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Flink1.12SQL向Redis實時寫數(shù)據(jù)

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本文轉(zhuǎn)載自微信公眾號「肌肉碼農(nóng)」，作者鄒學。轉(zhuǎn)載本文請聯(lián)系肌肉碼農(nóng)公眾號。

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插件名稱：flink-connector-redis

插件地址：https://github.com/jeff-zou/flink-connector-redis.git

項目介紹

基于bahir-flink二次開發(fā)，使它支持SQL直接定義寫入redis,用戶通過DDL指定自己需要保存的字段。

使用方法:

命令行執(zhí)行 mvn package -DskipTests=true打包后，將生成的包flink-connector-redis_2.12-1.11.1.jar引入flink lib中即可，無需其它設(shè)置。

重構(gòu)介紹：

相對上一個版本簡化了參數(shù)設(shè)置，思路更清晰，上一版本字段的值會根據(jù)主鍵等條件來自動生成，這要求使用者需要了解相關(guān)規(guī)則，有一定的學習成本并且容易埋坑，重構(gòu)后字段的值由用戶在DDL中顯示地指定，如下：

 
 
 
  
  
  'key-column'='username','value-column'='passport',' //直接指定字段名

取消了必須有主鍵的限制，使用更簡單，如果有多個字段組合成key或者value,需要用戶在DML中使用concat_ws等方式組裝，不再是插件在后臺用不可見字符拼裝。

使用示例:

1.SQL方式

示例代碼路徑: src/test/java/org.apache.flink.streaming.connectors.redis.table.SQLInsertTest.java

set示例，相當于redis命令： set test test11

 
 
 
  
  
  StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); 
  
  
          EnvironmentSettings environmentSettings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build(); 
  
  
          StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env, environmentSettings); 
  
  
   
  
  
          String ddl = "create table sink_redis(username VARCHAR, passport VARCHAR) with ( 'connector'='redis', " + 
  
  
                  "'host'='10.11.80.147','port'='7001', 'redis-mode'='single','password'='******','key-column'='username','value-column'='passport','command'='set')" ; 
  
  
   
  
  
          tEnv.executeSql(ddl); 
  
  
          String sql = " insert into sink_redis select * from (values ('test', 'test11'))"; 
  
  
          TableResult tableResult = tEnv.executeSql(sql); 
  
  
          tableResult.getJobClient().get() 
  
  
                  .getJobExecutionResult() 
  
  
                  .get();

2.DataStream方式

示例代碼路徑:

src/test/java/org.apache.flink.streaming.connectors.redis.datastream.DataStreamInsertTest.java

hset示例，相當于redis命令：hset tom math 150

 
 
 
  
  
  Configuration configuration = new Configuration(); 
  
  
          configuration.setString(RedisOptions.KEY_COLUMN, "name"); 
  
  
          configuration.setString(RedisOptions.FIELD_COLUMN, "subject"); //對應(yīng)hash的field、 sorted set的score 
  
  
          configuration.setString(RedisOptions.VALUE_COLUMN, "score"); 
  
  
          configuration.setString(REDIS_MODE, REDIS_CLUSTER); 
  
  
          configuration.setString(REDIS_COMMAND, RedisCommand.HSET.name()); 
  
  
   
  
  
          RedisMapper redisMapper = RedisHandlerServices 
  
  
                  .findRedisHandler(RedisMapperHandler.class, configuration.toMap()) 
  
  
                  .createRedisMapper(configuration); 
  
  
   
  
  
          StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); 
  
  
   
  
  
          GenericRowData genericRowData = new GenericRowData(3); 
  
  
          genericRowData.setField(0, "tom"); 
  
  
          genericRowData.setField(1, "math"); 
  
  
          genericRowData.setField(2, "150"); 
  
  
          DataStream dataStream = env.fromElements(genericRowData); 
  
  
   
  
  
          TableSchema tableSchema =  new TableSchema.Builder() .field("name", DataTypes.STRING().notNull()).field("subject", DataTypes.STRING()).field("score", DataTypes.INT()).build(); 
  
  
   
  
  
          FlinkJedisConfigBase conf = getLocalRedisClusterConfig(); 
  
  
          RedisSink redisSink = new RedisSink<>(conf, redisMapper, tableSchema); 
  
  
   
  
  
          dataStream.addSink(redisSink); 
  
  
          env.execute("RedisSinkTest");

當前名稱：Flink1.12SQL向Redis實時寫數(shù)據(jù)
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