《从0到1学习Flink》—— 如何自定义 Data Sink ？

本文主要是介绍《从0到1学习Flink》—— 如何自定义 Data Sink ？，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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;}@Overridepublic 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 topicpublic 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。

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*/@Overridepublic 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);}@Overridepublic 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*/@Overridepublic 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> 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 mysqlenv.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。

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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