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Flink中怎么自定义Redis的Sink函数

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1.添加redis对应pom依赖

     org.apache.bahir    flink-connector-redis_2.11    1.0

2.主函数代码：

package com.hadoop.ljs.flink110.redis;import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;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.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;import scala.Tuple2;/** * @author: Created By lujisen * @company ChinaUnicom Software JiNan * @date: 2020-05-02 10:30 * @version: v1.0 * @description: com.hadoop.ljs.flink110.redis */public class RedisSinkMain {    public static void main(String[] args) throws Exception {        StreamExecutionEnvironment senv =StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        DataStream source = senv.socketTextStream("localhost", 9000);        DataStream filter = source.filter(new FilterFunction() {            @Override            public boolean filter(String value) throws Exception {                if (null == value || value.split(",").length != 2) {                    return false;                }                return true;            }        });        DataStream> keyValue = filter.map(new MapFunction>() {            @Override            public Tuple2 map(String value) throws Exception {
                String[] split = value.split(",");
                return new Tuple2<>(split[0], split[1]);            }        });        //创建redis的配置 单机redis用FlinkJedisPoolConfig,集群redis需要用FlinkJedisClusterConfig        FlinkJedisPoolConfig redisConf = new FlinkJedisPoolConfig.Builder().setHost("worker2.hadoop.ljs").setPort(6379).setPassword("123456a?").build();
        keyValue.addSink(new RedisSink>(redisConf, new RedisMapper>() {            @Override            public RedisCommandDescription getCommandDescription() {                return new RedisCommandDescription(RedisCommand.HSET,"table1");            }            @Override            public String getKeyFromData(Tuple2 data) {                return data._1;            }            @Override            public String getValueFromData(Tuple2 data) {                return data._2;            }        }));        /*启动执行*/        senv.execute();    }}

3.函数测试

1).window端scoket发送数据

Flink中怎么自定义Redis的Sink函数

2.redis结果验证

Flink中怎么自定义Redis的Sink函数

上述就是小编为大家分享的Flink中怎么自定义Redis的Sink函数了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。


新闻标题：Flink中怎么自定义Redis的Sink函数
文章起源：http://ybzwz.com/article/pejojo.html

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