flink 写rds的连接器是什么啊？

Flink 可以通过 JDBC Connector 来将数据写入 RDS 数据库中，具体而言，JDBC Connector 可以将 Flink 流处理程序中的数据写入关系型数据库（如 MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server 等）中。

在 Flink 中使用 JDBC Connector 写入 RDS 数据库时，需要先添加相应的 JDBC 驱动程序，然后配置 JDBC 连接信息，包括 JDBC 连接 URL、用户名、密码等。在写入数据时，需要指定插入的表名和字段映射关系，并将流数据转换为 JDBC 中支持的数据类型。

需要注意的是，Flink 的 JDBC Connector 可以通过 Batch 和 Stream 两种模式写入数据，具体的模式需要根据实际情况进行选择。另外，为了保证写入的数据的可靠性，建议将 JDBC Connector 和 Flink 的 Checkpoint 机制结合使用，可以在写入数据时进行一些容错处理，例如事务的提交和回滚等。

Flink 并没有提供专门用于写入 RDS（关系型数据库服务）的连接器。然而，您可以使用 Flink 提供的 JDBC 连接器来将数据写入 RDS 数据库。

以下是一些建议的步骤来在 Flink 中使用 JDBC 连接器写入 RDS：

1. 引入 JDBC 驱动程序：首先，确保您的项目中引入了适合您所使用的 RDS 数据库的 JDBC 驱动程序。这通常意味着您需要在构建文件（如 Maven 的 pom.xml 或 Gradle 的 build.gradle）中添加相应的依赖项。

2. 创建 JDBC 连接器：使用 Flink 提供的 JDBCOutputFormat 类或 JDBCFOutputFormat 类创建一个自定义的 JDBC 连接器。这些类可让您连接到 RDS 数据库，并将数据写入其中。您需要提供数据库的连接 URL、用户名和密码等连接信息。

3. 定义数据源：在 Flink 作业中，通过定义一个数据源，例如从 Kafka 或文件读取数据，以及相应的转换操作，将数据流式传输到 JDBC 连接器。

4. 使用 JDBC 连接器写入数据：在 Flink 作业的适当位置，使用 addSink() 方法将数据源连接到 JDBC 连接器，并通过适当的配置将数据写入 RDS 数据库。

请注意，使用 JDBC 连接器将数据写入 RDS 数据库时，要确保连接的可靠性和性能。这包括适当处理数据库连接的打开和关闭，以及使用适当的事务隔离级别和批量写入等技术来提高写入性能。

总结而言，尽管 Flink 没有专门为 RDS 提供的连接器，但您可以利用 Flink 的 JDBC 连接器与 RDS 数据库进行集成，以实现数据写入操作。

jdbc吧，此回答整理自钉群“【③群】Apache Flink China社区”