内容简介：之前其实在
前言
之前其实在 《从0到1学习Flink》—— 如何自定义 Data Sink ？ 文章中其实已经写了点将数据写入到 MySQL，但是一些配置化的东西当时是写死的，不能够通用，最近知识星球里有朋友叫我: 写个从 kafka 中读取数据，经过 Flink 做个预聚合，然后创建数据库连接池将数据批量写入到 mysql 的例子。
于是才有了这篇文章，更多提问和想要我写的文章可以在知识星球里像我提问，我会根据提问及时回答和尽可能作出文章的修改。
准备
你需要将这两个依赖添加到 pom.xml 中
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>5.1.34</version>
</dependency>
读取 kafka 数据
这里我依旧用的以前的 student 类，自己本地起了 kafka 然后造一些测试数据，这里我们测试发送一条数据则 sleep 10s，意味着往 kafka 中一分钟发 6 条数据。
package com.zhisheng.connectors.mysql.utils;
import com.zhisheng.common.utils.GsonUtil;
import com.zhisheng.connectors.mysql.model.Student;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import java.util.Properties;
/**
* Desc: 往kafka中写数据,可以使用这个main函数进行测试
* Created by zhisheng on 2019-02-17
* Blog: http://www.54tianzhisheng.cn/tags/Flink/
*/
public class KafkaUtil {
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, GsonUtil.toJson(student));
producer.send(record);
System.out.println("发送数据: " + GsonUtil.toJson(student));
Thread.sleep(10 * 1000); //发送一条数据 sleep 10s，相当于 1 分钟 6 条
}
producer.flush();
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
writeToKafka();
}
}
从 kafka 中读取数据，然后序列化成 student 对象。
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 -> GsonUtil.fromJson(string, Student.class)); //，解析字符串成 student 对象
因为 RichSinkFunction 中如果 sink 一条数据到 mysql 中就会调用 invoke 方法一次，所以如果要实现批量写的话，我们最好在 sink 之前就把数据聚合一下。那这里我们开个一分钟的窗口去聚合 Student 数据。
student.timeWindowAll(Time.minutes(1)).apply(new AllWindowFunction<Student, List<Student>, TimeWindow>() {
@Override
public void apply(TimeWindow window, Iterable<Student> values, Collector<List<Student>> out) throws Exception {
ArrayList<Student> students = Lists.newArrayList(values);
if (students.size() > 0) {
System.out.println("1 分钟内收集到 student 的数据条数是：" + students.size());
out.collect(students);
}
}
});
写入数据库
这里使用 DBCP 连接池连接数据库 mysql，pom.xml 中添加依赖：
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-dbcp2</artifactId>
<version>2.1.1</version>
</dependency>
如果你想使用其他的数据库连接池请加入对应的依赖。
这里将数据写入到 MySQL 中，依旧是和之前文章一样继承 RichSinkFunction 类，重写里面的方法：
package com.zhisheng.connectors.mysql.sinks;
import com.zhisheng.connectors.mysql.model.Student;
import org.apache.commons.dbcp2.BasicDataSource;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction;
import javax.sql.DataSource;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.util.List;
/**
* Desc: 数据批量 sink 数据到 mysql
* Created by zhisheng_tian on 2019-02-17
* Blog: http://www.54tianzhisheng.cn/tags/Flink/
*/
public class SinkToMySQL extends RichSinkFunction<List<Student>> {
PreparedStatement ps;
BasicDataSource dataSource;
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);
dataSource = new BasicDataSource();
connection = getConnection(dataSource);
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(List<Student> value, Context context) throws Exception {
//遍历数据集合
