flink读kafka写mysql数据库

场景:从kafka读数据,通过jdbc写入mysql

示例:

#往kafka测试主题写入数据

kafka-console-producer.sh --broker-list wh01t:21007 --topic ypg_test --producer.config /client/Kafka/kafka/config/producer.properties

--创建mysql测试表

-- dsg.test definition

CREATE TABLE test (
id varchar(50) NOT NULL,
c_date date DEFAULT NULL,

PRIMARY KEY (id)

) ;

flink主类:

scala 复制代码
package com.pinko.testcase

import com.security.InitKafkaUtil
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema
import org.apache.flink.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer011

import scala.collection.JavaConverters.seqAsJavaListConverter

/* 测试 */
object Test05FromKafkaToMysql {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val prop = InitKafkaUtil.initPros()
    InitKafkaUtil.securityPrepare
    // 加载执行环境
    val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    env.setParallelism(1)

    //参数消费多个topic
    val topics: List[String] = List("ypg_test")
    val kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer011[String](topics.asJava, new SimpleStringSchema(), prop)
//    val kafka = env.fromElements("ypghello", "ypgworld")
    println("flink环境加载完成,开始处理数据...")
    /* kafka消息处理逻辑 */
    val kafka = env.addSource(kafkaConsumer)
    kafka.print()
    kafka.addSink(new MysqlSink())
    env.execute("Test05FromKafka")
  }
}
scala 复制代码
package com.pinko.testcase

import org.apache.flink.configuration.Configuration
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.{RichSinkFunction, SinkFunction}

import java.sql.{Connection, DriverManager, PreparedStatement}

class MysqlSink extends RichSinkFunction[String] {
  var conn: Connection = _
  var ps: PreparedStatement = _
  override def open(parameters: Configuration): Unit = {
    val conn_str = "jdbc:mysql://10.22.33.44:2883/testdb|test|test#123";
    val conns = conn_str.split("\\|")
    val url: String = conns(0)
    val username: String = conns(1)
    val password: String = conns(2)
    conn = DriverManager.getConnection(url, username, password)
    println(conn)

  }
  override def invoke(value: String, context: SinkFunction.Context[_]): Unit = {
    val sql = s"insert into test values ('$value', now()) on duplicate key update id = values(id),c_date = values(c_date)"
    println(sql)
    ps = conn.prepareStatement(sql)
    val rowsAffected = ps.executeUpdate()
    if (rowsAffected > 0) {
      println("更新成功")
    } else {
      println("没有进行更新操作")
    }
  }

  override def close(): Unit = {
    ps.close()
    conn.close()
  }
}
相关推荐
张声录18 分钟前
【ETCD】【实操篇(十五)】etcd集群成员管理:如何高效地添加、删除与更新节点
数据库·etcd
天乐敲代码8 分钟前
Etcd静态分布式集群搭建
数据库·分布式·etcd
chengma_09090910 分钟前
MySQL 数据库连接数查询、配置
数据库·mysql
奋斗的老史16 分钟前
Spring Retry + Redis Watch实现高并发乐观锁
java·redis·spring
TDengine (老段)36 分钟前
两分钟掌握 TDengine 全部写入方式
大数据·数据库·时序数据库·tdengine·涛思数据
码农君莫笑1 小时前
《信管通低代码信息管理系统开发平台》Windows环境安装说明
服务器·数据库·windows·低代码·c#·bootstrap·.netcore
计算机学长felix1 小时前
基于SpringBoot的“大学生社团活动平台”的设计与实现(源码+数据库+文档+PPT)
数据库·spring boot·后端
木与子不厌1 小时前
微服务自定义过滤器
运维·数据库·微服务
loop lee1 小时前
Redis - Token & JWT 概念解析及双token实现分布式session存储实战
java·redis