《从0到1学习Flink》—— 如何自定义 Data Sink ？

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<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

     */

    @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> 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。

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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。

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