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首先我们还是使用datagen生成测试数据,随机生成一些用户id
String sourceSql = "CREATE TABLE datagen (\n" +
" userid int,\n" +
" proctime as PROCTIME()\n" +
") WITH (\n" +
" 'connector' = 'datagen',\n" +
" 'rows-per-second'='100',\n" +
" 'fields.userid.kind'='random',\n" +
" 'fields.userid.min'='1',\n" +
" 'fields.userid.max'='100'\n" +
")";
定义mysql的sink,这里mysql是作为了一个upsert的sink,所以必须要一个主键,在mysql建表的时候我们指定了当天的日期作为主键,mysql ddl如下
CREATE TABLE `pv` (
`day_str` varchar(100) NOT NULL,
`pv` bigint(10) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`day_str`)
)
Flink中的ddl要和mysql中对的上,也要指定主键。
String mysqlsql = "CREATE TABLE pv (\n" +
" day_str STRING,\n" +
" pv bigINT,\n" +
" PRIMARY KEY (day_str) NOT ENFORCED\n" +
") WITH (\n" +
" 'connector' = 'jdbc',\n" +
" 'username' = 'root',\n" +
" 'password' = 'root',\n" +
" 'url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/test',\n" +
" 'table-name' = 'pv'\n" +
")";
接下来我们写一个简单的查询:
tEnv.executeSql("insert into pv SELECT DATE_FORMAT(proctime, 'yyyy-MM-dd') as day_str, count(*) \n" +
"FROM datagen \n" +
"GROUP BY DATE_FORMAT(proctime, 'yyyy-MM-dd')");
可能对于以前一直做批处理的同学来说会感到疑惑,对于流式处理来说,group by将会返回一个可撤回流(RetractStream),转化成datastream,将会得到一个Tuple2
类似的需求我们还可以使用flink的窗口来实现,定义一个窗口周期是一天的窗口,然后自定义一个触发器,比如每秒钟触发一次,然后将结果输出写入第三方sink。
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