[大数据 Flink,Java实现不同数据库实时数据同步过程]

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🌮前言:

🌮实现Mysql同步Es的过程包括以下步骤：

🌮配置Mysql数据库连接

🌮在Flink的配置文件中，添加Mysql数据库的连接信息。可以在flink-conf.yaml文件中添加如下配置：

🌮在Flink程序中，使用JDBCInputFormat来连接Mysql数据库，并定义查询语句，获取需要同步的数据。具体代码如下：

🌮最后，将步骤2中读取到的数据封装成一个Flink的DataStream程序，用于后续的数据处理和写入Es中。

🌮配置Elasticsearch连接

🌮在Flink的配置文件中，添加Elasticsearch的连接信息。可以在flink-conf.yaml文件中添加如下配置：

🌮在Flink程序中，使用ElasticsearchSinkFunction将数据写入Elasticsearch中。具体代码如下：

🌮实现数据的转换和处理

🌮实现数据的批量写入：

🌮实现实时同步:

🌮依赖:

🌮前言:

🌮笔记

🌮实现Mysql同步Es的过程包括以下步骤：

配置Mysql数据库连接：使用Flink的JDBC连接器来连接Mysql数据库，并定义查询语句，获取需要同步的数据。同时，需要在Flink的配置文件中配置Mysql数据库的连接信息。
配置Elasticsearch连接：使用Flink的Elasticsearch连接器来连接Elasticsearch，并定义索引和类型，用于将同步的数据写入到指定的索引中。同时，需要在Flink的配置文件中配置Elasticsearch的连接信息。
实现数据的转换和处理：通过Flink的DataStream API，将从Mysql中查询到的数据转换为Elasticsearch中的文档格式，并进行相应的处理和处理，如去重、过滤等。
实现数据的批量写入：使用Flink的Elasticsearch连接器提供的批量写入接口，将转换后的数据批量写入到Elasticsearch中。

实现实时同步：将以上步骤组合成一个Flink Job，并通过Flink的DataStream API实现实时同步，即从Mysql数据库中读取到最新的数据，经过转换和处理后，实时写入到Elasticsearch中。

需要注意的是，在实现实时同步过程中，需要考虑到数据的幂等性和错误处理机制，以保证同步过程的稳定性和可靠性。同时，也需要考虑到数据的增量同步和全量同步的情况，以便根据实际需求进行调整和优化。

🌮配置Mysql数据库连接

需要使用Flink的JDBC连接器来连接Mysql数据库，并定义查询语句，获取需要同步的数据。同时，需要在Flink的配置文件中配置Mysql数据库的连接信息。

🌮在Flink的配置文件中，添加Mysql数据库的连接信息。可以在flink-conf.yaml文件中添加如下配置：

# Mysql数据库连接信息
env.java.opts: "-Dmysql.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test -Dmysql.username=root -Dmysql.password=123456"

mysql.url表示Mysql数据库的连接地址，mysql.username表示Mysql数据库的用户名，mysql.password表示Mysql数据库的密码。

🌮在Flink程序中，使用JDBCInputFormat来连接Mysql数据库，并定义查询语句，获取需要同步的数据。具体代码如下：

// 定义Mysql数据库连接信息
String mysqlUrl = System.getProperty("mysql.url");
String mysqlUsername = System.getProperty("mysql.username");
String mysqlPassword = System.getProperty("mysql.password");
// 定义查询语句
String query = "SELECT * FROM user";
// 定义JDBC连接器
JDBCInputFormat jdbcInputFormat = JDBCInputFormat.buildJDBCInputFormat()
    .setDrivername("com.mysql.jdbc.Driver")
    .setDBUrl(mysqlUrl)
    .setUsername(mysqlUsername)
    .setPassword(mysqlPassword)
    .setQuery(query)
    .setRowTypeInfo(rowTypeInfo)
    .finish();
// 读取Mysql数据库中的数据
DataStream mysqlDataStream = env.createInput(jdbcInputFormat);

rowTypeInfo表示数据类型信息，需要根据Mysql数据库中的表结构来定义。

🌮最后，将步骤2中读取到的数据封装成一个Flink的DataStream程序，用于后续的数据处理和写入Es中。

// 将读取到的数据封装成一个Flink的DataStream程序
DataStream jsonDataStream = mysqlDataStream.map(new MapFunction() {
    @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连接

