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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
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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
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。
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。
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
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} ${flink.version} 在Spring Boot应用程序中集成Flink：你需要设置一个Flink上下文环境。这是通过以下代码段实现的： StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); 这将创建一个本地执行环境。你也可以使用远程执行环境来连接Flink集群。
集成配置中心：你可以在Spring Boot应用程序中使用Spring Cloud Config来配置Flink应用程序。为此，你需要按照一般的Spring Cloud Config指南进行设置，并在Flink应用程序中将其用作配置。
集成JPA：你可以配置一个JPA数据源，以从数据库中读取Flink应用程序的配置。
总之，将Spring Boot和Flink集成起来可能需要一些额外的配置和试验，但是已经有很多博客文章和样例代码可以帮助你开始。
是的，可以将 Spring Boot 和 Apache Flink 集成起来。一般而言，这种集成方式可以通过在 Spring Boot 项目中添加 Flink 的相关依赖，然后在代码中使用 Flink 提供的 API 来编写 Flink 作业。关于配置中心和 JPA 读取 Flink 配置，您可以先将 Flink 作业的配置信息存储在数据库或者配置中心中，在 Spring Boot 中使用 JPA 等工具来读取这些配置信息，并将其传递给 Flink 作业。
是的，可以将 Spring Boot 和 Flink 集成起来，实现配置中心和 JPA 读取 Flink 的配置。下面是一个简单的示例：
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId>
<version>${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。
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。
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。
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。
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