flink sql使用kafka作为source和sink

yiduwangkai

发布于 2019-09-17 16:02:37

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发布于 2019-09-17 16:02:37

文章被收录于专栏：大数据进阶

大家都知道sql有着简单，直接，容易上手等优势，所以现在大有用sql去掉api的趋势。那么我们少说废话，下面先上个sql的列子

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    env.enableCheckpointing(10000)
    env.setParallelism(1)
    //注入数据源
    var tableEnv: StreamTableEnvironment  = TableEnvironment.getTableEnvironment(env)
    tableEnv.registerExternalCatalog("kafka", new UDMExternalCatalog())
    tableEnv.sqlUpdate(
      s"""INSERT INTO `kafka.kafka-k8s.pb_sink_test`
         |select
         |fstDeptSet,
         |filedName1,
         |filedName2,
         |userId,
         |brandNames
         |from kafka.`kafka-k8s`.`pb_internal_test`
         | """.stripMargin)
    env.execute("Flink SQL Skeleton")

上面是一个查询，插入语句，在flink中会被转为一个任务进行提交

下面我们大概讲一下flink内部kafka的实例化过程