前言
前篇文章 《Flink學習》—— Data Sink 介紹 介紹了 Flink Data Sink，也介紹了 Flink 自帶的 Sink，那么如何自定義自己的 Sink 呢？這篇文章將寫一個 demo 教大家將從 Kafka Source 的數據 Sink 到 MySQL 中去。
准備工作
我們先來看下 Flink 從 Kafka topic 中獲取數據的 demo，首先你需要安裝好了 FLink 和 Kafka 。
運行啟動 Flink、Zookepeer、Kafka，
好了，都啟動了！
數據庫建表
DROP TABLE IF EXISTS `student`;
CREATE TABLE `student` (
`id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(25) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL,
`password` varchar(25) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL,
`age` int(10) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin;
實體類
Student.java
package com.zhisheng.flink.model;
public class Student {
public int id;
public String name;
public String password;
public int age;
public Student() {
}
public Student(int id, String name, String password, int age) {
this.id = id;
this.name = name;
this.password = password;
this.age = age;
}
@Override
public String toString() {
return "Student{" +
"id=" + id +
", name='" + name + '\'' +
", password='" + password + '\'' +
", age=" + age +
'}';
}
public int getId() {
return id;
}
public void setId(int id) {
this.id = id;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public String getPassword() {
return password;
}
public void setPassword(String password) {
this.password = password;
}
public int getAge() {
return age;
}
public void setAge(int age) {
this.age = age;
}
}
工具類
工具類往 kafka topic student 發送數據
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.zhisheng.flink.model.Metric;
import com.zhisheng.flink.model.Student;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
/**
* 往kafka中寫數據
* 可以使用這個main函數進行測試一下
*/
public class KafkaUtils2 {
public static final String broker_list = "localhost:9092";
public static final String topic = "student"; //kafka topic 需要和 flink 程序用同一個 topic
public static void writeToKafka() throws InterruptedException {
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", broker_list);
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
KafkaProducer producer = new KafkaProducer<String, String>(props);
for (int i = 1; i <= 100; i++) {
Student student = new Student(i, "zhisheng" + i, "password" + i, 18 + i);
ProducerRecord record = new ProducerRecord<String, String>(topic, null, null, JSON.toJSONString(student));
producer.send(record);
System.out.println("發送數據: " + JSON.toJSONString(student));
}
producer.flush();
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
writeToKafka();
}
}
SinkToMySQL
該類就是 Sink Function，繼承了 RichSinkFunction ，然后重寫了里面的方法。在 invoke 方法中將數據插入到 MySQL 中。
package com.zhisheng.flink.sink;
import com.zhisheng.flink.model.Student;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
public class SinkToMySQL extends RichSinkFunction<Student> {
PreparedStatement ps;
private Connection connection;
/**
* open() 方法中建立連接，這樣不用每次 invoke 的時候都要建立連接和釋放連接
*
* @param parameters
* @throws Exception
*/
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
super.open(parameters);
connection = getConnection();
String sql = "insert into Student(id, name, password, age) values(?, ?, ?, ?);";
ps = this.connection.prepareStatement(sql);
}
@Override
public void close() throws Exception {
super.close();
//關閉連接和釋放資源
if (connection != null) {
connection.close();
}
if (ps != null) {
ps.close();
}
}
/**
* 每條數據的插入都要調用一次 invoke() 方法
*
* @param value
* @param context
* @throws Exception
*/
@Override
public void invoke(Student value, Context context) throws Exception {
//組裝數據，執行插入操作
ps.setInt(1, value.getId());
ps.setString(2, value.getName());
ps.setString(3, value.getPassword());
ps.setInt(4, value.getAge());
ps.executeUpdate();
}
private static Connection getConnection() {
Connection con = null;
try {
Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
con = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8", "root", "root123456");
} catch (Exception e) {
System.out.println("-----------mysql get connection has exception , msg = "+ e.getMessage());
}
return con;
}
}
Flink 程序
這里的 source 是從 kafka 讀取數據的，然后 Flink 從 Kafka 讀取到數據（JSON）后用阿里 fastjson 來解析成 student 對象，然后在 addSink 中使用我們創建的 SinkToMySQL，這樣就可以把數據存儲到 MySQL 了。
package com.zhisheng.flink;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.zhisheng.flink.model.Student;
import com.zhisheng.flink.sink.SinkToMySQL;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.PrintSinkFunction;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer011;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer011;
import java.util.Properties;
public class Main3 {
public static void main(String[] args) throws Exception {
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("zookeeper.connect", "localhost:2181");
props.put("group.id", "metric-group");
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("auto.offset.reset", "latest");
SingleOutputStreamOperator<Student> student = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer011<>(
"student", //這個 kafka topic 需要和上面的工具類的 topic 一致
new SimpleStringSchema(),
props)).setParallelism(1)
.map(string -> JSON.parseObject(string, Student.class)); //Fastjson 解析字符串成 student 對象
student.addSink(new SinkToMySQL()); //數據 sink 到 mysql
env.execute("Flink add sink");
}
}
結果
運行 Flink 程序，然后再運行 KafkaUtils2.java 工具類，這樣就可以了。
如果數據插入成功了，那么我們查看下我們的數據庫：
數據庫中已經插入了 100 條我們從 Kafka 發送的數據了。證明我們的 SinkToMySQL 起作用了。是不是很簡單？
項目結構
怕大家不知道我的項目結構，這里發個截圖看下：
最后
本文主要利用一個 demo，告訴大家如何自定義 Sink Function，將從 Kafka 的數據 Sink 到 MySQL 中，如果你項目中有其他的數據來源，你也可以換成對應的 Source，也有可能你的 Sink 是到其他的地方或者其他不同的方式，那么依舊是這個套路：繼承 RichSinkFunction 抽象類，重寫 invoke 方法。
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