有把springboot集成flink的么，主要想用下配置中心和jpa读取flink的配置
版权声明：本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
是的，可以将 Spring Boot 和阿里云 Flink 集成起来，实现配置中心和 JPA 读取 Flink 的配置。具体来说，可以按照以下步骤进行操作：
在 Spring Boot 项目的 pom.xml 文件中，添加阿里云 Flink 的依赖：
<dependency>
<groupId>com.aliyun</groupId>
<artifactId>aliyun-java-sdk-core</artifactId>
<version>4.5.3</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-clients_2.12</artifactId>
<version>1.12.0</version>
</dependency>
为了实现配置中心和 JPA 的功能，还需要添加相应的依赖。假设您使用的是阿里云的配置中心和 MySQL 数据库，可以添加以下依赖：
<dependency>
<groupId>com.aliyun.spring</groupId>
<artifactId>spring-context-support</artifactId>
<version>1.0.0.RELEASE</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
</dependency>
在 Spring Boot 项目的 src/main/resources 目录下，创建名为 flink-conf.yaml 的文件，用于存放 Flink 的配置信息。例如：
jobmanager.rpc.address: localhost
jobmanager.rpc.port: 6123
taskmanager.numberOfTaskSlots: 1
在上面的示例中，我们指定了 JobManager 和 TaskManager 的地址和端口号，以及每个 TaskManager 的任务槽数量。
在 Spring Boot 项目的 src/main/resources 目录下，创建名为 application.properties 的文件，用于存放阿里云配置中心的配置信息。例如：
spring.cloud.config.enabled=true
spring.cloud.config.discovery.enabled=true
spring.cloud.config.discovery.service-id=config-server
spring.cloud.config.profile=dev
spring.cloud.config.label=main
在上面的示例中，我们启用了配置中心，并指定了配置中心的服务 ID、环境变量和配置文件标签。
在 Spring Boot 项目的 src/main/resources 目录下，创建名为 application.yml 的文件，用于存放 JPA 的配置信息。例如：
spring:
datasource:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false
username: root
password: 123456
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
jpa:
database-platform: org.hibernate.dialect.MySQL5InnoDBDialect
hibernate:
ddl-auto: update
在上面的示例中，我们指定了使用的数据库类型、连接 URL、用户名和密码，以及 Hibernate 的配置信息。
在 Spring Boot 项目中，可以创建一个 Flink 客户端，用于连接到 Flink 集群，并读取配置信息。例如：
@Configuration
public class FlinkConfig {
@Value("${flink.conf.path}")
private String flinkConfPath;
@Autowired
private Environment environment;
@Bean
public FlinkConfiguration flinkConfiguration() {
FlinkConfiguration flinkConfiguration = GlobalConfiguration.loadConfiguration(flinkConfPath);
// 从配置中心读取 Flink 的配置信息
Configuration configuration = ConfigService.getAppConfig().getProperties();
for (String key : configuration.keySet()) {
flinkConfiguration.setString(key, configuration.getString(key));
}
// 从数据库读取 Flink 的配置信息
String jobManagerRpcAddress = environment.getProperty("jobmanager.rpc.address");
if (jobManagerRpcAddress != null) {
flinkConfiguration.setString(JobManagerOptions.ADDRESS, jobManagerRpcAddress);
}
String jobManagerRpcPort = environment.getProperty("jobmanager.rpc.port");
if (jobManagerRpcPort != null) {
flinkConfiguration.setString(JobManagerOptions.PORT, jobManagerRpcPort);
}
String taskManagerSlots = environment.getProperty("taskmanager.numberOfTaskSlots");
if (taskManagerSlots != null) {
flinkConfiguration.setInteger(TaskManagerOptions.NUM_TASK_SLOTS, Integer.parseInt(taskManagerSlots));
}
return flinkConfiguration;
}
@Bean
public StreamExecutionEnvironment streamExecutionEnvironment() {
return StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(flinkConfiguration());
}
}
在上面的示例中，我们使用 GlobalConfiguration.loadConfiguration() 方法加载 Flink 的配置文件，然后从配置中心和数据库中读取 Flink 的配置信息，并设置到 FlinkConfiguration 对象中。最后，我们使用 StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI() 方法创建一个本地的 Flink 环境，并将 FlinkConfiguration 对象传递给该方法。
在 Spring Boot 项目中，可以创建一个 Flink 作业，用于实现具体的业务逻辑。例如：
@Service
public class WordCountService {
@Autowired
private StreamExecutionEnvironment env;
public void wordCount(String inputPath, String outputPath) throws Exception {
DataStream<String> lines = env.readTextFile(inputPath);
DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordCounts = lines
.flatMap((String line, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) -> {
for (String word : line.split("\\s")) {
out.collect(new Tuple2<>(word, 1));
}
})
.keyBy(0)
.sum(1);
wordCounts.writeAsText(outputPath);
env.execute("WordCount");
}
}
是的，可以使用 Spring Boot 将 Flink 集成到应用程序中。由于 Flink 配置是以配置文件的形式进行管理的，您可以将 Flink 配置文件添加到 Spring Boot 配置中心，并使用 Spring Boot 配置中心来管理 Flink 的配置。
下面是使用 Spring Boot 和 Flink 集成的一个简单示例：
首先，您需要将以下依赖项添加到您的 Spring Boot 项目中：
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-clients_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
<scope>runtime</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.integration</groupId>
<artifactId>spring-integration-core</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-config-client</artifactId>
</dependency>
在 Spring Boot 中，您可以在 application.yml 中配置 Flink，如下所示：
spring:
cloud:
config:
uri: http://localhost:8888
name: flink-config
flink:
env:
parallelism: 2
jobmanager:
rpc.address: localhost
rpc.port: 6123
state:
backend: rocksdb
backend.fs.checkpointdir: file:///tmp/checkpoints
上述配置将 Flink 的并行度设置为 2，Flink 的 JobManager 的地址为 localhost:6123，使用 RocksDB 作为状态后端，并设置 Checkpoint 存储路径为 /tmp/checkpoints。
然后，您可以编写 Flink 应用程序，并使用 Spring Boot 中的 @Component 将其标记为 Spring Bean，如下所示：
@Component
public class MyFlinkApplication {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 初始化 Flink 环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 添加并行度为 2 的操作
env.setParallelism(2);
// 从输入流中读取数据
DataStream<String> inputStream = env.socketTextStream("localhost", 9999);
// 进行一些操作，将结果写入到日志中
inputStream.map(str -> str.split(","))
.filter(arr -> arr.length == 2)
.map(arr -> new Tuple2<>(arr[0], Integer.parseInt(arr[1])))
.print();
// 执行 Flink 应用程序
env.execute("MyFlinkApplication");
}
}
上述代码创建了一个 Flink 应用程序。它定义了一个从 socket 输入流中读取数据的操作，并将结果写入到控制台输出中。
您可以在 Spring Boot 中使用 JPA，从数据库中读取 Flink 的配置数据，而不是从 Spring Cloud Config 中读取配置。这样可以方便地将 Flink 的配置数据与应用程序的其他数据存储在一起。对于这种情况，您需要完成以下步骤：
a. 配置 JPA，连接到您的数据库，例如 MySQL：
spring:
datasource:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/flink_config
username: root
password: password
driver: com.mysql.jdbc.Driver
b. 创建一个 Flink 属性实体类，以便从数据库中读取 Flink 类型的配置数据：
@Entity
@Table(name = "flink_properties")
public class FlinkProperty {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.AUTO)
private Long id;
@Column(name = "property_name")
