大数据 实时计算平 flink 读取 dataHub作为数据源,给个靠谱的demo 没一个文档能跑通
要使用Apache Flink实时计算读取DataHub作为数据源并写出数据,您可以参考以下示例代码和配置说明。此示例适用于基于Flink的实时数据处理场景,展示了如何配置Flink作业以连接到DataHub并进行数据读写操作。
数据读取(Source)
首先,配置Flink作业以从DataHub读取数据。这里使用DatahubSourceFunction来实现数据源的读取逻辑:
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import com.aliyun.datahub.client.function.source.DatahubSourceFunction;
public class DatahubFlinkReadDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// DataHub连接配置
DatahubSourceFunction datahubSource = new DatahubSourceFunction(
'', // DataHub endpoint
'', // 项目名称
'', // 主题名称
'', // 订阅ID
'', // AccessKey ID
'', // AccessKey Secret
'public', // schema类型,默认为'public'
false // 是否开启schema注册,默认为false
);
// 添加source到流执行环境
env.addSource(datahubSource)
.print(); // 打印读取的数据,实际应用中应替换为进一步的数据处理逻辑
// 触发执行
env.execute('Datahub Flink Read Demo');
}
}
数据写入(Sink)
若需将处理后的数据写回DataHub,您需要配置一个sink。以下是一个简化的sink配置示例,实际应用中您可能需要根据处理逻辑调整:
CREATE TEMPORARY TABLE datahub_sink (
name VARCHAR
) WITH (
'connector' = 'datahub',
'endPoint' = '',
'project' = '',
'topic' = '',
'accessId' = '${secret_values.ak_id}',
'accessKey' = '${secret_values.ak_secret}',
'batchSize' = '512000', -- 批量写入大小
'batchCount' = '500' -- 批量写入计数
);
-- 假设有一个名为processed_data的流,将其插入到datahub_sink
INSERT INTO datahub_sink SELECT LOWER(name) FROM processed_data;
注意事项
确保替换、、、、、等占位符为您的实际DataHub配置信息。安全性:强烈建议通过密钥管理服务安全地管理AccessKey ID和AccessKey Secret,避免直接硬编码在代码或配置文件中。考虑到性能优化,适当调整maxFetchSize、maxBufferSize等参数以适应您的数据吞吐需求。确认使用的Flink版本与DataHub连接器兼容,推荐使用最新稳定版以获取最佳支持和特性。
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