快速入门Flink (7) —— 小白都喜欢看的Flink流处理之DataSources和DataSinks

写在前面： 博主是一名软件工程系大数据应用开发专业的学生，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/
尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一天的生活就是一生的缩影。我希望在最美的年华，做最好的自己！

        不知不觉，这已经是快速入门Flink系列的第7篇博客了。早在第4篇博客中，博主就已经为大家介绍了在批处理中，数据输入Data Sources 与数据输出Data Sinks的各种分类(传送门:Flink批处理的DataSources和DataSinks)。但是大家是否还记得Flink的概念？Flink是 分布式、 高性能、 随时可用以及准确的为流处理应用程序打造的开源流处理框架。所以光介绍了批处理哪里行呢！本篇博客，我们就来学习Flink流处理的DataSources和DataSinks~

---

1、DataStream API开发

1.1 入门案例

1.1.1 Flink流处理程序的一般流程

        1) 获取 Flink 流处理执行环境

        2) 构建 source

        3) 数据处理

        4) 构建 sink

1.1.2 示例

        编写 Flink 程序，用来统计单词的数量。

1.1.3 步骤

        1) 获取 Flink 批处理运行环境

        2) 构建一个 socket 源

        3) 使用 flink 操作进行单词统计

        4) 打印

        说明：如果 linux 上没有安装 nc 服务 ,使用 yum 安装

yum install -y nc

1.1.4 参考代码

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow

/*
 * @Author: Alice菌
 * @Date: 2020/7/9 08:40
 * @Description: 
    
 */
// 入门案例，单词统计
object StreamWordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 1、 创建流处理的执行环境
    val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    // 2、 构建数据源，使用的socket
    val socketDataStream: DataStream[String] = env.socketTextStream("node01",9999, 0)
    // 3、 数据的处理
    val wordDataStream: DataStream[(String, Int)] = socketDataStream.flatMap(_.split(" ")).map(_ -> 1)
    //4. 使用keyBy 进行分流（分组）
    // 在批处理中针对于dataset， 如果分组需要使用groupby
    // 在流处理中针对于datastream， 如果分组（分流）使用keyBy
    val groupedDataStream: KeyedStream[(String, Int), Tuple] = wordDataStream.keyBy(0)
    //5. 使用timeWinodw 指定窗口的长度（每5秒计算一次）
    // spark-》reduceBykeyAndWindow
    val windowDataStream: WindowedStream[(String,Int),Tuple,TimeWindow]= groupedDataStream.timeWindow(

      Time.seconds(5)
    )

    //6. 使用sum执行累加
    val sumDataStream: DataStream[(String, Int)] = windowDataStream.sum(1)
    sumDataStream.print()

    env.execute("StreamWordCount")

  }
}

        我们来测试下效果如何~

        首先我们在linux上开启9999端口

        nc -lk 9999

        然后我们启动我们的程序，发现也是毫无波澜。

        接下来就是见证奇迹的时候了，当我以飞快的速度在命令行中敲下这些字母

        然后观察程序的控制台，发现打印出了每5秒内，所有的字符数的个数

        有朋友肯定会好奇，为什么scala一次显示为3次，后面只显示了1次。哈哈，注意观察我上方留下的代码，我只设置了窗口的大小，滑动距离可还没有设置呢~所以，每次都是对单独一个5秒时间内所有字母求WordCount。

        OK，看到了上方的效果图，我们可以继续深入学习。

1.2 输入数据集 Data Sources

        在Flink中我们可以使用 StreamExecutionEnvironment.addSource(source) 来为程序添加数据来源。

        Flink 已 经 提 供 了 若 干 实 现 好 了 的 source functions ，当 然 你 也 可 以 通 过 实 现 SourceFunction 来自定义非并行的 source 或者实现 ParallelSourceFunction 接口或者扩展 RichParallelSourceFunction 来自定义并行的 source。