private String name;
@Column(name = "property_value")
private String value;
// getters and setters
}
c. 从 JPA 读取 Flink 配置数据，并将它们添加到 Configuration 对象中：
@Component
public class FlinkPropertiesInitializer {
private final FlinkPropertyRepository flinkPropertyRepository;
@Autowired
public FlinkPropertiesInitializer(FlinkPropertyRepository flinkPropertyRepository) {
this.flinkPropertyRepository = flinkPropertyRepository;
}
@PostConstruct
public void init评论
全部评论 (0)
是的，Spring Boot 和 Flink 的集成是完全可以的。您可以使用 Spring Boot 提供的配置中心和 JPA 功能来读取和管理 Flink 运行时的配置信息。
具体地，您可以在 Spring Boot 项目的 pom.xml 文件中添加 Flink 和 Spring Boot 的依赖，如下所示：
<dependencies>
<!-- Flink -->
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<!-- Spring Boot -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
<version>${spring.boot.version}</version>
</dependency>
</dependencies>
然后，在配置文件（application.yml 或 application.properties）中添加 Flink 和 Spring Boot 的相关配置，如下所示：
# Flink 配置
flink:
env:
parallelism: 4
# Spring Boot 配置
spring:
datasource:
url: jdbc:mysql://localhost/test?useSSL=false
username: root
password: root
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
jpa:
database-platform: org.hibernate.dialect.MySQL5Dialect
hibernate:
ddl-auto: update
在您的 Spring Boot 应用程序中，您可以使用 Flink 提供的 API 来编写和管理 Flink 任务。例如，下面的代码演示了如何使用 Flink API 编写一个简单的 WordCount 任务：
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.DataSet;
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.util.Collector;
public class WordCount {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 执行环境
final ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 数据源
DataSet<String> text = env.fromElements(
"To be, or not to be,--that is the question:--",
"Whether 'tis nobler in the mind to suffer",
"The slings and arrows of outrageous fortune",
"Or to take arms against a sea of troubles,"
);
// 操作
DataSet<Tuple2<String, Integer>> result = text
.flatMap(new LineSplitter())
.groupBy(0)
.sum(1);
// 输出结果
result.print();
}
public static final class LineSplitter implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> {
@Override
public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) {
for (String word : value.split("\\s")) {
out.collect(new Tuple2<>(word, 1));
}
}
}
}
在这个示例中，我们使用 Flink 的 ExecutionEnvironment 创建了一个执行环境，然后从文本文件中读取了一些数据，对这些数据进行了操作，最后将结果输出。您可以根据自己的需求修改和扩展这个代码示例，以实现更复杂的应用场景。
评论
全部评论 (0)
将 Spring Boot 与 Flink 集成，并读取配置中心和 JPA 上的配置，可以按照以下步骤进行：
1、 将 flink-conf.yaml 中的配置改写成对应的 application.yml 文件。例如，将以下 Flink 配置：
jobmanager.rpc.address: 192.168.1.100
jobmanager.rpc.port: 6123
taskmanager.metrics.process-reporter.frequence: 10s
改写成 application.yml 的配置：
flink:
jobmanager:
rpc:
address: 192.168.1.100
port: 6123
taskmanager:
metrics:
process-reporter:
frequence: 10s
2、在应用程序中使用 @ConfigurationProperties 注解将配置文件中的属性注入到配置实体类中。例如：
@ConfigurationProperties(prefix = "flink")
public class FlinkConfigProperties {
private Map<String, Object> jobmanager = new HashMap<>();
private Map<String, Object> taskmanager = new HashMap<>();
