Flink Redis Sink 实战指南：从配置到代码示例

想要使用Flink将数据写入Redis? 这篇博客提供了详细的步骤和代码示例，帮助你快速上手Flink Redis Sink。

1. 添加Maven依赖

首先，你需要在你的项目中添加Flink Redis连接器的依赖：xml org.apache.flink flink-java 1.13.0 org.apache.flink flink-streaming-java_2.12 1.13.0 org.apache.flink flink-connector-redis_2.12 1.13.0 redis.clients jedis 3.6.0

2. Java代码示例

以下是一个使用Flink的Redis Sink的示例程序：javaimport org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.RedisSink;import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.config.FlinkJedisConfigBase;import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.config.FlinkJedisPoolConfig;import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.mapper.RedisCommand;import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.mapper.RedisCommandDescription;import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.mapper.RedisMapper;

public class FlinkRedisSinkExample {

public static void main(String[] args) throws Exception {        // 设置执行环境        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

    // 创建输入流        DataStream<String> input = env.fromElements('hello', 'world', 'flink', 'redis');

    // 将输入流转换为Tuple2<String, Integer>类型        DataStream<Tuple2<String, Integer>> counts = input.map(new Tokenizer())                .keyBy(0)                .sum(1);

    // 创建Redis连接配置        FlinkJedisConfigBase redisConfig = new FlinkJedisPoolConfig.Builder()                .setHost('localhost')                .setPort(6379)                .build();

    // 创建RedisSink        RedisSink<Tuple2<String, Integer>> redisSink = new RedisSink<>(redisConfig, new RedisExampleMapper());

    // 将结果流写入Redis        counts.addSink(redisSink);

    // 执行程序        env.execute('Flink Redis Sink Example');    }

public static final class Tokenizer implements MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> {        @Override        public Tuple2<String, Integer> map(String value) {            return new Tuple2<>(value, 1);        }    }

public static final class RedisExampleMapper implements RedisMapper<Tuple2<String, Integer>> {        @Override        public RedisCommandDescription getCommandDescription() {            return new RedisCommandDescription(RedisCommand.HSET, 'flink_redis_sink_example');        }

    @Override        public String getKeyFromData(Tuple2<String, Integer> data) {            return data.f0;        }

    @Override        public String getValueFromData(Tuple2<String, Integer> data) {            return data.f1.toString();        }    }}

3. 代码解读

程序首先创建一个Flink执行环境，并定义了一个简单的输入数据流。* Tokenizer 函数将每个单词转换为一个 (word, 1) 的元组。* 程序使用 keyBy(0) 按照单词分组，并使用 sum(1) 统计每个单词的出现次数。* FlinkJedisPoolConfig 用于配置Redis连接信息，包括主机名和端口号。* RedisExampleMapper 定义了如何将数据写入Redis，这里使用了 HSET 命令将数据存储到名为 flink_redis_sink_example 的Hash结构中。* 最后，程序使用 addSink() 方法将结果流写入Redis。

4. 注意事项

确保你的Redis服务器正在运行，并且配置正确。* 你可以根据需要修改 RedisExampleMapper 中的逻辑，以实现不同的数据写入方式。

希望这篇博客能够帮助你快速上手Flink Redis Sink!