《从0到1学习Flink》—— 如何自定义 Data Sink ？

前言

前篇文章《从0到1学习Flink》—— Data Sink 介绍介绍了 Flink Data Sink，也介绍了 Flink 自带的 Sink，那么如何自定义自己的 Sink 呢？这篇文章将写一个 demo 教大家将从 Kafka Source 的数据 Sink 到 MySQL 中去。

准备工作

我们先来看下 Flink 从 Kafka topic 中获取数据的 demo，首先你需要安装好了 FLink 和 Kafka 。

运行启动 Flink、Zookepeer、Kafka，

好了，都启动了！

数据库建表

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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;

实体类

Student.java

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package com.zhisheng.flink.model;    /**   * Desc:   * weixin: zhisheng_tian   * blog: http://www.54tianzhisheng.cn/   */  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;      }  }

工具类

工具类往 kafka topic student 发送数据

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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中写数据   * 可以使用这个main函数进行测试一下   * weixin: zhisheng_tian   * blog: http://www.54tianzhisheng.cn/   */  public class KafkaUtils2 {      public static final String broker_list = "localhost:9092";      public static final String topic = "student";  //kafka topic 需要和 flink 程序用同一个 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("发送数据: " + JSON.toJSONString(student));          }          producer.flush();      }        public static void main(String[] args) throws InterruptedException {          writeToKafka();      }  }

SinkToMySQL

该类就是 Sink Function，继承了 RichSinkFunction ，然后重写了里面的方法。在 invoke 方法中将数据插入到 MySQL 中。

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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;    /**   * Desc:   * weixin: zhisheng_tian   * blog: http://www.54tianzhisheng.cn/   */  public class SinkToMySQL extends RichSinkFunction<Student> {      PreparedStatement ps;      private Connection connection;        /**       * open() 方法中建立连接，这样不用每次 invoke 的时候都要建立连接和释放连接       *       * @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();          //关闭连接和释放资源          if (connection != null) {              connection.close();          }          if (ps != null) {              ps.close();          }      }        /**       * 每条数据的插入都要调用一次 invoke() 方法       *       * @param value       * @param context       * @throws Exception       */      @Override      public void invoke(Student value, Context context) throws Exception {          //组装数据，执行插入操作          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

这里的 source 是从 kafka 读取数据的，然后 Flink 从 Kafka 读取到数据（JSON）后用阿里 fastjson 来解析成 student 对象，然后在 addSink 中使用我们创建的 SinkToMySQL，这样就可以把数据存储到 MySQL 了。

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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;    /**   * Desc:   * weixin: zhisheng_tian   * blog: http://www.54tianzhisheng.cn/   */  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",   //这个 kafka topic 需要和上面的工具类的 topic 一致                  new SimpleStringSchema(),                  props)).setParallelism(1)                  .map(string -> JSON.parseObject(string, Student.class)); //Fastjson 解析字符串成 student 对象            student.addSink(new SinkToMySQL()); //数据 sink 到 mysql            env.execute("Flink add sink");      }  }

结果

运行 Flink 程序，然后再运行 KafkaUtils2.java 工具类，这样就可以了。

如果数据插入成功了，那么我们查看下我们的数据库：

数据库中已经插入了 100 条我们从 Kafka 发送的数据了。证明我们的 SinkToMySQL 起作用了。是不是很简单？

项目结构

怕大家不知道我的项目结构，这里发个截图看下：

最后

本文主要利用一个 demo，告诉大家如何自定义 Sink Function，将从 Kafka 的数据 Sink 到 MySQL 中，如果你项目中有其他的数据来源，你也可以换成对应的 Source，也有可能你的 Sink 是到其他的地方或者其他不同的方式，那么依旧是这个套路：继承 RichSinkFunction 抽象类，重写 invoke 方法。

来源：oschina

链接：https://my.oschina.net/u/2935389/blog/3023939

标签

Apache Flink

Kafka