1、JDBC SQL 连接器

FlinkSQL允许使用 JDBC连接器,向任意类型的关系型数据库读取或者写入数据

添加Maven依赖

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-connector-jdbc</artifactId>
  <version>3.1.0-1.17</version>
</dependency>

注意:如果使用 sql-client客户端,需保证 flink-1.17.1/lib 目录下 存在相应的jar包

 相关jar可以通过官网下载:JDBC SQL 连接器 

flink 大批量入mysql replace into flink批量读取mysql_java


2、读取 MySQL

FlinkSQL读取MySQL表时,为批式处理,在流式计算任务中,通常被做维表来使用

-- 在FlinkSQL中创建 MySQL Source 表
drop table mysql_source_table;
CREATE TABLE mysql_source_table (
  `id` INT,
  `title` STRING,
  `author` STRING,
  `price` DOUBLE,
  `qty` INT
) WITH (
   'connector' = 'jdbc',
   'url' = 'jdbc:mysql://worker01/flink',
   'driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver',  -- 【可选】不设置时,将自动从url中推导
   'username' = 'xxxx',
   'password' = 'xxxx',
   'table-name' = 'books'
);

-- 批式 sql,查看 JDBC 表中的数据
select * from mysql_source_table;

运行结果:

flink 大批量入mysql replace into flink批量读取mysql_java_02


3、写入MySQL

3.1 何时批量写入MySQL呢?

FlinkSQL往MySQL写入数据时,默认会在客户端缓存数据,当触发设置的阈值后,才会向服务端发送数据

flink 大批量入mysql replace into flink批量读取mysql_MySQL_03

开启checkpoint :

# TODO 开启checkpoint,当checkpoint后,会触发jdbc的flush操作
set execution.checkpointing.interval=300sec;

设置 flush 前缓存记录的最大值 、flush 间隔时间:

-- TODO 创建sink mysql table
drop table mysql_sink_table;
CREATE TABLE mysql_sink_table (
  `id` INT,
  `title` STRING,
  `author` STRING,
  `price` DOUBLE,
  `qty` INT
) WITH (
   'connector' = 'jdbc',
   'url' = 'jdbc:mysql://worker01:3306/flink?serverTimezone=Asia/Shanghai&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8',
   'username' = 'xxxx',
   'password' = 'xxxx',
   'table-name' = 'books',
   'sink.buffer-flush.max-rows' = '100', -- flush 前缓存记录的最大值,默认值为100,设置为0时,表示不缓存数据(来一条写入一条)
   'sink.buffer-flush.interval' = '50s' -- flush 间隔时间,超过该时间后异步线程将 flush 数据。默认为1s
);

使用说明:

FLinkSQL写入MySQL时,常通过 sink.buffer-flush.max-rows、sink.buffer-flush.interval 来控制写入数据的延迟程度

        当 对写入实时性要求较高时,可以将 sink.buffer-flush.max-rows = 0 ,表示到来一条数据后立即写入MySQL,但带来的后果是 长时间占有mysql连接

        当 数据量大且对实时要求不高时,可根据业务需求调大配置,可使实时行和性能最优


3.2 sink mysql table 中主键的作用

在FLinkSQL中创建sink mysql table时,如果表中定义了主键,则连接器将以 upsert 模式工作

否则连接器将以 append 模式工作

         upsert 模式:Flink 将根据主键判断插入新行或者更新已存在的行

                               使用这种模式时,确保MySQL中的底表定义主键和添加唯一性约束

       append 模式:对MySQL库中底表做insert操作

 upsert 模式:

-- TODO 创建MySQL 表
CREATE TABLE `books` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `title` varchar(99) DEFAULT NULL,
  `author` varchar(99) DEFAULT NULL,
  `price` double DEFAULT NULL,
  `qty` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

-- TODO 创建FLinkSQL表(sink mysql table)
drop table mysql_sink_table;
CREATE TABLE mysql_sink_table (
  `id` INT,
  `title` STRING,
  `author` STRING,
  `price` DOUBLE,
  `qty` INT,
  PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED -- 指定主键字段
) WITH (
   'connector' = 'jdbc',
   'url' = 'jdbc:mysql://worker01:3306/flink?serverTimezone=Asia/Shanghai&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8',
   'username' = 'root',
   'password' = 'xxxx',
   'table-name' = 'books',
   'sink.buffer-flush.max-rows' = '0' -- 实时写入
);

-- TODO 往 mysql中写入数据(相同key的数据写入后,会做upsert操作)
insert into mysql_sink_table
SELECT * FROM (VALUES
  (5,'A Dream in Red Mansions','y', 3.0,1)
, (6,'Journey to the West','y', 3.0,1)
, (7,'Water Margin','y', 3.0,1)
) AS books (id, title,author,price,qty);

append 模式:

-- TODO 创建FLinkSQL表(sink mysql table)
drop table mysql_sink_table;
CREATE TABLE mysql_sink_table (
  `id` INT,
  `title` STRING,
  `author` STRING,
  `price` DOUBLE,
  `qty` INT
) WITH (
   'connector' = 'jdbc',
   'url' = 'jdbc:mysql://worker01:3306/flink?serverTimezone=Asia/Shanghai&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8',
   'username' = 'root',
   'password' = 'xxx',
   'table-name' = 'books',
   'sink.buffer-flush.max-rows' = '0' -- 实时写入
);

-- TODO 往 mysql中写入数据(相同key的数据写入后,会做操作)
insert into mysql_sink_table
SELECT * FROM (VALUES
  (5,'A Dream in Red Mansions','y', 3.0,1)
, (6,'Journey to the West','y', 3.0,1)
, (7,'Water Margin','y', 3.0,1)
) AS books (id, title,author,price,qty);

注意:使用 append模式时,如果MySQL底表中存在主键或唯一性约束时,INSERT 插入可能会失败

insert into 失败:

flink 大批量入mysql replace into flink批量读取mysql_数据库_04