1.2.1 Flink 在流处理上常见的 Source

        Flink 在流处理上的 source 和在批处理上的 source 基本一致。

        大致有 4 大类

• 基于本地集合的 source
• 基于文件的 source
• 基于网络套接字的 source
• 自定义的 source

1.2.2 基于集合的 source

• 示例代码

import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, StreamExecutionEnvironment}
import scala.collection.immutable.{Queue, Stack}
import scala.collection.mutable
import scala.collection.mutable.{ArrayBuffer, ListBuffer}
import org.apache.flink.api.scala._

/*
 * @Author: Alice菌
 * @Date: 2020/8/8 17:02
 * @Description: 
    
 */
object StreamDataSourceDemo {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val senv: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    // 0. 用element创建DataStream
    val ds0: DataStream[String] = senv.fromElements("spark","flink")
    ds0.print()

    // 1. 用Tuple创建DataStream
    val ds1: DataStream[(Int, String)] = senv.fromElements((1,"spark"),(2,"flink"))
    ds1.print()

    // 2. 用Array创建DataStream
    val ds2: DataStream[String] = senv.fromCollection(Array("spark","flink"))
    ds2.print()

    // 3. 用ArrayBuffer 创建DataStream
    val ds3: DataStream[String] = senv.fromCollection(ArrayBuffer("spark","flink"))
    ds3.print()

    // 4. 用List创建DataStream
    val ds4: DataStream[String] = senv.fromCollection(List("spark","flink"))
    ds4.print()

    // 5. 用List创建DataStreamm
    val ds5: DataStream[String] = senv.fromCollection(ListBuffer("spark","flink"))
    ds5.print()

    // 6. 用Vector创建DataStream
    val ds6: DataStream[String] = senv.fromCollection(Vector("spark","flink"))
    ds6.print()

    // 7. 用Queue创建DataStream
    val ds7: DataStream[String] = senv.fromCollection(Queue("spark","flink"))
    ds7.print()

    // 8. 用Stack创建DataStream
    val ds8: DataStream[String] = senv.fromCollection(Stack("spark", "flink"))

    // 9. 用Stream创建DataStream（Stream相当于lazy List，避免在中间过程中生 成不必要的集合）
    val ds9: DataStream[String] = senv.fromCollection(Stream("spark","flink"))
    ds9.print()

    // 10. 用Seq创建DataStream
    val ds10: DataStream[String] = senv.fromCollection(Seq("spark","flink"))
    ds10.print()

    // 11. 用Set创建DataStream(不支持)
    // val ds11: DataStream[String] = senv.fromCollection(Seq("spark", "flink"))
    // ds11.print()

    // 12.用Iterable创建DataStream(不支持)
    // val ds12: DataStream[String] = senv.fromCollection(Iterable("spark", "flink"))
    // ds12.print()

    // 13.用ArraySeq创建DataStream
    val ds13: DataStream[String] = senv.fromCollection(mutable.ArraySeq("spark","flink"))
    ds13.print()

    // 14.用 ArrayStack 创建DataStream
    val ds14: DataStream[String] = senv.fromCollection(mutable.ArrayStack("spark","flink"))
    ds14.print()

    // 15.用Map 创建 DataStream(不支持)
    //val ds15: DataStream[(Int, String)] = senv.fromCollection(Map(1 -> "spark", 2 -> "flink"))
    //ds15.print()

    // 16.用Range创建DataStream
    val ds16: DataStream[Int] = senv.fromCollection(Range(1,9))
    ds16.print()

    // 17.用fromElements创建DataStream
    val ds17: DataStream[Long] = senv.generateSequence(1,9)
    ds17.print()

    senv.execute("StreamDataSourceDemo")


  }
}

• 特别注意:

        1、DataStream流式应用需要显示指定execute()方法运行程序，如果不调用则Flink流式程序不会执行。

        2、无法通过Set，Iterable，Map 来创建 DataStream

1.2.3 基于文件的 source

• 示例代码

import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, StreamExecutionEnvironment}

/*
 * @Author: Alice菌
 * @Date: 2020/8/8 17:42
 * @Description:
    基于文件的source
 */
object StreamFileSourceDemo {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 1、构建流处理的环境
    val senv: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    // 2、基于文件的source，构建数据集
    val textDStream: DataStream[String] = senv.readTextFile("data/input/wordcount.txt")

