Flink - sink算子

水善利万物而不争，处众人之所恶，故几于道💦

文章目录

  1. Kafka_Sink
  2. Kafka_Sink - 自定义序列化器
  3. Redis_Sink_String
  4. Redis_Sink_list
  5. Redis_Sink_set
  6. Redis_Sink_hash
  7. 有界流数据写入到ES
  8. 无界流数据写入到ES
  9. 自定义sink - mysql_Sink
  10. Jdbc_Sink
官方文档 - Flink1.13

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1. Kafka_Sink

addSink(new FlinkKafkaProducer< String>(kafka_address,topic,序列化器)

要先添加依赖：

<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-kafka_2.12</artifactId><version>1.13.6</version>
</dependency>

public static void main(String[] args) {Configuration conf = new Configuration();conf.setInteger("rest.port",1000);StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(conf);env.setParallelism(1);ArrayList<WaterSensor> waterSensors = new ArrayList<>();waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527992000L, 20));waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527994000L, 50));waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527996000L, 50));waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527993000L, 10));waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527995000L, 30));DataStreamSource<WaterSensor> stream = env.fromCollection(waterSensors);stream.keyBy(WaterSensor::getId).sum("vc").map(JSON::toJSONString).addSink(new FlinkKafkaProducer<String>("hadoop101:9092",  // kafaka地址"flink_sink_kafka",  //要写入的Kafkatopicnew SimpleStringSchema()  // 序列化器));try {env.execute();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}
}

运行结果：
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2. Kafka_Sink - 自定义序列化器

  自定义序列化器，new FlinkKafkaProducer()的时候，选择四个参数的构造方法，然后使用new KafkaSerializationSchema序列化器。然后重写serialize方法

public static void main(String[] args) {Configuration conf = new Configuration();conf.setInteger("rest.port",1000);StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(conf);env.setParallelism(1);ArrayList<WaterSensor> waterSensors = new ArrayList<>();waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527992000L, 20));waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527994000L, 50));waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527996000L, 50));waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527993000L, 10));waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527995000L, 30));DataStreamSource<WaterSensor> stream = env.fromCollection(waterSensors);Properties sinkConfig = new Properties();sinkConfig.setProperty("bootstrap.servers","hadoop101:9092");stream.keyBy(WaterSensor::getId).sum("vc").addSink(new FlinkKafkaProducer<WaterSensor>("defaultTopic",  // 默认发往的topic ,一般用不上new KafkaSerializationSchema<WaterSensor>() {  // 自定义的序列化器@Overridepublic ProducerRecord<byte[], byte[]> serialize(WaterSensor waterSensor,@Nullable Long aLong) {String s = JSON.toJSONString(waterSensor);return new ProducerRecord<>("flink_sink_kafka",s.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));}},sinkConfig,  // Kafka的配置FlinkKafkaProducer.Semantic.AT_LEAST_ONCE  // 一致性语义：现在只能传入至少一次));try {env.execute();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}
}

运行结果：
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3. Redis_Sink_String

addSink(new RedisSink<>(config, new RedisMapper< WaterSensor>() {}

写到String结构里面

添加依赖：

<dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>fastjson</artifactId><version>1.2.83</version>
</dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-redis_2.11</artifactId><version>1.1.5</version>
</dependency>

public static void main(String[] args) {Configuration conf = new Configuration();conf.setInteger("rest.port",1000);StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(conf);env.setParallelism(1);ArrayList<WaterSensor> waterSensors = new ArrayList<>();waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527992000L, 20));waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527994000L, 50));waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527996000L, 50));waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527993000L, 10));waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527995000L, 30));DataStreamSource<WaterSensor> stream = env.fromCollection(waterSensors);SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> result = stream.keyBy(WaterSensor::getId).sum("vc");/*
往redis里面写字符串，string   命令提示符用set
假设写的key是id,value是整个json格式的字符串
key         value
sensor_1    json格式字符串*/// new一个单机版的配置FlinkJedisPoolConfig config = new FlinkJedisPoolConfig.Builder().setHost("hadoop101").setPort(6379).setMaxTotal(100)  //最大连接数量.setMaxIdle(10)  // 连接池里面的最大空闲.setMinIdle(2)   // 连接池里面的最小空闲.setTimeout(10*1000)  // 超时时间.build();// 写出到redis中result.addSink(new RedisSink<>(config, new RedisMapper<WaterSensor>() {// 返回命令描述符：往不同的数据结构写数据用的方法不一样@Overridepublic RedisCommandDescription getCommandDescription() {// 写入到字符串，用setreturn new RedisCommandDescription(RedisCommand.SET);}@Overridepublic String getKeyFromData(WaterSensor waterSensor) {return waterSensor.getId();}@Overridepublic String getValueFromData(WaterSensor waterSensor) {return JSON.toJSONString(waterSensor);}}));try {env.execute();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}
}