需要配置Elasticsearch连接，使用Flink的Elasticsearch连接器来连接Elasticsearch，并定义索引和类型，用于将同步的数据写入到指定的索引中。同时，需要在Flink的配置文件中配置Elasticsearch的连接信息。

🌮在Flink的配置文件中，添加Elasticsearch的连接信息。可以在flink-conf.yaml文件中添加如下配置：

# Elasticsearch连接信息
env.java.opts: "-Delasticsearch.hosts=http://localhost:9200"

🌮在Flink程序中，使用ElasticsearchSinkFunction将数据写入Elasticsearch中。具体代码如下：

// 定义Elasticsearch连接信息
List httpHosts = new ArrayList<>();
httpHosts.add(new HttpHost("localhost", 9200, "http"));
// 定义ElasticsearchSinkFunction
ElasticsearchSink.Builder esSinkBuilder = new ElasticsearchSink.Builder<>(httpHosts, new ElasticsearchSinkFunction() {
    @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);
    }
});
// 将数据写入Elasticsearch中
jsonDataStream.addSink(esSinkBuilder.build());

httpHosts表示Elasticsearch的连接地址，ElasticsearchSinkFunction用于将数据写入Elasticsearch中。在ElasticsearchSinkFunction中，可以定义索引和类型，用于将数据写入到指定的索引中。

以上代码中，将数据写入到名为"user"的索引中，类型为"_doc"。同时，使用IndexRequest将数据写入Elasticsearch中。

🌮实现数据的转换和处理

在第二步中，已经将从Mysql中查询到的数据转换成了JSON格式。接下来，需要将JSON格式的数据转换成Elasticsearch中的文档格式。可以使用Elasticsearch的Bulk API来实现。

在转换成Elasticsearch中的文档格式之前，需要进行去重操作，避免重复写入相同的数据。可以使用Flink的KeyedStream API来实现。

// 将JSON格式的数据转换成Elasticsearch中的文档格式
DataStream esDataStream = jsonDataStream.map(new MapFunction() {
    @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;
    }
});
// 进行去重操作
KeyedStream keyedStream = esDataStream.keyBy(new KeySelector() {
    @Override
    public String getKey(IndexRequest indexRequest) throws Exception {
        return indexRequest.id();
    }
});
// 将去重后的数据写入Elasticsearch中
keyedStream.addSink(esSinkBuilder.build());

使用MapFunction将JSON格式的数据转换成Elasticsearch中的文档格式。在转换成Elasticsearch中的文档格式之前，使用KeyedStream API进行去重操作，避免重复写入相同的数据。最后，将去重后的数据写入Elasticsearch中。

🌮实现数据的批量写入：

在第三步中已经使用了Elasticsearch的Bulk API来实现将转换后的数据批量写入到Elasticsearch中。具体代码如下：

// 将JSON格式的数据转换成Elasticsearch中的文档格式
DataStream esDataStream = jsonDataStream.map(new MapFunction() {
    @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;
    }
});
// 进行去重操作
KeyedStream keyedStream = esDataStream.keyBy(new KeySelector() {
    @Override
    public String getKey(IndexRequest indexRequest) throws Exception {
        return indexRequest.id();
    }
});
// 将去重后的数据写入Elasticsearch中
ElasticsearchSink.Builder esSinkBuilder = new ElasticsearchSink.Builder<>(httpHosts, new ElasticsearchSinkFunction() {
    @Override
    public void process(IndexRequest indexRequest, RuntimeContext ctx, RequestIndexer indexer) {
        indexer.add(indexRequest);
    }
});
keyedStream.addSink(esSinkBuilder.build());