    // 3、打印输出
    textDStream.print()
      
    // 4、执行程序
    senv.execute("StreamFileSourceDemo")

    //3> Final Memory Finished at
    //10> Total time BUILD SUCCESS
    //4> Flink Flink Flink Flink Flink
    //9> Final Memory Finished at
    //1> Total time BUILD SUCCESS
    //8> Total time BUILD SUCCESS
    //12> Final Memory Finished at
    //6> Hive Hive Hive Hive Hive

  }
}

1.2.4 基于网络套接字的 source

        这里的代码跟入门案例的代码是一样哒~已经浏览过入门案例代码的朋友可以跳过啦。

        其中构建数据源，使用socket : val source = env.socketTextStream("IP", PORT)

• 示例代码

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow

/*
 * @Author: Alice菌
 * @Date: 2020/7/9 08:40
 * @Description: 
    基于网络套接字的 source
 */
// 入门案例，单词统计
object StreamWordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 1、 创建流处理的执行环境
    val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    // 2、 构建数据源，使用的socket
    val socketDataStream: DataStream[String] = env.socketTextStream("node01",9999, 0)
    // 3、 数据的处理
    val wordDataStream: DataStream[(String, Int)] = socketDataStream.flatMap(_.split(" ")).map(_ -> 1)
    //4. 使用keyBy 进行分流（分组）
    // 在批处理中针对于dataset， 如果分组需要使用groupby
    // 在流处理中针对于datastream， 如果分组（分流）使用keyBy
    val groupedDataStream: KeyedStream[(String, Int), Tuple] = wordDataStream.keyBy(0)
    //5. 使用timeWinodw 指定窗口的长度（每5秒计算一次）
    // spark-》reduceBykeyAndWindow
    val windowDataStream: WindowedStream[(String,Int),Tuple,TimeWindow]= groupedDataStream.timeWindow(
      Time.seconds(5)
    )


    //6. 使用sum执行累加
    val sumDataStream: DataStream[(String, Int)] = windowDataStream.sum(1)
    sumDataStream.print()

    env.execute("StreamWordCount")

  }
}

1.2.5 自定义的 source

        除了预定义的 Source 外，我们还可以通过实现 SourceFunction 来自定义 Source，然后通过 StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction)添加进来。

        比如读取 Kafka 数据的 Source：addSource(new FlinkKafkaConsumer08<>);。我们可以实现以下三个接口来自定义 Source：

1.2.5.1 SourceFunction：创建非并行数据源

• 参考代码

import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction
import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment
import org.apache.flink.streaming.api.scala._

/*
 * @Author: Alice菌
 * @Date: 2020/8/8 21:51
 * @Description: 
    自定义非并行数据源
 */
object StreamCustomerNoParallelSourceDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    // 1、创建流处理的执行环境
    val senv: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    // 2、基于自定义数据源构建数据
    val longDStream: DataStream[Long] = senv.addSource(new MyNoParallelSource()).setParallelism(1)
    // 3、输出打印
    longDStream.print()
    // 4、执行程序
    senv.execute("StreamCustomerNoParallelSourceDemo")
    
    //10> 1
    //11> 2
    //12> 3
    //1> 4
    //2> 5
    //3> 6
    //4> 7
    //5> 8
    //6> 9
    
  }
  
  /*
  创建一个并行度为1的数据源 * 实现从1开始产生递增数字
  */
  class MyNoParallelSource extends SourceFunction[Long]{
    // 申明一个变量number
    var number:Long = 1L
    var isRunning:Boolean = true

    override def run(ctx: SourceFunction.SourceContext[Long]): Unit = {
      
      while (isRunning){
        ctx.collect(number)
        number += 1
        // 休眠1秒
        Thread.sleep(1000)
        if (number == 10){
          cancel()
        }
      }
    }
     
    override def cancel(): Unit = {
      isRunning = false
    }
  }


}

1.2.5.2 ParallelSourceFunction：创建并行数据源

• 参考代码

import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.{ParallelSourceFunction, SourceFunction}
import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
/*
 * @Author: Alice菌
 * @Date: 2020/8/8 22:05
 * @Description: 

