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Flink1.12 SQL向Redis實時寫數據

開發 項目管理 Redis
基于bahir-flink二次開發,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。

[[410005]]

本文轉載自微信公眾號「肌肉碼農」,作者鄒學。轉載本文請聯系肌肉碼農公眾號。

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,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,無需其它設置。

重構介紹:

相對上一個版本簡化了參數設置,思路更清晰,上一版本字段的值會根據主鍵等條件來自動生成,這要求使用者需要了解相關規則,有一定的學習成本并且容易埋坑,重構后字段的值由用戶在DDL中顯示地指定,如下:

  1. '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

  1. StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); 
  2.         EnvironmentSettings environmentSettings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build(); 
  3.         StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env, environmentSettings); 
  4.  
  5.         String ddl = "create table sink_redis(username VARCHAR, passport VARCHAR) with ( 'connector'='redis', " + 
  6.                 "'host'='10.11.80.147','port'='7001', 'redis-mode'='single','password'='******','key-column'='username','value-column'='passport','command'='set')" ; 
  7.  
  8.         tEnv.executeSql(ddl); 
  9.         String sql = " insert into sink_redis select * from (values ('test', 'test11'))"
  10.         TableResult tableResult = tEnv.executeSql(sql); 
  11.         tableResult.getJobClient().get() 
  12.                 .getJobExecutionResult() 
  13.                 .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

  1. Configuration configuration = new Configuration(); 
  2.         configuration.setString(RedisOptions.KEY_COLUMN, "name"); 
  3.         configuration.setString(RedisOptions.FIELD_COLUMN, "subject"); //對應hash的field、 sorted set的score 
  4.         configuration.setString(RedisOptions.VALUE_COLUMN, "score"); 
  5.         configuration.setString(REDIS_MODE, REDIS_CLUSTER); 
  6.         configuration.setString(REDIS_COMMAND, RedisCommand.HSET.name()); 
  7.  
  8.         RedisMapper redisMapper = RedisHandlerServices 
  9.                 .findRedisHandler(RedisMapperHandler.class, configuration.toMap()) 
  10.                 .createRedisMapper(configuration); 
  11.  
  12.         StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); 
  13.  
  14.         GenericRowData genericRowData = new GenericRowData(3); 
  15.         genericRowData.setField(0, "tom"); 
  16.         genericRowData.setField(1, "math"); 
  17.         genericRowData.setField(2, "150"); 
  18.         DataStream<GenericRowData> dataStream = env.fromElements(genericRowData); 
  19.  
  20.         TableSchema tableSchema =  new TableSchema.Builder() .field("name", DataTypes.STRING().notNull()).field("subject", DataTypes.STRING()).field("score", DataTypes.INT()).build(); 
  21.  
  22.         FlinkJedisConfigBase conf = getLocalRedisClusterConfig(); 
  23.         RedisSink redisSink = new RedisSink<>(conf, redisMapper, tableSchema); 
  24.  
  25.         dataStream.addSink(redisSink); 
  26.         env.execute("RedisSinkTest"); 

 

 

責任編輯:武曉燕 來源: 肌肉碼農
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