springboot整合Fink

### Spring Boot 整合 Apache Flink 示例教程及配置方法 #### 创建项目结构并引入依赖项 为了使 Spring Boot 和 Apache Flink 能够协同工作，需创建一个新的 Maven 或 Gradle 项目，并向 `pom.xml` 文件中添加必要的依赖关系。特别是要加入官方提供的用于简化集成过程的 starter 包。 对于 Maven 构建工具而言，在 pom 文件内应包含如下所示的内容： ```xml <dependencies> <!-- 引入 spring-boot-starter-flink --> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId> <version>${flink.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter</artifactId> <exclusions> <exclusion> <groupId>ch.qos.logback</groupId> <artifactId>logback-classic</artifactId> </exclusion> </exclusions> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-clients_2.12</artifactId> <version>${flink.version}</version> </dependency> ... </dependencies> ``` 上述代码片段展示了如何排除默认的日志组件 logback 并引入 flink streaming java 版本作为主要处理库[^3]。 #### 编写应用程序入口类 定义一个带有 `@SpringBootApplication` 注解的应用程序启动类，该注解会自动扫描包路径下的所有组件和服务。在此基础上可以进一步扩展功能模块或自定义设置。 ```java @SpringBootApplication public class StreamProcessingApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(StreamProcessingApplication.class, args); System.out.println("Stream Processing Application Started..."); } } ``` 这段 Java 代码实现了基本的 Spring Boot 应用初始化逻辑，并打印一条消息表示应用已成功启动[^2]。 #### 实现数据流作业 接下来编写具体的业务逻辑部分，即构建实际的数据管道。这里给出一段简单的例子用来展示怎样读取来自 Kafka 的实时事件流并对它们执行转换操作后再写出到另一个主题上。 ```java import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer; // 定义输入输出 topic 名字以及 kafka broker 地址等参数... final String inputTopic = "input-topic"; final String outputTopic = "output-topic"; final String brokers = "localhost:9092"; Properties properties = new Properties(); properties.setProperty("bootstrap.servers", brokers); try (StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment()) { // 添加 source operator 来消费来自指定 kafka topic 的记录 DataStream<String> stream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>(inputTopic, new SimpleStringSchema(), properties)); // 对接收到的消息做些简单变换之后再发送出去 stream.map(value -> value.toUpperCase()) .addSink(/* sink to another kafka topic */); } catch (Exception e) { throw new RuntimeException(e); } ``` 此段代码说明了如何利用 Flink 提供的各种 API 方法完成端到端的数据传输流程设计[^1]。