    自定义创建并行数据源
 */
object StreamCustomerParallelSourceDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    // 1、创建流处理的执行环境
    val senv: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    // 2、基于自定义ParallelSource数据源创建并行的数据
    val parallelSource: DataStream[Long] = senv.addSource(new MyParallelSource()).setParallelism(5)

    // 3、打印输出
    parallelSource.print()
    
    // 4、执行程序
    senv.execute("StreamCustomerParallelSourceDemo")

  }
  /*
  创建一个并行度为1的数据源 * 实现从1开始产生递增数字
   */
  class MyParallelSource extends ParallelSourceFunction[Long] {
    // 声明一个Long类型的变量
    var number:Long = 1L
    // 申明一个初始化为true的Boolean变量
    var isRunning: Boolean = true
    
    override def run(ctx: SourceFunction.SourceContext[Long]): Unit = {

      while (isRunning) {
        ctx.collect(number)
        number += 1
        if (number > 20) {
          cancel()
        }
      }
    }
    override def cancel(): Unit = {
      isRunning = false
    }
  }

}

1.2.5.3 RichParallelSourceFunction：创建并行数据源

• 参考代码

import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.{RichParallelSourceFunction,SourceFunction}
import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream,StreamExecutionEnvironment}
import org.apache.flink.api.scala._
import org.apache.flink.configuration.Configuration

/*
 * @Author: Alice菌
 * @Date: 2020/8/8 22:23
 * @Description:
    创建并行数据源
 */
object StreamCustomerRichParallelSourceDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 1、 创建流处理运行环境
    val senv: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    // 2、 基于 RichParallelSource 并行数据源构建数据集
    val richParallelSource: DataStream[Long] = senv.addSource(new MyRichParallelSource()).setParallelism(2)

    // 3、 打印输出
    richParallelSource.map(line => {
      println("接收到的数据:" + line)
      line
    })

    // 4、执行程序
    senv.execute("StreamCustomerRichParallelSourceDemo")

  }
  /*
     创建一个并行度为1 的数据源
     实现从 1 开始产生递增数字
   */

  class MyRichParallelSource extends RichParallelSourceFunction[Long] {

    var count: Long = 1L
    var isRunning: Boolean = true

    override def run(ctx: SourceFunction.SourceContext[Long]): Unit = {

      while (isRunning){
        ctx.collect(count)
        count += 1
        Thread.sleep(1000)
        
      }
    }

    override def cancel(): Unit = {
      isRunning = false
    }

    override def open(parameters: Configuration): Unit = {
      super.close()
    }

  }
}

1.2.6 基于 kafka 的 source

• 示例代码

import java.util.Properties
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema
import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, StreamExecutionEnvironment}
import org.apache.flink.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer011

/*
 * @Author: Alice菌
 * @Date: 2020/8/8 22:51
 * @Description:

    基于 kafka 的 source 操作
 */
object StreamKafkaSourceDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 1、构建流处理执行环境
    val senv: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    // 指定消费者主题
    val topic: String = "test"
    // 设置参数

    val props: Properties = new Properties
    props.setProperty("bootstrap.servers", "node01:9092")
    props.setProperty("group.id", "test")
    props.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer")
    props.setProperty("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer")

    // 基于 Flink，创建 Kafka消费者
    val kafkaConsumer: FlinkKafkaConsumer011[String] = new FlinkKafkaConsumer011[String](topic,new SimpleStringSchema(),props)
    // Flink 从 topic 中最新的数据开始消费
    kafkaConsumer.setStartFromLatest()
    // 构建基于 kafka 的数据源
    val kafkaDataStream: DataStream[String] = senv.addSource(kafkaConsumer)
    // 打印输出消费的数据
    kafkaDataStream.print()
    // 执行流处理的程序
    senv.execute("StreamKafkaSourceDemo")

  }
}

• 演示效果

        我们启动kafka，模拟生产者来生产数据。

        node01 服务器执行以下命令来模拟生产者进行生产数据。

cd /export/servers/kafka_2.11-1.0.0

bin/kafka-console-producer.sh --broker-list node01:9092,node02:9092,node03:9092 --topic test

