鸟人的博客

今天来实现一个综合案例：Flink从独立部署的Kafka读取数据流，处理后，通过自定义的Sink函数写入到MySQL中部署一个Kafka服务，源源不断的想主题kafka发送数据参考：SpringBoot整合Kafka效果 Flink 思路：从Kafka源源不断获取的数据为User实体的JSON字符串，需要将JSON字符串解析成对象，然后通过自定义的Sink保存进MySQL，所以需要Kafka反序列化Schema，JSON转实体工具类，自定义Sink类，下面来依次看一下吧 UserInfoSchema 主要是

在Flink流式数据处理中Sink常用的有Kafka，ES，MySQL，今天来看下，Flink中怎么使用JdbcSink将数据流写入MySQL中POM，在FLINK-2的基础上添加 模拟一些数据，处理后写入MySQL 创建库表SQL 执行代码后，数据库就会有数据了............

在流式处理中，Flink经常会从Kafka读取流数据，这也是应用最为广泛的组合，Kafka源源不断的想Flink输送数据，Flink处理数据在输送给各种数据库，下面来看看Flink是如何读取Kafka的数据的吧在开始之前需要安装Kafka并启动一个生产者生产数据，具体可以参考这两篇文章Windows Kafka配置Linux Kafka配置 配置好后就可以编写代码了添加FlinkKafka依赖，其他依赖配置请看FLINK -1 代码 还是同样的流程：创建流式环境—》获取数据源—》处理数据—》写出数据 启动函

大数据领域避不可谈的就是实时流数据处理了，Flink作为流处理的中坚力量，有着广泛的应用，下面来结合WordCount来简单理解如何使用Flink吧Flink处理数据流程如下注：需要建立一个Maven项目，而不是SpringBoot项目，项目结构如下 pom properties dependency 代码 结果注：文件放在项目根目录下...............

docker flink