一款常用的关系型数据库。在Java Flink中，有时需要将流数据批量插入到MySQL中，可以使用以下步骤：

1. 创建MySQL连接：可以使用JDBC来创建MySQL连接，例如：Connection conn = DriverManager.getConnection(url, username, password)。

2. 创建PreparedStatement：可以在批处理时使用PreparedStatement，它可以优化数据库插入的效率，例如：PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(sql)。

3. 执行批量插入：使用PreparedStatement来添加批量插入的数据，例如：pstmt.setString(1, name); pstmt.setInt(2, age); pstmt.addBatch()。

4. 执行批量提交：向MySQL数据库批量提交插入的数据，例如：int[] count = pstmt.executeBatch()。

总之，Java Flink和MySQL批量插入间的配合需要在数据库的操作上进行实现，以保证数据的高效且正确的插入数据库中。

相关问题

java flink mysql binlog 代码

好的，下面是一个使用Java编写的Flink和MySQL的Binlog示例代码：

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.api.java.typeutils.RowTypeInfo;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction.SourceContext;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaDeserializationSchema;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaSerializationSchema;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaTopicPartition;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.internals.KafkaTopicPartitionState;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.internals.KafkaTopicPartitionStateSentinel;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.internals.KafkaTopicPartitionStateUpdater;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.internals.KafkaTopicPartitionTestUtils;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.testutils.KafkaTestEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.testutils.KafkaTestUtils;
import org.apache.flink.types.Row;
import org.apache.flink.util.TestLogger;
import org.junit.BeforeClass;
import org.junit.ClassRule;
import org.junit.Test;
import org.junit.rules.TemporaryFolder;

import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;

public class FlinkMySQLBinlogTest extends TestLogger {

    @ClassRule
    public static final TemporaryFolder TEMPORARY_FOLDER = new TemporaryFolder();

    private static final String TOPIC = "test-topic";

    private static final String BOOTSTRAP_SERVERS = "localhost:9092";

    private static final String GROUP_ID = "test-group";

    private static KafkaTestEnvironment kafkaTestEnvironment;

    @BeforeClass
    public static void setup() throws IOException {
        final File tmpFolder = TEMPORARY_FOLDER.newFolder();
        final Properties kafkaProps = KafkaTestUtils.getStandardProperties();
        kafkaProps.setProperty("auto.create.topics.enable", "false");
        kafkaProps.setProperty("log.dirs", tmpFolder.getAbsolutePath());
        kafkaTestEnvironment = new KafkaTestEnvironment(kafkaProps);
        kafkaTestEnvironment.prepare(1, 1);
        KafkaTestUtils.createTopic(TOPIC, 1, 1, kafkaTestEnvironment.getKafkaServer().get().config());
    }

    @Test
    public void testFlinkMySQLBinlog() throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.enableCheckpointing(1000L);
        env.setParallelism(1);

        final String databaseName = "test";
        final String tableName = "user";

        final SourceFunction<String> kafkaSource = new SourceFunction<String>() {
            private volatile boolean running = true;

            @Override
            public void run(SourceContext<String> ctx) throws Exception {
                while (running) {
                    ctx.collect("1\t'John'\t25");
                    Thread.sleep(1000L);
                }
            }

            @Override
            public void cancel() {
                running = false;
            }
        };

        final FlinkKafkaProducer<String> kafkaProducer = new FlinkKafkaProducer<>(
                TOPIC,
                new SimpleStringSchema(),
                new Properties(),
                KafkaSerializationSchema.UseTruncate.UPDATE_ON_CHANGE
        );

        final FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>(
                TOPIC,
                new SimpleStringSchema(),
                new Properties()
        );

        final MapFunction<String, Row> rowMapFunction = new MapFunction<String, Row>() {
            @Override
            public Row map(String value) throws Exception {
                final String[] fields = value.split("\t");
                final Row row = new Row(3);
                row.setField(0, Integer.parseInt(fields[0]));
                row.setField(1, fields[1].replace("'", ""));
                row.setField(2, Integer.parseInt(fields[2]));
                return row;
            }
        };

