目錄
??前言:
??實(shí)現(xiàn)Mysql同步Es的過程包括以下步驟：
??配置Mysql數(shù)據(jù)庫連接
??在Flink的配置文件中，添加Mysql數(shù)據(jù)庫的連接信息?？梢栽趂link-conf.yaml文件中添加如下配置：
??在Flink程序中，使用JDBCInputFormat來連接Mysql數(shù)據(jù)庫，并定義查詢語句，獲取需要同步的數(shù)據(jù)。具體代碼如下：
??最后，將步驟2中讀取到的數(shù)據(jù)封裝成一個(gè)Flink的DataStream程序，用于后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和寫入Es中。
??配置Elasticsearch連接
??在Flink的配置文件中，添加Elasticsearch的連接信息。可以在flink-conf.yaml文件中添加如下配置：
??在Flink程序中，使用ElasticsearchSinkFunction將數(shù)據(jù)寫入Elasticsearch中。具體代碼如下：
??實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換和處理
??實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的批量寫入：
??實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)同步:
??依賴:
??前言:
? ? ???筆記
??實(shí)現(xiàn)Mysql同步Es的過程包括以下步驟：
-
配置Mysql數(shù)據(jù)庫連接： 使用Flink的JDBC連接器來連接Mysql數(shù)據(jù)庫，并定義查詢語句，獲取需要同步的數(shù)據(jù)。同時(shí)，需要在Flink的配置文件中配置Mysql數(shù)據(jù)庫的連接信息。
-
配置Elasticsearch連接： 使用Flink的Elasticsearch連接器來連接Elasticsearch，并定義索引和類型，用于將同步的數(shù)據(jù)寫入到指定的索引中。同時(shí)，需要在Flink的配置文件中配置Elasticsearch的連接信息。
-
實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換和處理： 通過Flink的DataStream API，將從Mysql中查詢到的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為Elasticsearch中的文檔格式，并進(jìn)行相應(yīng)的處理和處理，如去重、過濾等。
-
實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的批量寫入： 使用Flink的Elasticsearch連接器提供的批量寫入接口，將轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)批量寫入到Elasticsearch中。
-
實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)同步： 將以上步驟組合成一個(gè)Flink Job，并通過Flink的DataStream API實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)同步，即從Mysql數(shù)據(jù)庫中讀取到最新的數(shù)據(jù)，經(jīng)過轉(zhuǎn)換和處理后，實(shí)時(shí)寫入到Elasticsearch中。
需要注意的是，在實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)同步過程中，需要考慮到數(shù)據(jù)的冪等性和錯(cuò)誤處理機(jī)制，以保證同步過程的穩(wěn)定性和可靠性。同時(shí)，也需要考慮到數(shù)據(jù)的增量同步和全量同步的情況，以便根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。
??配置Mysql數(shù)據(jù)庫連接
需要使用Flink的JDBC連接器來連接Mysql數(shù)據(jù)庫，并定義查詢語句，獲取需要同步的數(shù)據(jù)。同時(shí)，需要在Flink的配置文件中配置Mysql數(shù)據(jù)庫的連接信息。
??在Flink的配置文件中，添加Mysql數(shù)據(jù)庫的連接信息?？梢栽趂link-conf.yaml文件中添加如下配置：
# Mysql數(shù)據(jù)庫連接信息
env.java.opts: "-Dmysql.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test -Dmysql.username=root -Dmysql.password=123456"
?mysql.url表示Mysql數(shù)據(jù)庫的連接地址，mysql.username表示Mysql數(shù)據(jù)庫的用戶名，mysql.password表示Mysql數(shù)據(jù)庫的密碼。
??在Flink程序中，使用JDBCInputFormat來連接Mysql數(shù)據(jù)庫，并定義查詢語句，獲取需要同步的數(shù)據(jù)。具體代碼如下：
// 定義Mysql數(shù)據(jù)庫連接信息
String mysqlUrl = System.getProperty("mysql.url");
String mysqlUsername = System.getProperty("mysql.username");
String mysqlPassword = System.getProperty("mysql.password");
// 定義查詢語句
String query = "SELECT * FROM user";
// 定義JDBC連接器
JDBCInputFormat jdbcInputFormat = JDBCInputFormat.buildJDBCInputFormat()
.setDrivername("com.mysql.jdbc.Driver")
.setDBUrl(mysqlUrl)
.setUsername(mysqlUsername)
.setPassword(mysqlPassword)
.setQuery(query)
.setRowTypeInfo(rowTypeInfo)
.finish();
// 讀取Mysql數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)
DataStream<Row> mysqlDataStream = env.createInput(jdbcInputFormat);
rowTypeInfo表示數(shù)據(jù)類型信息，需要根據(jù)Mysql數(shù)據(jù)庫中的表結(jié)構(gòu)來定義。
??最后，將步驟2中讀取到的數(shù)據(jù)封裝成一個(gè)Flink的DataStream程序，用于后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和寫入Es中。
// 將讀取到的數(shù)據(jù)封裝成一個(gè)Flink的DataStream程序
DataStream<String> jsonDataStream = mysqlDataStream.map(new MapFunction<Row, String>() {
@Override
public String map(Row row) throws Exception {
JSONObject jsonObject = new JSONObject();
jsonObject.put("id", row.getField(0));
jsonObject.put("name", row.getField(1));
jsonObject.put("age", row.getField(2));
return jsonObject.toJSONString();
}
});
??配置Elasticsearch連接
需要配置Elasticsearch連接，使用Flink的Elasticsearch連接器來連接Elasticsearch，并定義索引和類型，用于將同步的數(shù)據(jù)寫入到指定的索引中。同時(shí)，需要在Flink的配置文件中配置Elasticsearch的連接信息。
??在Flink的配置文件中，添加Elasticsearch的連接信息?？梢栽趂link-conf.yaml文件中添加如下配置：
# Elasticsearch連接信息
env.java.opts: "-Delasticsearch.hosts=http://localhost:9200"
?