运行结果：
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4. Redis_Sink_list

addSink(new RedisSink<>(config, new RedisMapper< WaterSensor>() {}

写到 list 结构里面

public static void main(String[] args) {Configuration conf = new Configuration();conf.setInteger("rest.port",1000);StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(conf);env.setParallelism(1);ArrayList<WaterSensor> waterSensors = new ArrayList<>();waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527992000L, 20));waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527994000L, 50));waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527996000L, 50));waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527993000L, 10));waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527995000L, 30));DataStreamSource<WaterSensor> stream = env.fromCollection(waterSensors);SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> result = stream.keyBy(WaterSensor::getId).sum("vc");// key是id，value是处理后的json格式字符串FlinkJedisPoolConfig config = new FlinkJedisPoolConfig.Builder().setHost("hadoop101").setPort(6379).setMaxTotal(100)  //最大连接数量.setMaxIdle(10)  // 连接池里面的最大空闲.setMinIdle(2)   // 连接池里面的最小空闲.setTimeout(10*1000)  // 超时时间.build();result.addSink(new RedisSink<>(config, new RedisMapper<WaterSensor>() {@Overridepublic RedisCommandDescription getCommandDescription() {// 写入listreturn new RedisCommandDescription(RedisCommand.RPUSH);}@Overridepublic String getKeyFromData(WaterSensor waterSensor) {return waterSensor.getId();}@Overridepublic String getValueFromData(WaterSensor waterSensor) {return JSON.toJSONString(waterSensor);}}));try {env.execute();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}
}

运行结果：
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5. Redis_Sink_set

addSink(new RedisSink<>(config, new RedisMapper< WaterSensor>() {}

写到 set 结构里面

public static void main(String[] args) {Configuration conf = new Configuration();conf.setInteger("rest.port",1000);StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(conf);env.setParallelism(1);ArrayList<WaterSensor> waterSensors = new ArrayList<>();waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527992000L, 20));waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527994000L, 50));waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527996000L, 50));waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527993000L, 10));waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527995000L, 30));DataStreamSource<WaterSensor> stream = env.fromCollection(waterSensors);SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> result = stream.keyBy(WaterSensor::getId).sum("vc");FlinkJedisPoolConfig config = new FlinkJedisPoolConfig.Builder().setHost("hadoop101").setPort(6379).setMaxTotal(100).setMaxIdle(10).setMinIdle(2).setTimeout(10*1000).build();result.addSink(new RedisSink<>(config, new RedisMapper<WaterSensor>() {@Overridepublic RedisCommandDescription getCommandDescription() {// 数据写入set集合return new RedisCommandDescription(RedisCommand.SADD);}@Overridepublic String getKeyFromData(WaterSensor waterSensor) {return waterSensor.getId();}@Overridepublic String getValueFromData(WaterSensor waterSensor) {return JSON.toJSONString(waterSensor);}}));try {env.execute();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}
}

运行结果：
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6. Redis_Sink_hash

addSink(new RedisSink<>(config, new RedisMapper< WaterSensor>() {}

写到 hash结构里面

public static void main(String[] args) {Configuration conf = new Configuration();conf.setInteger("rest.port",1000);StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(conf);env.setParallelism(1);ArrayList<WaterSensor> waterSensors = new ArrayList<>();waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527992000L, 20));waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527994000L, 50));waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527996000L, 50));waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527993000L, 10));waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527995000L, 30));DataStreamSource<WaterSensor> stream = env.fromCollection(waterSensors);SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> result = stream.keyBy(WaterSensor::getId).sum("vc");FlinkJedisPoolConfig config = new FlinkJedisPoolConfig.Builder().setHost("hadoop101").setPort(6379).setMaxTotal(100).setMaxIdle(10).setMinIdle(2).setTimeout(10*1000).build();result.addSink(new RedisSink<>(config, new RedisMapper<WaterSensor>() {@Overridepublic RedisCommandDescription getCommandDescription() {// 数据写入hashreturn new RedisCommandDescription(RedisCommand.HSET,"a");}@Overridepublic String getKeyFromData(WaterSensor waterSensor) {return waterSensor.getId();}@Overridepublic String getValueFromData(WaterSensor waterSensor) {return JSON.toJSONString(waterSensor);}}));try {env.execute();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}
}

