Flink CDC可以通过实时流式处理数据,将数据传递到Redis中,并实现数据缓存或使用Redis中的数据接口进行更多的数据处理操作。
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment()
env.setParallelism(1)
val source = MySqlSource.builder()
.hostname("localhost")
.port(3306)
.databaseName("test")
.username("root")
.password("root")
.tableList("table1")
.build()
val stream = env
.addSource(source)
.map(r => (r.getString("id"), r.getString("name")))
.keyBy(_._1)
.map(
new RichMapFunction[(String, String), (String, String)] {
var jedis: Jedis = _
override def open(parameters: Configuration): Unit = {
jedis = new Jedis("localhost", 6379)
}
override def map(value: (String, String)): (String, String) = {
jedis.set(value._1, value._2)
value
}
override def close(): Unit = {
jedis.close()
}
}
)
stream.print()
env.execute("Flink CDC Redis Example")
在此示例中,使用了MySqlSource将MySQL数据库中的数据读取到Flink中。然后,将数据映射为键值对,并通过Jedis将数据写入Redis。最后,使用print()函数将数据打印出来,并通过execute()函数执行Flink任务。
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