// getter and setter methods
}
3、 在 application.yml 中配置 JPA 和配置中心的信息。例如：
spring:
datasource:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/mydb?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false
username: root
password: 123456
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
my:
config:
server: http://localhost:8888
namespace: myapp
4、在应用程序中注入 DataSource 和 ConfigService 对象，并将它们用于配置 Flink 运行时环境。例如：
@Service
public class FlinkService {
@Autowired
private DataSource dataSource;
@Autowired
private ConfigService configService;
public void startFlink() throws Exception {
// 读取配置中心中的 Flink 配置信息
Config config = configService.getConfig("flink", "dev");
// 使用 JPA 获取 Flink 作业相关的配置信息
JobManagerConfig jobManagerConfig = entityManager.find(JobManagerConfig.class, 1L);
TaskManagerConfig taskManagerConfig = entityManager.find(TaskManagerConfig.class, 1L);
// 将获取的配置信息设置为 Flink 配置属性
Configuration flinkConfig = new Configuration();
// 从 Config 中读取配置
Map<String, Object> jobmanager = (Map<String, Object>) config.getProperty("jobmanager");
Map<String, Object> taskmanager = (Map<String, Object>) config.getProperty("taskmanager");
flinkConfig.setString("jobmanager.rpc.address", jobmanager.get("rpc.address").toString());
flinkConfig.setInteger("jobmanager.rpc.port", Integer.parseInt(jobmanager.get("rpc.port").toString()));
flinkConfig.setString("taskmanager.metrics.process-reporter.frequence", taskmanager.get("metrics.process-reporter.frequence").toString());
// 从 JPA 中读取配置
flinkConfig.setString("jobmanager.heap.size", jobManagerConfig.getHeapSize());
flinkConfig.setString("taskmanager.heap.size", taskManagerConfig.getHeapSize());
// 创建 Flink 执行环境
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.fromElements("Hello, world!").print();
// 设置 Flink 配置
env.getConfig().setGlobalJobParameters(ParameterTool.fromMap(flinkConfig.toMap()));
// 执行 Flink 作业
env.execute("FlinkJob");
}
}
在以上代码中，我们从配置中心和 JPA 中分别读取了 Flink 的配置信息，并将这些信息设置为 Flink 配置属性。然后，我们使用 StreamExecutionEnvironment 创建 Flink 执行环境，并设置 Flink 配置。最后，我们执行 Flink 作业。
需要注意的是，以上只是一种示例实现，并不一定适用于所有情况。在实际应用中，您需要根据自己项目的实际情况进行适当调整和扩展。
评论
全部评论 (0)
可以使用阿里云开发者工具套件（Alibaba Cloud SDK for Java），不用复杂编程即可访问Flink全托管服务，需要满足以下前提条件：RAM用户已创建AccessKey；已安装Java环境，Alibaba Cloud SDK for Java要求使用JDK 8或更高版本；RAM用户需要在VVP平台上已完成RAM用户授权和作业操作账号授权；SDK集成demo代码参考文档：全部SDK DEMO
评论
全部评论 (0)
是的，你可以很容易地将Spring Boot和Flink集成在一起。下面是集成过程中的一些重要步骤：
集成Flink依赖：你需要在你的Spring Boot应用程序中添加Flink依赖。你可以在pom.xml文件中添加以下代码段： org.apache.flink flink-java 1.11.0 另外你可以添加以下依赖，让你可以使用Flink的DataStream API
org.apache.flink flink-streaming-java_${scala.binary.version} ${flink.version} 在Spring Boot应用程序中集成Flink：你需要设置一个Flink上下文环境。这是通过以下代码段实现的： StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); 这将创建一个本地执行环境。你也可以使用远程执行环境来连接Flink集群。
集成配置中心：你可以在Spring Boot应用程序中使用Spring Cloud Config来配置Flink应用程序。为此，你需要按照一般的Spring Cloud Config指南进行设置，并在Flink应用程序中将其用作配置。
集成JPA：你可以配置一个JPA数据源，以从数据库中读取Flink应用程序的配置。
总之，将Spring Boot和Flink集成起来可能需要一些额外的配置和试验，但是已经有很多博客文章和样例代码可以帮助你开始。
评论
全部评论 (0)