for (Student student : value) {
ps.setInt(1, student.getId());
ps.setString(2, student.getName());
ps.setString(3, student.getPassword());
ps.setInt(4, student.getAge());
ps.addBatch();
}
int[] count = ps.executeBatch();//批量后执行
System.out.println("成功了插入了" + count.length + "行数据");
}
private static Connection getConnection(BasicDataSource dataSource) {
dataSource.setDriverClassName("com.mysql.jdbc.Driver");
//注意，替换成自己本地的 mysql 数据库地址和用户名、密码
dataSource.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/test");
dataSource.setUsername("root");
dataSource.setPassword("root123456");
//设置连接池的一些参数
dataSource.setInitialSize(10);
dataSource.setMaxTotal(50);
dataSource.setMinIdle(2);
Connection con = null;
try {
con = dataSource.getConnection();
System.out.println("创建连接池：" + con);
} catch (Exception e) {
System.out.println("-----------mysql get connection has exception , msg = " + e.getMessage());
}
return con;
}
}
核心类 Main
核心程序如下：
public class Main {
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 -> GsonUtil.fromJson(string, Student.class)); //
student.timeWindowAll(Time.minutes(1)).apply(new AllWindowFunction<Student, List<Student>, TimeWindow>() {
@Override
public void apply(TimeWindow window, Iterable<Student> values, Collector<List<Student>> out) throws Exception {
ArrayList<Student> students = Lists.newArrayList(values);
if (students.size() > 0) {
System.out.println("1 分钟内收集到 student 的数据条数是：" + students.size());
out.collect(students);
}
}
}).addSink(new SinkToMySQL());
env.execute("flink learning connectors kafka");
}
}
运行项目
运行 Main 类后再运行 KafkaUtils.java 类！
下图是往 Kafka 中发送的数据：
下图是运行 Main 类的日志，会创建 4 个连接池是因为默认的 4 个并行度，你如果在 addSink 这个算子设置并行度为 1 的话就会创建一个连接池：
下图是批量插入数据库的结果：
总结
本文从知识星球一位朋友的疑问来写的，应该都满足了他的条件（批量/数据库连接池/写入mysql），的确网上很多的例子都是简单的 demo 形式，都是单条数据就创建数据库连接插入 MySQL，如果要写的数据量很大的话，会对 MySQL 的写有很大的压力。这也是我之前在 《从0到1学习Flink》—— Flink 写入数据到 ElasticSearch 中，数据写 ES 强调过的，如果要提高性能必定要批量的写。就拿我们现在这篇文章来说，如果数据量大的话，聚合一分钟数据达万条，那么这样批量写会比来一条写一条性能提高不知道有多少。
本文原创地址是: http://www.54tianzhisheng.cn/2019/01/15/Flink-MySQL-sink/ , 未经允许禁止转载。
关注我
微信公众号： zhisheng
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。
更多私密资料请加入知识星球！
Github 代码仓库
https://github.com/zhisheng17/flink-learning/
以后这个项目的所有代码都将放在这个仓库里，包含了自己学习 flink 的一些 demo 和博客。
以上所述就是小编给大家介绍的《《从0到1学习Flink》—— Flink 读取 Kafka 数据批量写入到 MySQL》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持！
猜你喜欢:
- golang 创建，读取，写入文件
- 第十五篇：SQL注入读取、写入文件
- go语言csv文件的读取与写入
- golang读取xls写入到xlsx中
- 使用vbscript代码从文本文件中读取和写入值
- R0Ak：一款针对Windows 10的内核模式代码读取、写入和执行的测试工具
本站部分资源来源于网络，本站转载出于传递更多信息之目的，版权归原作者或者来源机构所有，如转载稿涉及版权问题，请联系我们。
人人都是架构师：分布式系统架构落地与瓶颈突破
高翔龙 / 电子工业出版社 / 2017-5 / 69
《人人都是架构师：分布式系统架构落地与瓶颈突破》并没有过多渲染系统架构的理论知识，而是切切实实站在开发一线角度，为各位读者诠释了大型网站在架构演变过程中出现一系列技术难题时的解决方案。《人人都是架构师：分布式系统架构落地与瓶颈突破》首先从分布式服务案例开始介绍，重点为大家讲解了大规模服务化场景下企业应该如何实施服务治理；然后在大流量限流/消峰案例中，笔者为大家讲解了应该如何有效地对流量实施管制，避......一起来看看 《人人都是架构师：分布式系统架构落地与瓶颈突破》 这本书的介绍吧!
