《从0到1学习Flink》—— 如何自定义 Data Sink ？

NikoManiac 发布于2019-08-16 13:40 / 1929人阅读

摘要：前言前篇文章从到学习介绍介绍了，也介绍了自带的，那么如何自定义自己的呢这篇文章将写一个教大家将从的数据到中去。

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

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

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

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(props);

        for (int i = 1; i <= 100; i++) {
            Student student = new Student(i, "zhisheng" + i, "password" + i, 18 + i);
            ProducerRecord record = new ProducerRecord(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。

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 {
    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。

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 = 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。

关注我

转载请务必注明原创地址为：http://www.54tianzhisheng.cn/2018/10/31/flink-create-sink/

另外我自己整理了些 Flink 的学习资料，目前已经全部放到微信公众号了。你可以加我的微信：zhisheng_tian，然后回复关键字：Flink 即可无条件获取到。

相关文章

1、《从0到1学习Flink》—— Apache Flink 介绍

2、《从0到1学习Flink》—— Mac 上搭建 Flink 1.6.0 环境并构建运行简单程序入门