在ElasticsearchSinkFunction中，使用RequestIndexer将数据批量写入到Elasticsearch中。需要注意的是，ElasticsearchSinkFunction的泛型类型需要与KeyedStream的泛型类型保持一致。

以上代码中，使用KeyedStream API进行去重操作，避免重复写入相同的数据。最后，使用Elasticsearch的Bulk API将去重后的数据批量写入到Elasticsearch中。

🌮实现实时同步:

// 定义Mysql数据库连接信息
String mysqlUrl = System.getProperty("mysql.url");
String mysqlUsername = System.getProperty("mysql.username");
String mysqlPassword = System.getProperty("mysql.password");
// 定义查询语句
String query = "SELECT * FROM user";
// 定义JDBC连接器
JDBCInputFormat jdbcInputFormat = JDBCInputFormat.buildJDBCInputFormat()
    .setDrivername("com.mysql.jdbc.Driver")
    .setDBUrl(mysqlUrl)
    .setUsername(mysqlUsername)
    .setPassword(mysqlPassword)
    .setQuery(query)
    .setRowTypeInfo(rowTypeInfo)
    .finish();
// 读取Mysql数据库中的数据
DataStream mysqlDataStream = env.createInput(jdbcInputFormat);
// 将读取到的数据转换成JSON格式
DataStream jsonDataStream = mysqlDataStream.map(new MapFunction() {
    @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();
    }
});
// 将JSON格式的数据转换成Elasticsearch中的文档格式
DataStream esDataStream = jsonDataStream.map(new MapFunction() {
    @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;
    }
});
// 进行去重操作
KeyedStream keyedStream = esDataStream.keyBy(new KeySelector() {
    @Override
    public String getKey(IndexRequest indexRequest) throws Exception {
        return indexRequest.id();
    }
});
// 将去重后的数据写入Elasticsearch中
List httpHosts = new ArrayList<>();
httpHosts.add(new HttpHost("localhost", 9200, "http"));
ElasticsearchSink.Builder esSinkBuilder = new ElasticsearchSink.Builder<>(httpHosts, new ElasticsearchSinkFunction() {
    @Override
    public void process(IndexRequest indexRequest, RuntimeContext ctx, RequestIndexer indexer) {
        indexer.add(indexRequest);
    }
});
keyedStream.addSink(esSinkBuilder.build());
// 执行Flink程序
env.execute("Mysql to Es");

🌮依赖:


    
        org.apache.flink
        flink-java
        1.13.2
    
    
        org.apache.flink
        flink-streaming-java_2.12
        1.13.2
    
    
        org.apache.flink
        flink-connector-jdbc_2.12
        1.13.2
    
    
        org.apache.flink
        flink-connector-elasticsearch7_2.12
        1.13.2
    
    
        com.alibaba
        fastjson
        1.2.76
    
    
        org.elasticsearch.client
        elasticsearch-rest-high-level-client
        7.15.0

flink-java、flink-streaming-java_2.12、flink-connector-jdbc_2.12、flink-connector-elasticsearch7_2.12是Flink的核心依赖；fastjson是用于将数据转换成JSON格式的依赖；elasticsearch-rest-high-level-client是Elasticsearch的Java客户端依赖。

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🌮在Flink的配置文件中，添加Mysql数据库的连接信息。可以在flink-conf.yaml文件中添加如下配置：

🌮在Flink程序中，使用JDBCInputFormat来连接Mysql数据库，并定义查询语句，获取需要同步的数据。具体代码如下：

🌮最后，将步骤2中读取到的数据封装成一个Flink的DataStream程序，用于后续的数据处理和写入Es中。

🌮配置Elasticsearch连接

🌮在Flink的配置文件中，添加Elasticsearch的连接信息。可以在flink-conf.yaml文件中添加如下配置：

🌮在Flink程序中，使用ElasticsearchSinkFunction将数据写入Elasticsearch中。具体代码如下：

🌮实现数据的转换和处理

🌮实现数据的批量写入：

🌮实现实时同步:

🌮依赖:

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