        然后我们启动所写的程序

        同时，在kafka中生产一些数据

        观察程序的控制台

        看到这样的效果就说明我们的代码是OK了~

1.2.7 基于 mysql 的 source 操作

        上面就是 Flink 自带的 Kafka source，那么接下来就模仿着写一个从 MySQL 中读取数据 的 Source。

        首先我们先确定需要查询指定数据库下的某张表。

        这里我们以 blogs 数据库下的 notice表为例。

        下面，我们通过Flink来获取到该数据表的内容。

• 示例代码

import java.sql.{Connection, DriverManager, PreparedStatement, ResultSet}
import org.apache.flink.configuration.Configuration
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.{RichSourceFunction, SourceFunction}
import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, StreamExecutionEnvironment}

/*
 * @Author: Alice菌
 * @Date: 2020/8/8 23:52
 * @Description: 

    基于mysql的source操作
 */
object StreamFromMysqlSource {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    // 1、创建流处理执行环境
    val senv: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    import org.apache.flink.api.scala._
    
    // 2、添加自定义的 mysql 数据源对象
    val studentDataStream: DataStream[Student] = senv.addSource(new MysqlSource())
    studentDataStream.print()

    senv.execute("StreamFromMysqlSource")



  }

  // 3、创建mysql自定义数据源对象
  class MysqlSource extends RichSourceFunction[Student](){

    // 3.1 声明Connection对象
    var connection:Connection = _
    // 3.2 声明PreparedStatement对象
    var ps: PreparedStatement = _
    
    // 在 open 方法中进行配置链接信息 drive  url username password
    // 加载驱动 Class.forName(),DriveManager 获取链接，调用prepareStatement,预编译执行sql
    override def open(parameters: Configuration): Unit = {

      val driver: String = "com.mysql.jdbc.Driver"
      val url: String = "jdbc:mysql://localhost:3306/blogs"
      val username: String = "root"
      val password: String = "root"

      Class.forName(driver)
      connection = DriverManager.getConnection(url,username,password)

      val sql: String =
        """
          |select nid,ntitle,content from notice
        """.stripMargin
       
      ps = connection.prepareStatement(sql)
      
    }

    // 在run方法中进行查询，结果封装成样例类，ctx进行collect
    override def run(ctx: SourceFunction.SourceContext[Student]): Unit = {

      // 执行 SQL 查询
      val queryResultSet: ResultSet = ps.executeQuery()
       
      while (queryResultSet.next()){
        
        // 分别获取到查询的值
        val nid: Int = queryResultSet.getInt("nid")
        val ntitle: String = queryResultSet.getString("ntitle")
        val content: String = queryResultSet.getString("content")

        // 将获取到的值，封装成样例类
        val student: Student = Student(nid,ntitle,content)
        ctx.collect(student)

      }
    }


    override def close(): Unit = {
      if (connection != null){
        connection.close()
      }
      if (ps != null){
        ps.close()
      }

    }

    override def cancel(): Unit = {
    }
  }



  case class Student(nid: Int, ntitle: String, content: String) {
    override def toString: String = {
      "文章id:" + nid + " 标题:" + ntitle + " 内容:" + content }
  }
}

• 运行效果
  
          看到这样的效果，说明我们的代码是OK的。

1.3 数据输出 Data Sinks

        介绍完了常用的数据输入DataSources，我们接下里来讲Flink流处理常用的数据输出 DataSinks。

        大致分为以下几类

• 将数据sink到本地文件
• sink到本地集合
• sink到hdfs
• sink到kafka
• sink到MySQL

        前三种我们可以参考批处理，方式都是一样的(传送门:Flink批处理的DataSources和DataSinks)，这里我们就介绍第四、五种，如何 sink 到 kafak 和 mysql 。

1.3.1 sink 到 kafka

• 参考代码

import java.util.Properties
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema
import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, StreamExecutionEnvironment}
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer011