        final RowTypeInfo rowTypeInfo = new RowTypeInfo(
                new TypeInformation[]{Types.INT, Types.STRING, Types.INT},
                new String[]{"id", "name", "age"}
        );

        final JdbcSource<Row> jdbcSource = JdbcSource.<Row>builder()
                .setDrivername("com.mysql.jdbc.Driver")
                .setDBUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/" + databaseName)
                .setUsername("root")
                .setPassword("root")
                .setQuery("SELECT * FROM " + tableName)
                .setRowTypeInfo(rowTypeInfo)
                .build();

        final BinlogSource<Row> binlogSource = MySQLSource.<Row>builder()
                .hostname("localhost")
                .port(3306)
                .databaseList(databaseName)
                .tableList(tableName)
                .username("root")
                .password("root")
                .serverId(1001L)
                .binlogFilename("mysql-bin.000001")
                .binlogPosition(4L)
                .build();

        final DataStream<Row> jdbcStream = env.addSource(jdbcSource).map(rowMapFunction);
        final DataStream<Row> binlogStream = env.addSource(binlogSource).map(rowMapFunction);

        jdbcStream.addSink(kafkaProducer);

        binlogStream.addSink(new FlinkKafkaProducer<>(
                TOPIC,
                new KafkaSerializationSchema<Row>() {
                    @Override
                    public void open(SerializationSchema.InitializationContext context) throws Exception {
                    }

                    @Override
                    public ProducerRecord<byte[], byte[]> serialize(Row element, Long timestamp) {
                        final Map<String, Object> data = new HashMap<>();
                        data.put("id", element.getField(0));
                        data.put("name", element.getField(1));
                        data.put("age", element.getField(2));
                        return new ProducerRecord<>(TOPIC, data.toString().getBytes());
                    }
                },
                new Properties(),
                KafkaSerializationSchema.UseTruncate.UPDATE_ON_CHANGE
        ));

        final DataStream<String> kafkaStream = env.addSource(kafkaConsumer);
        kafkaStream.print();

        env.execute();
    }
}

这个示例代码包括了Flink和MySQL的Binlog的使用，以及Kafka的读写操作，希望能够帮助到您。

java flink 定时查询mysql

在Java Flink中定时查询MySQL可以通过使用定时器（Timer）机制来实现。首先，需要在Flink作业中设置一个定时器，通过TimerService注册一个回调函数，指定需要执行的定时任务。在回调函数中，可以编写查询MySQL的代码，获取所需要的数据。

具体步骤如下：

1. 在Flink主函数中初始化Flink执行环境，创建流式处理作业（StreamExecutionEnvironment）。

2. 连接MySQL数据库，可以使用JDBC连接驱动，通过指定数据库的URL、用户名和密码来建立连接。

3. 设置定时器，可以使用Flink的window或者process函数，在指定的时间间隔内触发定时任务。

4. 在定时任务的回调函数中，编写查询MySQL的代码。可以使用JDBC访问MySQL数据库，执行SQL查询语句，获取所需的数据。

5. 处理查询结果，使用Flink的流式处理函数进行数据转换、过滤、聚合等操作。

6. 将处理后的结果输出到目标地方，例如文件、Kafka消息队列或者其他数据库。

7. 设置定时器的时间间隔，可以根据实际需求设置，例如每隔5分钟查询一次MySQL。

8. 启动Flink作业，等待定时任务触发，执行查询MySQL的操作。

需要注意的是，在查询MySQL过程中，需要考虑MySQL数据库的性能和并发访问的限制，合理使用连接池和批量查询等技术来优化查询性能。

同时，还需要关注Flink作业的并发度和资源配置，避免查询MySQL时出现资源瓶颈或者内存溢出等问题。

总而言之，通过在Java Flink中设置定时器，可以实现定时查询MySQL数据库的功能，从而实时获取所需的数据进行后续的处理和分析。