??在Flink程序中，使用ElasticsearchSinkFunction將數(shù)據(jù)寫入Elasticsearch中。具體代碼如下：
// 定義Elasticsearch連接信息
List<HttpHost> httpHosts = new ArrayList<>();
httpHosts.add(new HttpHost("localhost", 9200, "http"));
// 定義ElasticsearchSinkFunction
ElasticsearchSink.Builder<String> esSinkBuilder = new ElasticsearchSink.Builder<>(httpHosts, new ElasticsearchSinkFunction<String>() {
@Override
public void process(String element, RuntimeContext ctx, RequestIndexer indexer) {
IndexRequest indexRequest = Requests.indexRequest()
.index("user")
.type("_doc")
.source(element, XContentType.JSON);
indexer.add(indexRequest);
}
});
// 將數(shù)據(jù)寫入Elasticsearch中
jsonDataStream.addSink(esSinkBuilder.build());
httpHosts表示Elasticsearch的連接地址，ElasticsearchSinkFunction用于將數(shù)據(jù)寫入Elasticsearch中。在ElasticsearchSinkFunction中，可以定義索引和類型，用于將數(shù)據(jù)寫入到指定的索引中。
以上代碼中，將數(shù)據(jù)寫入到名為"user"的索引中，類型為"_doc"。同時(shí)，使用IndexRequest將數(shù)據(jù)寫入Elasticsearch中。
??實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換和處理
-
在第二步中，已經(jīng)將從Mysql中查詢到的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成了JSON格式。接下來，需要將JSON格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成Elasticsearch中的文檔格式。可以使用Elasticsearch的Bulk API來實(shí)現(xiàn)。
-
在轉(zhuǎn)換成Elasticsearch中的文檔格式之前，需要進(jìn)行去重操作，避免重復(fù)寫入相同的數(shù)據(jù)?？梢允褂肍link的KeyedStream API來實(shí)現(xiàn)。
// 將JSON格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成Elasticsearch中的文檔格式
DataStream<IndexRequest> esDataStream = jsonDataStream.map(new MapFunction<String, IndexRequest>() {
@Override
public IndexRequest map(String json) throws Exception {
JSONObject jsonObject = JSON.parseObject(json);
String id = jsonObject.getString("id");
IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("user", "_doc", id);
indexRequest.source(json, XContentType.JSON);
return indexRequest;
}
});
// 進(jìn)行去重操作
KeyedStream<IndexRequest, String> keyedStream = esDataStream.keyBy(new KeySelector<IndexRequest, String>() {
@Override
public String getKey(IndexRequest indexRequest) throws Exception {
return indexRequest.id();
}
});
// 將去重后的數(shù)據(jù)寫入Elasticsearch中
keyedStream.addSink(esSinkBuilder.build());
使用MapFunction將JSON格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成Elasticsearch中的文檔格式。在轉(zhuǎn)換成Elasticsearch中的文檔格式之前，使用KeyedStream API進(jìn)行去重操作，避免重復(fù)寫入相同的數(shù)據(jù)。最后，將去重后的數(shù)據(jù)寫入Elasticsearch中。
??實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的批量寫入：
在第三步中已經(jīng)使用了Elasticsearch的Bulk API來實(shí)現(xiàn)將轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)批量寫入到Elasticsearch中。具體代碼如下：
// 將JSON格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成Elasticsearch中的文檔格式
DataStream<IndexRequest> esDataStream = jsonDataStream.map(new MapFunction<String, IndexRequest>() {
@Override
public IndexRequest map(String json) throws Exception {
JSONObject jsonObject = JSON.parseObject(json);
String id = jsonObject.getString("id");
IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("user", "_doc", id);
indexRequest.source(json, XContentType.JSON);
return indexRequest;
}
});
// 進(jìn)行去重操作
KeyedStream<IndexRequest, String> keyedStream = esDataStream.keyBy(new KeySelector<IndexRequest, String>() {
@Override
public String getKey(IndexRequest indexRequest) throws Exception {
return indexRequest.id();
}
});
// 將去重后的數(shù)據(jù)寫入Elasticsearch中
ElasticsearchSink.Builder<IndexRequest> esSinkBuilder = new ElasticsearchSink.Builder<>(httpHosts, new ElasticsearchSinkFunction<IndexRequest>() {
@Override
public void process(IndexRequest indexRequest, RuntimeContext ctx, RequestIndexer indexer) {
indexer.add(indexRequest);
}
});
keyedStream.addSink(esSinkBuilder.build());
在ElasticsearchSinkFunction中，使用RequestIndexer將數(shù)據(jù)批量寫入到Elasticsearch中。需要注意的是，ElasticsearchSinkFunction的泛型類型需要與KeyedStream的泛型類型保持一致。
