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大佬们,flink sql client实现 mysql表实时同步到hive,除了中间转kafka再

大佬们,flink sql client实现 mysql表实时同步到hive,除了中间转kafka再写hive,有没有别的方式,能一步到位。

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游客3oewgrzrf6o5c 2022-07-22 13:39:56 740 0
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  • CSDN全栈领域优质创作者,万粉博主;InfoQ签约博主;华为云享专家;华为Iot专家;亚马逊人工智能自动驾驶(大众组)吉尼斯世界纪录获得者

    实现MySQL表实时同步到Hive,可以使用Flink的MySQL连接器和Hive表API接口来完成,而无需使用Kafka作为中间环节。

    以下是一种可能的实现方式:

    首先,需要在Flink中添加MySQL连接器和Hive表API的依赖项。
    使用MySQL连接器从MySQL数据库中读取数据,并将数据转换为Flink数据集。
    使用Hive表API将Flink数据集写入到Hive表中。
    以下是示例代码,其中假设MySQL表名为"my_table",Hive表名为"my_hive_table",用户名和密码为"root",主机名和端口号为"localhost:3306",Flink的平行度为"4":

    // 创建MySQL连接器  
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();  
    StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);  
    
    // 设置MySQL连接器属性  
    TableConfig config = TableConfig.builder()  
        .set(TableConfigOptions.TABLE_FACTORY, "org.apache.flink.table.factories.StreamTableFactory")  
        .set(TableConfigOptions.DEFAULT_CATALOG, "my_catalog")  
        .set(TableConfigOptions.DEFAULT_DATABASE, "my_db")  
        .build();  
    
    // 创建MySQL表  
    String query = "CREATE TABLE my_mysql_table ("  
        + "id INT,"  
        + "name STRING,"  
        + "age INT,"  
        + "PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED"  
        + ") WITH ("  
        + " 'connector' = 'mysql-x',"  
        + " 'hostname' = 'localhost',"  
        + " 'port' = '3306',"  
        + " 'username' = 'root',"  
        + " 'password' = 'root',"  
        + " 'database-name' = 'my_db',"  
        + " 'table-name' = 'my_table'"  
        + ")";  
    tableEnv.executeSql(query);  
    
    // 创建Hive表  
    String hiveQuery = "CREATE TABLE my_hive_table ("  
        + "id INT,"  
        + "name STRING,"  
        + "age INT"  
        + ") WITH ("  
        + " 'connector' = 'hive-x',"  
        + " 'host' = 'localhost',"  
        + " 'port' = '10000',"  
        + " 'username' = 'your_username',"  
        + " 'password' = 'your_password',"  
        + " 'database-name' = 'your_database',"  
        + " 'table-name' = 'my_hive_table'"  
        + ")";  
    tableEnv.executeSql(hiveQuery);  
    
    // 查询MySQL表数据集  
    Table resultTable = tableEnv.from("my_mysql_table");  
    DataStream<RowData> resultStream = tableEnv.toAppendStream(resultTable, RowData.class);  
    
    // 将数据集写入Hive表  
    resultStream.addSink(new HiveSinkFunction("my_hive_table"));
    

    我们首先使用Flink的StreamExecutionEnvironment和StreamTableEnvironment来创建一个Flink表环境。然后,我们使用TableConfig来设置MySQL连接器的属性,并使用executeSql方法创建MySQL表。接下来,我们使用相同的的方法创建Hive表。然后,我们使用from方法查询MySQL表数据集,并使用toAppendStream方法将数据集转换为DataStream。最后,我们使用HiveSinkFunction将数据流写入到Hive表中。

    2023-07-25 09:17:04
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