以下是使用Flink将MySQL数据同步到PostgreSQL表的Java代码示例：
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaSerializationSchema;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaSink;
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.JSONKeyValueDeserializationSchema;
import org.apache.flink.types.Row;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.postgresql.jdbc3.Jdbc3PoolingDataSource;
import javax.sql.DataSource;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Properties;
public class MySQLToPostgreSQLSync {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 获取参数
ParameterTool parameter = ParameterTool.fromArgs(args);
// 创建执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 设置并行度
env.setParallelism(parameter.getInt("parallelism", 1));
// 设置消费者属性
Properties consumerProps = new Properties();
consumerProps.setProperty("bootstrap.servers", parameter.get("kafka.bootstrap.servers"));
consumerProps.setProperty("group.id", parameter.get("kafka.group.id"));
// 创建MySQL消费者
FlinkKafkaConsumer<String> mysqlConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>(
parameter.get("mysql.topic"),
new SimpleStringSchema(),
consumerProps
);
// 创建PostgreSQL数据源
DataSource postgresDataSource = createPostgresDataSource(
parameter.get("postgres.url"),
parameter.get("postgres.user"),
parameter.get("postgres.password")
);
// 创建Kafka生产者
FlinkKafkaProducer<Row> kafkaProducer = new FlinkKafkaProducer<>(
parameter.get("kafka.topic"),
new KafkaSerializationSchema<Row>() {
@Override
public ProducerRecord<byte[], byte[]> serialize(Row row, Long timestamp) {
return new ProducerRecord<>(
parameter.get("kafka.topic"),
row.toString().getBytes(StandardCharsets.UTF_8)
);
}
},
consumerProps,
FlinkKafkaProducer.Semantic.EXACTLY_ONCE
);
// 创建消费数据流，并从MySQL读取数据
DataStream<String> mysqlDataStream = env.addSource(mysqlConsumer);
// 转换JSON为Row类型
DataStream<Row> rowDataStream = mysqlDataStream.map(new MapFunction<String, Row>() {
@Override
public Row map(String value) throws Exception {
// 解析JSON
String[] fields = value.split(",");
Integer id = Integer.parseInt(fields[0]);
String name = fields[1];
Double price = Double.parseDouble(fields[2]);
// 创建Row对象
Row row = new Row(3);
row.setField(0, id);
row.setField(1, name);
row.setField(2, price);
return row;
}
});
// 将Row数据写入PostgreSQL
rowDataStream.addSink(new PostgresSinkFunction(postgresDataSource));
// 将Row数据写入Kafka
rowDataStream.addSink(kafkaProducer);
// 执行任务
env.execute("MySQL to PostgreSQL Sync");
}
/**
* 创建PostgreSQL数据源
*
* @param url 数据库连接URL
* @param username 数据库用户名
* @param password 数据库密码
* @return 数据源
*/
private static DataSource createPostgresDataSource(String url, String username, String password) {
Jdbc3PoolingDataSource dataSource = new Jdbc3PoolingDataSource();
dataSource.setDataSourceName("PostgreSQL Data Source");
dataSource.setServerName(url);
dataSource.setUser(username);
dataSource.setPassword(password);
return dataSource;
}
}
上述代码中，我们使用以下步骤将MySQL数据同步到PostgreSQL表：
- 创建MySQL消费者，从指定主题读取数据。
- 创建PostgreSQL数据源，用于将数据写入PostgreSQL表。
- 创建Kafka生产者，用于将数据写入指定主题。
- 创建消费数据流，并将JSON转换为Row类型。
- 将Row数据写入PostgreSQL和Kafka。
在上述代码中，我们还定义了一个PostgresSinkFunction类，用于将Row数据写入PostgreSQL。该类的实现如下：
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction;
import org.apache.flink.types.Row;
import javax.sql.DataSource;
import java.sql.Connection;
import java.sql.PreparedStatement;
public class PostgresSinkFunction extends RichSinkFunction<Row> {
private final DataSource datasource;
private Connection connection;
private PreparedStatement statement;
public PostgresSinkFunction(DataSource datasource) {
this.datasource = datasource;
}
/**
* 初始化方法，在sink task启动前执行一次
*
* @param parameters
* @throws Exception
*/
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
super.open(parameters);
// 获取数据库连接
connection = datasource.getConnection();
// 创建PreparedStatement对象
String sql = "INSERT INTO products(id, name, price) VALUES (?, ?, ?)";
statement = connection.prepareStatement(sql);
}
/**
* 写入数据到PostgreSQL
*
* @param row
* @throws Exception
*/
@Override
public void invoke(Row row) throws Exception {
// 设置参数
statement.setInt(1, (Integer) row.getField(0));
statement.setString(2, (String) row.getField(1));
statement.setDouble(3, (Double) row.getField(2));
// 执行SQL语句
statement.executeUpdate();
}
/**
* 资源释放方法，在sink task停止后执行一次
*
* @throws Exception
*/
@Override
public void close() throws Exception {
super.close();
// 关闭PreparedStatement和Connection对象
if (statement != null) {
statement.close();
}
if (connection != null) {
connection.close();
}
}
}
该类继承自RichSinkFunction，重写了open、invoke和close方法，用于初始化、写入数据和释放资源。在invoke方法中，我们将Row数据转换为SQL语句，并通过PreparedStatement对象执行SQL语句，将数据写入PostgreSQL表。
除了上述实现方式外，Flink还提供了许多其他的数据同步方案，如使用Debezium进行MySQL和PostgreSQL之间的数据同步。
