flink使用15-在Flink SQL中连接kafka和mysql

本文主要介绍如何使用 FLink SQL 自己的 DDL语言来构建基于 kafka 的表和基于Mysql 的表，并直接把从 kafka 接过来的 Json 格式的数据转换为表结构后直接写入到Mysql，有了这样的经验之后，大家可以自行修改 DML操作来实现不同的业务。文章内容参考了一些阿里云邪大佬的文章Link，写的很好。

环境配置如下：

zookeeper : 3.4.6
kafka: 2.12-2.2.1
mysql: 8.0

以上三个组件全部是通过Docker搭建，我的环境是使用VirtualBox搭建的Centos7虚拟机，在虚拟机上安装Docker，之后在本地主机IDE内调试代码。其中遇到了不少坑，主要是FLink与Kafka的通信，可以参考我的Docker-Compose文件的配置，已经解决了网络问题。注意KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS的地址修改成自己的虚拟机IP地址。

version: '2.1'
services:
  zookeeper:
    image: wurstmeister/zookeeper:3.4.6
    ports:
      - "2181:2181"
  kafka:
    image: wurstmeister/kafka:2.12-2.2.1
    ports:
      - "9092:9092"
    depends_on:
      - zookeeper
    expose:
    - "9093"
    environment:
      KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: INSIDE://kafka:9093,OUTSIDE://192.168.56.103:9092
      KAFKA_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP: INSIDE:PLAINTEXT,OUTSIDE:PLAINTEXT
      KAFKA_LISTENERS: INSIDE://0.0.0.0:9093,OUTSIDE://0.0.0.0:9092
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
      KAFKA_INTER_BROKER_LISTENER_NAME: INSIDE
      KAFKA_CREATE_TOPICS: "flink:1:1"
    volumes:
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
  mysql:
    image: mysql
    command: --default-authentication-plugin=mysql_native_password
    restart: always
    ports:
      - "3306:3306"
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: 123456

环境搭建好之后就是正式的代码部分了：

核心是两段SQL代码，分别是用来连接Kafka和MYSQL的。

其中kafka使用json格式来解析。

样例数据（{"t":1570,"user_name":"xiaoming","cnt":100}）

-- source
CREATE TABLE user_log (
    user_id VARCHAR,
    item_id VARCHAR,
    category_id VARCHAR,
    behavior VARCHAR,
    ts TIMESTAMP
) WITH (
    'connector.type' = 'kafka',
    'connector.version' = 'universal',
    'connector.topic' = 'user_behavior',
    'connector.startup-mode' = 'earliest-offset',
    'connector.properties.0.key' = 'group.id',
    'connector.properties.0.value' = 'test-group',
    'connector.properties.1.key' = 'bootstrap.servers',
    'connector.properties.1.value' = 'localhost:9092',
    'connector.specific-offsets.0.partition' = '0',
    'connector.specific-offsets.0.offset' = '0',
    'update-mode' = 'append',
    'format.type' = 'json',
    'format.derive-schema' = 'true'
);
-- sink
CREATE TABLE pvuv_sink (
    dt VARCHAR,
    pv BIGINT,
    uv BIGINT
) WITH (
    'connector.type' = 'jdbc',
    'connector.url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/flink-test',
    'connector.table' = 'pvuv_sink',
    'connector.username' = 'root',
    'connector.password' = '123456',
    'connector.write.flush.max-rows' = '1'
);

在 Java代码中，可以直接使用tEnv的sqlUpdate()方法来注册这两张表，之后就可以直接使用了。具体操作如下：

// 1. 连接kafka构建源表
tEnv.sqlUpdate(kafkaSourceSql);

// 2. 定义要输出的表
tEnv.sqlUpdate(mysqlSinkSql);

// 3. 自定义具体的 DML 操作,这里我直接将kafka写入到mysql
// 对于Insert Into 操作，同样还是要使用sqlUpdate（）方法
tEnv.sqlUpdate("INSERT INTO sink " +
"SELECT * from log where cnt=100");

可以直接通过mysql的客户端看到我们的写入结果！

mysql.png

以上就是使用 Flink SQL 的 DDL 语言通过不同的外部数据源建立表的过程。

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