1、导入依赖:首先,在项目中引入Flink的相关依赖,通常是在pom.xml文件中添加Flink的Maven坐标。
2、创建环境:使用StreamExecutionEnvironment或BatchExecutionEnvironment实例初始化执行环境,这取决于你的任务是批处理还是流处理。
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 或者
BatchExecutionEnvironment batchEnv = BatchExecutionEnvironment.createJobExecutionEnvironment();
3、读取数据:使用Flink SQL的executeSql()或createTableEnvironment().executeSql()方法读取外部数据源,例如从表、文件或数据库。
Table table = env.executeSql("CREATE TABLE my_table (id INT, name STRING) WITH ('connector'='...', 'format'='...')");
4、编写查询:用标准的SQL语法编写你的数据处理逻辑,比如选择、过滤、连接等操作。
SELECT id, name FROM my_table WHERE name LIKE '%test%'
5、保存结果:如果是一个流处理任务,可能需要将结果保存到另一个数据源,比如存储系统、数据库或文件。
env.addSink(table, new MySinkFunction());
6、运行任务:最后,调用env.execute()或batchEnv.execute()开始执行你的Flink SQL任务。
env.execute("My Flink Job");
从实时流关联mysql维表-此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”
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