运行结果：
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7. 有界流数据写入到ES中

new ElasticsearchSink.Builder()

public static void main(String[] args) {Configuration conf = new Configuration();conf.setInteger("rest.port",1000);StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(conf);env.setParallelism(1);ArrayList<WaterSensor> waterSensors = new ArrayList<>();waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527992000L, 20));waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527994000L, 50));waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527996000L, 50));waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527993000L, 10));waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527995000L, 30));DataStreamSource<WaterSensor> stream = env.fromCollection(waterSensors);SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> result = stream.keyBy(WaterSensor::getId).sum("vc");List<HttpHost> hosts = Arrays.asList(new HttpHost("hadoop101", 9200),new HttpHost("hadoop102", 9200),new HttpHost("hadoop103", 9200));ElasticsearchSink.Builder<WaterSensor> builder = new ElasticsearchSink.Builder<WaterSensor>(hosts,new ElasticsearchSinkFunction<WaterSensor>() {@Overridepublic void process(WaterSensor element,  // 需要写出的元素RuntimeContext runtimeContext, // 运行时上下文   不是context上下文对象RequestIndexer requestIndexer) {  // 把要写出的数据，封装到RequestIndexer里面String msg = JSON.toJSONString(element);IndexRequest ir = Requests.indexRequest("sensor").type("_doc")  // 定义type的时候, 不能下划线开头. _doc是唯一的特殊情况.id(element.getId())  // 定义每条数据的id. 如果不指定id, 会随机分配一个id. id重复的时候会更新数据.source(msg, XContentType.JSON);requestIndexer.add(ir);  // 把ir存入到indexer, 就会自动的写入到es中}});result.addSink(builder.build());try {env.execute();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}
}

8. 无界流数据写入到ES

  和有界差不多 ，只不过把数据源换成socket，然后因为无界流，它高效不是你来一条就刷出去，所以设置刷新时间、大小、条数，才能看到结果。 
public static void main(String[] args) {Configuration conf = new Configuration();conf.setInteger("rest.port",1000);StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(conf);env.setParallelism(1);SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> result = env.socketTextStream("hadoop101",9999).map(line->{String[] data = line.split(",");return new WaterSensor(data[0],Long.valueOf(data[1]),Integer.valueOf(data[2]));}).keyBy(WaterSensor::getId).sum("vc");List<HttpHost> hosts = Arrays.asList(new HttpHost("hadoop101", 9200),new HttpHost("hadoop102", 9200),new HttpHost("hadoop103", 9200));ElasticsearchSink.Builder<WaterSensor> builder = new ElasticsearchSink.Builder<WaterSensor>(hosts,new ElasticsearchSinkFunction<WaterSensor>() {@Overridepublic void process(WaterSensor element,  // 需要写出的元素RuntimeContext runtimeContext, // 运行时上下文   不是context上下文对象RequestIndexer requestIndexer) {  // 把要写出的数据，封装到RequestIndexer里面String msg = JSON.toJSONString(element);IndexRequest ir = Requests.indexRequest("sensor").type("_doc")  // 定义type的时候, 不能下划线开头. _doc是唯一的特殊情况.id(element.getId())  // 定义每条数据的id. 如果不指定id, 会随机分配一个id. id重复的时候会更新数据.source(msg, XContentType.JSON);requestIndexer.add(ir);  // 把ir存入到indexer, 就会自动的写入到es中}});// 自动刷新时间builder.setBulkFlushInterval(2000);  // 默认不会根据时间自动刷新builder.setBulkFlushMaxSizeMb(1024);  // 当批次中的数据大于等于这个值刷新builder.setBulkFlushMaxActions(2);   // 每来多少条数据刷新一次// 这三个是或的关系，只要有一个满足就会刷新result.addSink(builder.build());try {env.execute();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}
}