是的，可以将 Spring Boot 和 Apache Flink 集成起来。一般而言，这种集成方式可以通过在 Spring Boot 项目中添加 Flink 的相关依赖，然后在代码中使用 Flink 提供的 API 来编写 Flink 作业。关于配置中心和 JPA 读取 Flink 配置，您可以先将 Flink 作业的配置信息存储在数据库或者配置中心中，在 Spring Boot 中使用 JPA 等工具来读取这些配置信息，并将其传递给 Flink 作业。
评论
全部评论 (0)
是的，可以将 Spring Boot 和 Flink 集成起来，实现配置中心和 JPA 读取 Flink 的配置。下面是一个简单的示例：
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-config</artifactId>
</dependency>
其中，flink.version 是 Flink 的版本号，可以根据实际情况进行修改。
spring:
cloud:
config:
uri: http://localhost:8888 # 配置中心地址
name: flink-config # 配置文件名
profile: dev # 配置文件环境
label: master # 配置文件分支
datasource:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/flink?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=false
username: root
password: root
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
其中，配置中心地址、配置文件名、配置文件环境和配置文件分支可以根据实际情况进行修改。另外，这里使用了 MySQL 数据库作为 JPA 的数据源，可以根据实际情况进行修改。
import javax.persistence.Entity;
import javax.persistence.Id;
@Entity
public class FlinkConfig {
@Id
private Long id;
private String key;
private String value;
// 省略 getter 和 setter 方法
}
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class FlinkConfigService {
@Autowired
private FlinkConfigRepository repository;
public String getConfig(String key) {
FlinkConfig config = repository.findByKey(key);
return config != null ? config.getValue() : null;
}
}
在上述示例中，使用了 FlinkConfigRepository 来实现 JPA 的数据访问，FlinkConfigService 中的 getConfig 方法可以根据 key 来获取对应的配置值。
import org.apache.flink.api.common.ExecutionConfig;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Component
public class FlinkConfigExample {
@Autowired
private FlinkConfigService configService;
public void useFlinkConfig() {
String parallelism = configService.getConfig("flink.parallelism");
String checkpointInterval = configService.getConfig("flink.checkpoint.interval");
ExecutionConfig executionConfig = new ExecutionConfig();
executionConfig.setParallelism(Integer.parseInt(parallelism));
executionConfig.setAutoWatermarkInterval(Integer.parseInt(checkpointInterval));
// 使用 Flink 的配置
}
}
在上述示例中，使用 FlinkConfigService 来获取 Flink 的配置，然后使用 ExecutionConfig 来设置 Flink 的并行度和检查点间隔。这里的示例仅供参考，根据实际情况需要调整。
评论
全部评论 (0)
是的，可以将Spring Boot与Flink集成。一种常见的方法是使用Flink提供的Spring Boot Starter，可以在Spring Boot应用程序中轻松集成Flink依赖项。另外，您还可以通过在Spring Boot应用程序中使用Flink配置中心，轻松读取和管理Flink的配置信息。对于JPA，您可以在Spring Boot应用程序中使用JPA连接到数据库，并从数据库中读取Flink配置信息。这些都是常见的集成方法，具体实现需要根据您的实际需求来选择。
评论
全部评论 (0)
是的，可以将 Spring Boot 和 Flink 集成起来，通过配置中心和 JPA 来读取 Flink 的配置。具体实现方式如下：
引入相关依赖 在 pom.xml 文件中引入以下依赖：
org.apache.flink flink-java ${flink.version} org.apache.flink flink-streaming-java_${scala.binary.version} ${flink.version} org.springframework.boot spring-boot-starter-web ${spring.boot.version} org.springframework.cloud spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config ${spring.cloud.alibaba.version} org.springframework.boot spring-boot-starter-data-jpa ${spring.boot.version} 其中，${flink.version}、${spring.boot.version} 和 ${spring.cloud.alibaba.version} 分别表示 Flink、Spring Boot 和 Nacos Config 的版本号。编写 Flink 应用 编写 Flink 应用代码，并在应用程序中通过 Nacos Config 和 JPA 读取配置信息。例如：
