黄东旭解析 TiDB 的核心优势
1203
2023-05-31
Flink1.12 SQL向Redis实时写数据
插件名称:flink-connector-redis
项目介绍
基于bahir-flink二次开发,使它支持SQL直接定义写入redis,用户通过DDL指定自己需要保存的字段。
使用方法:
命令行执行 mvn package -DskipTests=true打包后,将生成的包flink-connector-redis_2.12-1.11.1.jar引入flink lib中即可,无需其它设置。
重构介绍:
相对上一个版本简化了参数设置,思路更清晰,上一版本字段的值会根据主键等条件来自动生成,这要求使用者需要了解相关规则,有一定的学习成本并且容易埋坑,重构后字段的值由用户在DDL中显示地指定,如下:
'key-column'='username','value-column'='passport',' //直接指定字段名
取消了必须有主键的限制,使用更简单,如果有多个字段组合成key或者value,需要用户在DML中使用concat_ws等方式组装,不再是插件在后台用不可见字符拼装。
使用示例:
1.SQL方式
示例代码路径: src/test/java/org.apache.flink.streaming.connectors.redis.table.SQLInsertTest.java
set示例,相当于redis命令: set test test11
2.DataStream方式
示例代码路径:
src/test/java/org.apache.flink.streaming.connectors.redis.datastream.DataStreamInsertTest.java
hset示例,相当于redis命令:hset tom math 150
Configuration configuration = new Configuration(); configuration.setString(RedisOptions.KEY_COLUMN, "name"); configuration.setString(RedisOptions.FIELD_COLUMN, "subject"); //对应hash的field、 sorted set的score configuration.setString(RedisOptions.VALUE_COLUMN, "score"); configuration.setString(REDIS_MODE, REDIS_CLUSTER); configuration.setString(REDIS_COMMAND, RedisCommand.HSET.name()); RedisMapper redisMapper = RedisHandlerServices .findRedisHandler(RedisMapperHandler.class, configuration.toMap()) .createRedisMapper(configuration); StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); GenericRowData genericRowData = new GenericRowData(3); genericRowData.setField(0, "tom"); genericRowData.setField(1, "math"); genericRowData.setField(2, "150"); DataStream
版权声明:本文内容由网络用户投稿,版权归原作者所有,本站不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容,请联系我们jiasou666@gmail.com 处理,核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。