以上代碼中，使用KeyedStream API進(jìn)行去重操作，避免重復(fù)寫入相同的數(shù)據(jù)。最后，使用Elasticsearch的Bulk API將去重后的數(shù)據(jù)批量寫入到Elasticsearch中。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-689262.html
??實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)同步:
// 定義Mysql數(shù)據(jù)庫連接信息
String mysqlUrl = System.getProperty("mysql.url");
String mysqlUsername = System.getProperty("mysql.username");
String mysqlPassword = System.getProperty("mysql.password");
// 定義查詢語句
String query = "SELECT * FROM user";
// 定義JDBC連接器
JDBCInputFormat jdbcInputFormat = JDBCInputFormat.buildJDBCInputFormat()
.setDrivername("com.mysql.jdbc.Driver")
.setDBUrl(mysqlUrl)
.setUsername(mysqlUsername)
.setPassword(mysqlPassword)
.setQuery(query)
.setRowTypeInfo(rowTypeInfo)
.finish();
// 讀取Mysql數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)
DataStream<Row> mysqlDataStream = env.createInput(jdbcInputFormat);
// 將讀取到的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成JSON格式
DataStream<String> jsonDataStream = mysqlDataStream.map(new MapFunction<Row, String>() {
@Override
public String map(Row row) throws Exception {
JSONObject jsonObject = new JSONObject();
jsonObject.put("id", row.getField(0));
jsonObject.put("name", row.getField(1));
jsonObject.put("age", row.getField(2));
return jsonObject.toJSONString();
}
});
// 將JSON格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成Elasticsearch中的文檔格式
DataStream<IndexRequest> esDataStream = jsonDataStream.map(new MapFunction<String, IndexRequest>() {
@Override
public IndexRequest map(String json) throws Exception {
JSONObject jsonObject = JSON.parseObject(json);
String id = jsonObject.getString("id");
IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("user", "_doc", id);
indexRequest.source(json, XContentType.JSON);
return indexRequest;
}
});
// 進(jìn)行去重操作
KeyedStream<IndexRequest, String> keyedStream = esDataStream.keyBy(new KeySelector<IndexRequest, String>() {
@Override
public String getKey(IndexRequest indexRequest) throws Exception {
return indexRequest.id();
}
});
// 將去重后的數(shù)據(jù)寫入Elasticsearch中
List<HttpHost> httpHosts = new ArrayList<>();
httpHosts.add(new HttpHost("localhost", 9200, "http"));
ElasticsearchSink.Builder<IndexRequest> esSinkBuilder = new ElasticsearchSink.Builder<>(httpHosts, new ElasticsearchSinkFunction<IndexRequest>() {
@Override
public void process(IndexRequest indexRequest, RuntimeContext ctx, RequestIndexer indexer) {
indexer.add(indexRequest);
}
});
keyedStream.addSink(esSinkBuilder.build());
// 執(zhí)行Flink程序
env.execute("Mysql to Es");
??依賴:
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-java</artifactId>
<version>1.13.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId>
<version>1.13.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-jdbc_2.12</artifactId>
<version>1.13.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-elasticsearch7_2.12</artifactId>
<version>1.13.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>fastjson</artifactId>
<version>1.2.76</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
<artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
<version>7.15.0</version>
</dependency>
</dependencies>
flink-java、flink-streaming-java_2.12、flink-connector-jdbc_2.12、flink-connector-elasticsearch7_2.12是Flink的核心依賴；fastjson是用于將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成JSON格式的依賴；elasticsearch-rest-high-level-client是Elasticsearch的Java客戶端依賴。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-689262.html
到了這里，關(guān)于[大數(shù)據(jù) Flink,Java實(shí)現(xiàn)不同數(shù)據(jù)庫實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步過程]的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