@Component public class MyFlinkJob implements CommandLineRunner {
@Autowired
private ConfigurableApplicationContext applicationContext;
@Autowired
private MyFlinkJobConfig config;
public void run(String... args) throws Exception {
// 读取配置信息
String inputTopic = config.getInputTopic();
String outputTopic = config.getOutputTopic();
int parallelism = config.getParallelism();
// 构建 Flink 程序
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(parallelism);
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
properties.setProperty("group.id", "my-group");
FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>(inputTopic, new SimpleStringSchema(), properties);
DataStream<String> source = env.addSource(consumer);
DataStream<Integer> result = source.map(Integer::parseInt).filter(i -> i % 2 == 0);
result.map(Object::toString).addSink(new FlinkKafkaProducer<>(outputTopic, new SimpleStringSchema(), properties));
env.execute("My Flink Job");
}
}
@ConfigurationProperties(prefix = "my.flink.job") @Component public class MyFlinkJobConfig {
private String inputTopic;
private String outputTopic;
private int parallelism;
// getters and setters
} 在上面的代码中，MyFlinkJob 类表示一个简单的 Flink 应用程序，从 Kafka 中读取数据，并对数据进行过滤和转换，最后将结果输出到另一个 Kafka 主题中。MyFlinkJobConfig 类则包含了应用程序的相关配置，该类使用了 Spring Boot 的 @ConfigurationProperties 注解来注入相关配置。
在 Nacos Config 中配置 Flink 应用程序的相关配置 在 Nacos Config 中创建一个名为 my-flink-job.yml 的配置文件，并写入如下内容：
my: flink: job: input-topic: my-topic-1 output-topic: my-topic-2 parallelism: 4 以上配置表示 Flink 应用程序的输入 Kafka 主题为 my-topic-1，输出 Kafka 主题为 my-topic-2，并使用 4 个并行任务运行。
启动 Spring Boot 应用程序 运行 Spring Boot 应用程序，应用程序会自动读取 Nacos Config 中的配置信息，并将其注入到 MyFlinkJobConfig 类中。然后，应用程序会执行 MyFlinkJob 类中的代码，并启动 Flink 程序。
评论
全部评论 (0)
当我们想把 Spring Boot 和 Flink 集成在一起时，可以使用 Flink 官方提供的 Spring Boot Starter，它会帮我们自动装配 Flink 的运行环境。下面是 Spring Boot 集成 Flink 的示例：
在 pom.xml 文件中添加以下 Maven 依赖，这里以 Flink 1.13 版本为例：
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-spring-boot_2.12</artifactId>
<version>1.13.0</version>
</dependency>
可以在 application.properties 文件中配置 Flink 运行环境的相关参数，例如：
# Flink 相关配置
spring.flink.jobmanager.rpc.address=localhost
spring.flink.jobmanager.rpc.port=6123
spring.flink.rest.address=localhost
spring.flink.rest.port=8081
spring.flink.execution.parallelism=2
spring.flink.checkpoint.mode=EXACTLY_ONCE
spring.flink.checkpoint.interval=60000
编写一个 Flink 作业，可以在 Spring Boot 应用程序中加入一个 Flink 作业类，例如：
@Component
public class MyFlinkJob implements CommandLineRunner {
public void run(String... args) throws Exception {
// 编写 Flink 作业的代码
}
}
在 MyFlinkJob 类中，可以编写 Flink 作业的代码。将整个应用程序打包并启动即可，例如通过执行以下命令启动：
java -jar my-flink-application.jar
至于使用 JPA 读取 Flink 的配置，可以在 Spring Boot 应用程序中使用 JPA 实现。例如，可以创建一个 FlinkConfig 实体类，将 spring. flink 的配置信息封装到实体类中，然后使用 JPA 进行读取和操作。具体实现可以参考 Spring Data JPA 的相关文档。
评论
全部评论 (0)
实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务，基于 Apache Flink 构建的企业级、高性能实时大数据处理系统。提供全托管版 Flink 集群和引擎，提高作业开发运维效率。
你好，我是AI助理
可以解答问题、推荐解决方案等
评论
全部评论 (0)