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每半小时调度一次的分区写法是怎样的?分区是半小时的

每半小时调度一次的分区写法是怎样的?分区是半小时的

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游客3oewgrzrf6o5c 2022-08-22 17:26:17 297 0
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  • 全栈JAVA领域创作者

    如果要实现每半小时调度一次的分区写入,可以使用Flink的调度器功能,定义一个每半小时执行一次的任务。具体实现步骤如下:

    创建一个新的任务,在任务实现中写入你需要执行的操作。例如,写入数据到数据库中。 java Copy code import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessWindowFunction; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow; import org.apache.flink.util.Collector;

    public class PeriodicInsertion {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
    
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    
        // 设置数据源
        DataStream<String> stream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer("my-topic"));
    
        // 定义分区间隔
        DataStream<Tuple2<String, String>> streamPerPartition = stream
                .flatMap(new FlatMapper())
                .keyBy(0)
                .window(Time.minutes(30)) // 每半小时执行一次
                .process(new ProcessWindowFunction<String, String, String, String>() {
                    @Override
                    public void process(String key, String value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                        // 在此处执行你需要写入的操作
                        out.collect(Tuple2.of(key, value));
                    }
                });
    
        // 输出到控制台
        streamPerPartition.print();
    
        // 执行任务并等待结束
        env.execute("Periodic Insertion");
    }
    

    } 创建一个 FlinkKafkaConsumer,用于从数据源读取数据。 java Copy code import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig; import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer; import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;

    public class FlinkKafkaConsumer { private static final String TOPIC = "my-topic";

    public FlinkKafkaConsumer(String topic) {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); // Kafka broker地址
        props.put("group.id", "my-group"); // Kafka group id
        props.put("enable.auto.commit", "false"); // 设置不自动提交偏移量
        props.put("auto.offset.reset", "earliest"); // 设置偏移量重置为最早位置
        props.put("key.deserializer", new StringDeserializer()); // key的序列化
        props.put("value.deserializer", new StringDeserializer()); // value的序列化
        props.put("group.id", "my-group"); // Kafka group id
    
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props, new StringDeserializer(), new StringDeserializer());
        consumer.subscribe(Collections.singletonList(topic));
    
        consumer.poll(Duration.ofSeconds(10)); // 先poll一次,以确保consumer已经开始
    
        consumer.subscribe(Collections.singletonList(topic)); // 开始订阅数据
    }
    
    public void close() throws Exception {
        consumer.close();
    }
    

    } 创建一个ProcessWindowFunction,用于对每个分区中的数据进行处理。 java Copy code import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction; import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.util.Collector;

    public class FlatMapper implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String, String>> { private final KeySelector<String, String> keySelector;

    public FlatMapper() {
        this.keySelector = new KeySelector<String, String>() {
            @Override
            public String getKey(String value) throws Exception {
                return value;
            }
    
            @Override
            public String getValue(String key) throws Exception {
                return key;
            }
        };
    }
    
    @Override
    public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, String>> out) throws Exception {
        // 对每个分区中的数据进行处理
        // ...
    }
    

    } 执行任务并等待结束。 这样,每隔半小时就会执行一次PeriodicInsertion任务,并将数据写入数据库中。

    2023-06-15 18:50:10
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