flink读取kafka写入mysql

### 使用 Flink 从 Kafka 消费消息并存储至 MySQL 为了实现使用 Apache Flink 从 Kafka 中读取消息并将这些消息持久化到 MySQL 数据库的功能，通常会遵循如下设计模式。此过程不仅涉及到了解如何配置 Flink 来作为消费者订阅 Kafka 主题，还需要掌握怎样设置合适的 Sink 函数来确保数据能够被可靠地写入目标数据库。 #### 配置环境依赖项 首先，在构建项目之前，需确认已引入必要的 Maven 或 Gradle 依赖以支持 Flink-Kafka 连接器以及 JDBC Connector： 对于 Maven 用户来说，`pom.xml` 文件应包含以下条目[^2]： ```xml <dependencies> <!-- Flink dependencies --> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId> <version>${flink.version}</version> </dependency> <!-- Kafka connector dependency --> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-connector-kafka_2.12</artifactId> <version>${flink.version}</version> </dependency> <!-- MySQL JDBC driver --> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <scope>runtime</scope> </dependency> <!-- Other necessary dependencies... --> </dependencies> ``` #### 创建 Flink 应用程序逻辑 接下来展示一段 Python 实现的伪代码用于说明整个流程；请注意实际开发中应当采用 Java 或 Scala 编程语言编写生产级别的应用程序。 ```python from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment from pyflink.table import StreamTableEnvironment, EnvironmentSettings import json env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment() settings = EnvironmentSettings.new_instance().in_streaming_mode().use_blink_planner().build() t_env = StreamTableEnvironment.create(env, environment_settings=settings) # Define source from Kafka topic using DDL statement or Table API t_env.execute_sql(""" CREATE TABLE kafka_source ( id BIGINT, message STRING ) WITH ( 'connector' = 'kafka', 'topic' = 'your_topic_name', 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092', 'format' = 'json' ) """) # Transformations can be applied here as needed... # Define sink to MySQL table via JdbcCatalog or SQL INSERT INTO syntax t_env.execute_sql(f""" INSERT INTO mysql_sink (id, content) SELECT id, message FROM kafka_source; """) ``` 上述脚本展示了创建一个简单的管道，该管道可以从指定的主题名称处获取 JSON 格式的记录，并将其插入名为 `mysql_sink` 的关系型表内。这里假设已经预先建立了对应的物理表结构[^3]。 值得注意的是，当涉及到高可用性和一致性保障时，官方文档提到过利用 TwoPhaseCommitSinkFunction 类可帮助达成跨系统的 Exactly-once 语义[^1]。然而具体实施细节取决于业务需求和技术栈的选择。