使用ParameterTool读取配置文件
Flink读取参数的对象
Commons-cli
: Apache提供的,需要引入依赖ParameterTool
:Flink内置
ParameterTool 比 Commons-cli 使用上简便;
ParameterTool能避免Jar包的依赖冲突
建议使用第二种
使用ParameterTool对象可以直接获取配置文件中的信息,需要如下依赖
xml
<!-- Flink基础依赖 【ParameterTool类 在该依赖中】 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-java</artifactId>
</dependency>
<!-- Flink流批处理依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-streaming-java_${scala.binary.version}</artifactId>
</dependency>
Java读取资源的方式
Class.getResourceAsStream(Path)
:Path 必须以 "/",表示从ClassPath的根路径读取资源Class.getClassLoader().getResourceAsStream(Path)
:Path 无须以 "/",默认从ClassPath的根路径读取资源
推荐使用第2种,以类加载器的方式获取静态资源文件,不要通过ClassPath的相对路径查找
最基本的工具类
java
public class ParameterUtil {
// 创建 ParameterTool 对象
public static ParameterTool getParameters() {
// 读取 resources 文件夹下 "flink.properties" 文件
InputStream inputStream = ParameterUtil.class.getClassLoader().getResourceAsStream(DEFAULT_CONFIG);
try {
return ParameterTool.fromPropertiesFile(inputStream);
} catch (Exception e) {
throw new FlinkPropertiesException(FlinkPropertiesExceptionInfo.PROPERTIES_NULL);
}
}
}
可以通过
ParameterUtil.getParameters().get("redis.port")
直接读取key对应的value值
Flink写入Redis方式
- 继承RichSinkFunction (Flink-Stream)
- 使用第3方的包 (Apache-Bahir-Flink)
Apache-Bahir-Flink 的 Redis-Connector的缺点:
- 使用Jedis, 没有使用Lettuce
- 没有对 Flink Table/SQL Api 的支持
不少基于bahir二开的例子解决了上述问题
gitee地址:https://gitee.com/jeff-zou/flink-connector-redis?_from=gitee_search
github地址:https://github.com/apache/bahir-flink
bahir 集成了许多连接器,其中就包含Redis
Flink官网上也可以看到bahir的影子
方便起见,接下来就基于bahir,Flink写入Redis集群
基于巴希尔(Bahir)-Flink写入Redis集群
引入connector连接器依赖
xml
<!-- Flink-Connector-Redis -->
<dependency>
<groupId>org.apache.bahir</groupId>
<artifactId>flink-connector-redis_${scala.binary.version}</artifactId>
</dependency>
依赖版本定义在父模块中
实现RedisMapper接口自定义Sink
首先实现RedisMapper接口
并指定泛型------处理元素的类型
java
/**
* 基于apache bachir flink的RedisSink,作用于Redis String数据类型
*/
public class RedisSinkByBahirWithString implements RedisMapper<Tuple2<String, String>> {
/**
* 指定Redis的命令
*/
@Override
public RedisCommandDescription getCommandDescription() {
/* **********************
*
* 如果Redis的数据类型是 hash 或 z-Set
* RedisCommandDescription 的构造方法必须传入 additionalKey
* additionalKey就是Redis的键
*
* *********************/
return new RedisCommandDescription(RedisCommand.SET);
}
/**
* 从数据流里获取Key值
*/
@Override
public String getKeyFromData(Tuple2<String, String> input) {
return input.f0;
}
/**
* 从数据流里获取Value值
*/
@Override
public String getValueFromData(Tuple2<String, String> input) {
return input.f1;
}
}
写入Redis工具类
java
public class RedisWriteUtil {
/* **********************
*
* FlinkJedisClusterConfig:集群模式
* FlinkJedisPoolConfig:单机模式
* FlinkJedisSentinelConfig:哨兵模式
*
* *********************/
// Jedis配置
private static final FlinkJedisClusterConfig JEDIS_CONF;
static {
ParameterTool parameterTool = ParameterUtil.getParameters();
String host = parameterTool.get("redis.host");
String port = parameterTool.get("redis.port");
/* **********************
*
* InetSocketAddress 是Java的套接字
*
* *********************/
InetSocketAddress inetSocketAddress = new InetSocketAddress(host, Integer.parseInt(port));
Set<InetSocketAddress> set = new HashSet<>();
set.add(inetSocketAddress);
JEDIS_CONF = new FlinkJedisClusterConfig
.Builder()
.setNodes(set)
.build();
}
/**
* 基于Bahir写入Redis,Redis的数据是String类型
*/
public static void writeByBahirWithString(DataStream<Tuple2<String, String>> input) {
input.addSink(new RedisSink<>(JEDIS_CONF, new RedisSinkByBahirWithString()));
}
}
测试一下
java
class RedisWriteUtilTest {
@DisplayName("测试基于Bahir写入Redis,Redis数据类型是String类型")
@Test
void writeByBahirWithString() throws Exception {
LocalStreamEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment();