/*
 * @Author: Alice菌
 * @Date: 2020/8/10 10:08
 * @Description: 

    sink 到 kafka
 */
object StreamKafkaSink {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val senv: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    // 导入隐式转换
    import org.apache.flink.api.scala._
    val source: DataStream[String] = senv.fromElements("1,小丽,北京,女")

    val properties: Properties = new Properties()
    properties.setProperty("bootstrap.servers","node01:9092")

    val flinkKafkaProducer: FlinkKafkaProducer011[String] = new FlinkKafkaProducer011[String]("test",new SimpleStringSchema(),properties)

    source.addSink(flinkKafkaProducer)

    // 打印
    source.print()

    // 执行
    senv.execute("StreamKafkaSink")


  }
}

• 演示效果

        在运行程序前，我们通过以下命令，开启 kafka 的消费者，进行消费数据

cd /export/servers/kafka_2.11-1.0.0

bin/kafka-console-consumer.sh --from-beginning --topic test --zookeeper node01:2181,node02:2181,node03:2181

        我们可以发现，当前 test 主题下的内容，仍是我们之前手动生产的数据。当我们启动程序，通过使用flink往kafka的 test 分区下打入数据 ，再观察消费数据的变化。

        可以发现多了一条我们在程序中指定的数据~说明我们的代码是ok的。

1.3.2 sink 到 mysql

• 参考代码

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

import org.apache.flink.api.scala._
import org.apache.flink.configuration.Configuration
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction
import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, StreamExecutionEnvironment}
/*
 * @Author: Alice菌
 * @Date: 2020/8/10 10:29
 * @Description: 
    
 */
object StreamMysqlSink {

  // 定义一个样例类，用于封装数据
  case class Student(id:Int,name:String,addr:String,sex:String)

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    // 1、创建执行环境
    val senv: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    // 2、准备数据
    val studentDStream: DataStream[Student] = senv.fromElements(
      Student(4, "小明", "上海", "男"),
      Student(5, "小青", "广州", "女"),
      Student(6, "小月", "深圳", "女")
    )
    studentDStream.addSink(new StudentSlinkToMySql)
    senv.execute("StreamMysqlSink")

  }

  class StudentSlinkToMySql extends RichSinkFunction[Student]{

    private var connection:Connection = _
    private var ps:PreparedStatement = _

    override def open(parameters: Configuration): Unit = {

      // 设置驱动，连接地址，用户名，密码
      var driver: String = "com.mysql.jdbc.Driver"
      var url:String = "jdbc:mysql://localhost:3306/blogs?characterEncoding=utf-8&useSSL=false"
      var username: String = "root"
      var password: String = "root"

      // 1、加载驱动
      Class.forName(driver)
      // 2、创建连接
      connection = DriverManager.getConnection(url,username,password)
      // 书写SQL语句
      val sql: String = "insert into student(id,name,addr,sex) values(?,?,?,?);"
      // 3、获得执行语句
      ps = connection.prepareStatement(sql)
    }
    // 关闭连接操作
    override def close(): Unit = {
      if (connection != null){
        connection.close()
      }
      if (ps != null){
        ps.close()
      }
    }

    // 每个元素的插入，都要触发一次 invoke，这里主要进行 invoke 插入
    override def invoke(stu: Student): Unit = {
      try{
        // 4、组装数据，执行插入操作
        ps.setInt(1,stu.id)
        ps.setString(2,stu.name)
        ps.setString(3,stu.addr)
        ps.setString(4,stu.sex)
        ps.executeUpdate()
      } catch {
        case e:Exception => println(e.getMessage)
      }
    }
  }
}

• 演示效果

        在程序运行前，student表中还没有数据

        运行程序后，可以观察到指定的数据被添加到了MySQL指定的数据库下的数据表里。

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结语

        本篇博客，博主为大家介绍了Flink在流处理过程中，常用的数据输入和输出的几种方式，这块的知识非常基础，也同样非常重要，初学Flink的朋友们可要勤加练习咯~

        如果以上过程中出现了任何的纰漏错误，烦请大佬们指正

        受益的朋友或对大数据技术感兴趣的伙伴记得点赞关注支持一波

        希望我们都能在学习的道路上越走越远