9. 自定义sink - mysql_Sink

  需要写一个类，实现RichSinkFunction，然后实现invoke方法。这里因为是写MySQL所以需要建立连接，那就用Rich版本。

  记得导入MySQL依赖

public static void main(String[] args) {Configuration conf = new Configuration();conf.setInteger("rest.port", 1000);StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(conf);env.setParallelism(1);ArrayList<WaterSensor> waterSensors = new ArrayList<>();waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527992000L, 20));waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527994000L, 50));waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527996000L, 50));waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527993000L, 10));waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527995000L, 30));DataStreamSource<WaterSensor> stream = env.fromCollection(waterSensors);SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> result = stream.keyBy(WaterSensor::getId).sum("vc");result.addSink(new MySqlSink());try {env.execute();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}public static class MySqlSink extends RichSinkFunction<WaterSensor> {private Connection connection;@Overridepublic void open(Configuration parameters) throws Exception {Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://hadoop101:3306/test?useSSL=false", "root", "123456");}@Overridepublic void close() throws Exception {if (connection!=null){connection.close();}}// 调用：每来一条元素，这个方法执行一次@Overridepublic void invoke(WaterSensor value, Context context) throws Exception {// jdbc的方式想MySQL写数据
//            String sql = "insert into sensor(id,ts,vc)values(?,?,?)";//如果主键不重复就新增，主键重复就更新
//            String sql = "insert into sensor(id,ts,vc)values(?,?,?) duplicate key update vc=?";String sql = "replace into sensor(id,ts,vc)values(?,?,?)";// 1. 得到预处理语句PreparedStatement ps = connection.prepareStatement(sql);// 2. 给sql中的占位符进行赋值ps.setString(1,value.getId());ps.setLong(2,value.getTs());ps.setInt(3,value.getVc());
//            ps.setInt(4,value.getVc());// 3. 执行ps.execute();// 4. 提交
//            connection.commit();  MySQL默认自动提交，所以这个地方不用调用// 5. 关闭预处理ps.close();}
}

运行结果：
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10. Jdbc_Sink

addSink(JdbcSink.sink(sql,JdbcStatementBuilder,执行参数,连接参数)

  对于jdbc数据库，我们其实没必要自定义，因为官方给我们了一个JDBC Sink -> 官方JDBC Sink 传送门

<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-jdbc_2.11</artifactId><version>1.13.6</version>
</dependency>

public static void main(String[] args) {Configuration conf = new Configuration();conf.setInteger("rest.port",1000);StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(conf);env.setParallelism(1);ArrayList<WaterSensor> waterSensors = new ArrayList<>();waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527992000L, 20));waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527994000L, 50));waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_1", 1607527996000L, 50));waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527993000L, 10));waterSensors.add(new WaterSensor("sensor_2", 1607527995000L, 30));DataStreamSource<WaterSensor> stream = env.fromCollection(waterSensors);SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> result = stream.keyBy(WaterSensor::getId).sum("vc");result.addSink(JdbcSink.sink("replace into sensor(id,ts,vc)values(?,?,?)",new JdbcStatementBuilder<WaterSensor>() {@Overridepublic void accept(PreparedStatement ps,WaterSensor waterSensor) throws SQLException {// 只做一件事：给占位符赋值ps.setString(1,waterSensor.getId());ps.setLong(2,waterSensor.getTs());ps.setInt(3,waterSensor.getVc());}},new JdbcExecutionOptions.Builder()  //设置执行参数.withBatchSize(1024)   // 刷新大小上限.withBatchIntervalMs(2000) //刷新间隔.withMaxRetries(3)  // 重试次数.build(),new JdbcConnectionOptions.JdbcConnectionOptionsBuilder().withDriverName("com.mysql.cj.jdbc.Driver").withUrl("jdbc:mysql://hadoop101:3306/test?useSSL=false").withUsername("root").withPassword("123456").build()));try {env.execute();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}
}

运行结果：
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QT属性系统

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1 介绍 Qt中的属性系统是用于为对象添加自定义属性并管理这些属性的一种机制。它允许开发者在不修改类定义的情况下&#xff0c;动态地为Qt对象添加新的属性&#xff0c;并且能够对这些属性进行读取、设置和监听。 属性系统在Qt中是通过Q_PROPERTY宏和QObject的元对象系统来实现…
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