DataStreamSource<Tuple2<String, String>> dataStream = env.fromElements(Tuple2.of("k", "v"));
RedisWriteUtil.writeByBahirWithString(dataStream);
env.execute();
}
}
非常完美!写入成功
Flink读取Redis方式
- 继承RichSourceFunction (实现自定义Source)
- 继承RichParallelSourceFunction (实现自定义Source)【可以指定并行度】
- 实现SourceFunction接口 (实现自定义Source)
RichParallelSourceFunction 和 RichSourceFunction区别
RichParallelSourceFunction 可以设置并行度
RichParallelSourceFunction 和 RichSourceFunction 代码是可以互相套用
RichParallelSourceFunction 默认的并行度是cpu 的 核心数(core数)
RichSourceFunction 的并行度只能是1
继承RichSourceFunction类-Flink读取Redis集群
前置准备
定义枚举类
Redis数据类型枚举类
java
@Getter
public enum RedisDataType {
STRING,
HASH,
LIST,
SET,
SORTED_SET,
;
RedisDataType() {
}
}
定义Redis命令的枚举类
,便于Source判断操作
java
@Getter
public enum RedisCommand {
// get string
GET(RedisDataType.STRING);
private final RedisDataType redisDataType;
RedisCommand(RedisDataType redisDataType) {
this.redisDataType = redisDataType;
}
}
Jedis配置类
bahir依赖中自带jedis依赖一般不用,自行引入jedis,jedis依赖版本要与巴希尔中jedis版本保持一致
java
public class JedisConf {
public static JedisCluster getJedisCluster() throws IOException {
ParameterTool parameterTool =
ParameterUtil.getParameters();
String host = parameterTool.get("redis.host");
String port = parameterTool.get("redis.port");
/* **********************
* Jedis对象
*
* JedisPool : 用于redis单机版
* JedisCluster: 用于redis集群
*
* JedisCluster对象能够自动发现正常的redis节点
*
* *********************/
HostAndPort hostAndPort = new HostAndPort(
host,
Integer.parseInt(port)
);
Set<HostAndPort> nodes = new HashSet<>();
nodes.add(hostAndPort);
return new JedisCluster(nodes);
}
}
封装Jedis对象的redis方法
封装Jedis对象的redis方法,方便统一调用和维护
java
public class JedisBuilder {
private JedisCluster jedis = null;
public JedisBuilder(JedisCluster jedisCluster) {
this.jedis = jedisCluster;
}
public void close() {
if (this.jedis != null) {
this.jedis.close();
}
}
/**
* Redis的Get方法
*/
public String get(String key) {
return jedis.get(key);
}
}
自定义Source
Redis数据的映射对象
java
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class RedisPO implements Serializable {
private String data;
}
Flink 自定义Redis Source读取Redis
java
/* **********************
* 【富函数类】 比函数类提供了更多函数生命周期,提供了获取上下文的方法
* 富函数类通常是抽象类
* *********************/
public class RedisSource extends RichSourceFunction<RedisPO> {
/**
* Jedis对象
*/
private JedisBuilder jedisBuilder;
/**
* Redis命令枚举对象
*/
private final RedisCommand redisCommand;
/**
* redis key
*/
private final String key;
public RedisSource(RedisCommand redisCommand, String key) {
this.redisCommand = redisCommand;
this.key = key;
}
/**
* volatile 修饰的变量,它的更新都会通知其他线程.
*/
private volatile boolean isRunning = true;
/**
* Redis的连接初始化
*/
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
JedisCluster jedisCluster = JedisConf.getJedisCluster();
jedisBuilder = new JedisBuilder(jedisCluster);
}
/**
* Redis数据的读取
*/
@Override
public void run(SourceContext<RedisPO> output) throws Exception {
/* **********************
*
* 一直监听Redis数据的读取
*
* *********************/
String data = null;
// while (isRunning) {
switch (redisCommand.getRedisDataType()) {
case STRING:
data = jedisBuilder.get(key);
}
output.collect(new RedisPO(data));
// }
}
@Override
public void cancel() {
this.isRunning = false;
}
}
读取Redis工具类
java
public class RedisReadUtil {
public static DataStream<RedisPO> read(
StreamExecutionEnvironment env,
RedisCommand redisCommand,
String key) {
return env.addSource(new RedisSource(redisCommand, key));
}
}
测试一下
java
class RedisReadUtilTest {
@DisplayName("测试自定义Source读取Redis,Redis数据类型是String类型")
@Test
void testReadByCustomSourceWithString() throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env =
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<RedisPO> dataStream = RedisReadUtil.read(
env,
RedisCommand.GET,
"k"
);
dataStream.print();
env.execute();
}
}
测试成功!