Flink有自定义sink saphana的样例吗？批次写入的样例

Apache Flink官方文档中提供了一个使用SapHana Sink的示例，但是这个示例是针对StreamExecutionEnvironment的，而不是针对BatchExecutionEnvironment的。但是，你可以参考这个示例来修改成适用于BatchExecutionEnvironment的版本。

以下是一个基本的步骤：

1. 添加SapHana的依赖到你的项目中。你可以使用Maven或者Gradle来添加这个依赖。

2. 在你的Flink程序中，创建一个SapHanaSink的实例，并设置它的连接信息和表名。

3. 将你的数据源连接到SapHanaSink。

4. 执行你的Flink程序。

以下是一个基本的代码示例：

import org.apache.flink.api.common.io.OutputFormat;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.api.java.DataSet;
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.dataformat.GenericRow;
import org.apache.flink.types.Row;

import com.sap.conn.jco.JCoException;
import com.sap.conn.jco.JCoDestinationManager;
import com.sap.conn.jco.JCoRecord;
import com.sap.conn.jco.JCoTable;

public class SapHanaExample {
    public static void main(String[] args) throws JCoException {
        ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 创建一个SapHanaSink的实例
        SapHanaSink sapHanaSink = new SapHanaSink();
        sapHanaSink.setDbms("DBMSNAME");
        sapHanaSink.setServer("SERVERNAME");
        sapHanaSink.setPort(PORTNUMBER);
        sapHanaSink.setUser("USERNAME");
        sapHanaSink.setPassword("PASSWORD");
        sapHanaSink.setTableName("TABLENAME");

        // 创建一个DataSet并连接到SapHanaSink
        DataSet<Row> dataSet = env.fromElements(new GenericRow(new Object[]{1, "Hello", 2}));
        dataSet.output(sapHanaSink);

        // 执行你的Flink程序
        env.execute("SapHana Example");
    }

    public static class SapHanaSink implements OutputFormat<Row> {
        private String dbms;
        private String server;
        private int port;
        private String user;
        private String password;
        private String tableName;

        public void setDbms(String dbms) {
            this.dbms = dbms;
        }

        public void setServer(String server) {
            this.server = server;
        }

        public void setPort(int port) {
            this.port = port;
        }

        public void setUser(String user) {
            this.user = user;
        }

        public void setPassword(String password) {
            this.password = password;
        }

        public void setTableName(String tableName) {
            this.tableName = tableName;
        }

        @Override
        public void open(int taskNumber, int numTasks) throws Exception {
            JCoDestinationManager.setDestinationDataSource(dbms, server, port, user, password);
        }

        @Override
        public void close() throws Exception {
            JCoDestinationManager.getDestination().release();
        }

        @Override
        public void writeRecord(Row record) throws Exception {
            JCoTable table = JCoDestinationManager.getDestination().getRepository().getTable(tableName);
            JCoRecord recordImpl = table.getRecord(new Object[]{});

            for (int i = 0; i < record.getArity(); i++) {
                recordImpl.setValue(i, record.getField(i));
            }

            recordImpl.save();
        }

        @Override
        public TypeInformation<Row> getOutputType() {
            return TypeInformation.of(Row.class);
        }
    }
}

请注意，这只是一个基本的示例，你可能需要根据实际的需求和场景进行修改。

Apache Flink 提供了 SAP HANA 数据库的 Sink 插件，用于将 Flink 处理的结果输出到 SAP HANA 中。目前 Flink 官方文档中暂无自定义 SAP HANA Sink 示例，但可以根据官方提供的 JDBC Connector 自定义适配器编写。
首先，安装 SAP HANA JDBC 驱动程序，确保 Flink 能够与 SAP HANA 进行连接。接着，在 Flink 项目的 pom.xml 文件中添加相关依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-jdbc_2.11</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

然后，在 Flink SQL 或 Java/Scala API 中使用 JDBC Connector 连接 SAP HANA 数据库，并执行插入操作。以下是一个简单的 Java API 示例：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 创建一个 TableEnvironment，用于注册表和执行 SQL 语句
TableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.create(env);

tableEnv.executeSql(
    "CREATE TABLE Orders (" +
    "  orderId BIGINT," +
    "  userId BIGINT," +
    "  price DECIMAL(38,2)," +
    "  proctime AS PROCTIME(), " +
    "  rowtime AS ROWTIME)" +
    "WITH (" +
    "  'connector.type'='jdbc'," +
    "  'connector.url'='jdbc:sap://[host]:[port];databaseName=[database]'," +
    "  'connector.table-name'='Orders'," +
    "  'connector.username'='username'," +
    "  'connector.password'='password'," +
    "  'connector.write.flush.max-rows'='1000'," +
    "  'connector.write.flush.interval'='1 s'," +
    "  'format.type'='csv'"
    ")"
).print();

DataStream<Order> orderStream = ... // 创建订单流

tableEnv.toRetractStream(orderStream, Row.class)
    .addSink(new JdbcSink<Row>(new JdbcInputFormatProvider() {
      @Override
      public InputFormat<Row, ?> getInputFormat(Configuration config) {
        return new JdbcInputFormat<>(new OrderTableSchema(), config.getString("connector.url"), config.getString("connector.table-name"));
      }
    })
    .setParallelism(1));

env.execute("JDBC sink example");

在此示例中，我们使用 JDBC Sink 插件将 Flink DataStream 输出到名为 Orders 的 SAP HANA 表中。有关更多详细信息

为了实现 Flink 自定义 Sink 接入 SAP HANA，您可以参考以下步骤：

• 创建 JAR 包，编写相应的逻辑；
• 编写 Sink 接口类，并实现 SinkFunction 接口；
• 注册并初始化 SinkOperator；
• 将 SinkOperator 添加到执行环境，并指定输出类型。

这里有一个基于 JDBC 连接的简单例子供您参考：

public class CustomSink implements SinkFunction<String> {

  private static final String DB_URL = "jdbc:sap://myserver:port/service"; // SAP HANA server and port

  private static final String USER_NAME = "username";

  private static final String PASSWORD = "password";

  private final int batchCount = 100;

  private PreparedStatement stmt;

  @Override
  public void open(Configuration parameters) throws Exception {
    Class.forName("com.sap.db.jdbc.Driver");

    Connection conn = DriverManager.getConnection(DB_URL, USER_NAME, PASSWORD);

    String sql = "INSERT INTO table_name VALUES (?, ?, ?)";

    stmt = conn.prepareStatement(sql);
  }

  @Override
  public void invoke(String record, Context context) throws IOException, InterruptedException {
    try {
      stmt.setString(1, record);

      stmt.addBatch();

      if ((context.elementIndex() % batchCount) == 0) {
        stmt.executeBatch();
      }
    } catch (SQLException e) {
      throw new RuntimeException(e);
    }
  }

  @Override
  public void close() throws Exception {}
}