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Redis Sink

在新版Flink的文档中，并没有发现Redis Sink的具体使用，但可通过 Apache Bahir了解到其具体使用

Redis具有其极高的写入读取性能，因此也是经常使用的Sink之一。可以使用Java Redis客户端Jedis手动实现，也可以使用Flink和Bahir提供的实现来实现。

开源实现的Redis Connector使用非常方便，但是无法使用一些Jedis中的高级功能，如设置过期时间等

jedis实现

添加依赖

<dependency><groupId>redis.clients</groupId><artifactId>jedis</artifactId><version>5.0.0</version>
</dependency>

自定义Redis Sink

自定义一个 RedisSink 函数，继承 RichSinkFunction，重写其中的open、invoke和close方法

open:用于新建Redis客户端invoke:将数据存储到Redis中，这里将数据以字符串的形式存储到Redis中close:使用完毕后关闭Redis客户端

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction;
import redis.clients.jedis.Jedis;public class RedisSink extends RichSinkFunction {private transient Jedis jedis;@Overridepublic void open(Configuration config) {jedis = new Jedis("localhost", 6379);}@Overridepublic void invoke(Object value, Context context) throws Exception {Tuple2<String, String> val = (Tuple2<String, String>) value;if (!jedis.isConnected()) {jedis.connect();}jedis.set(val.f0, val.f1);}@Overridepublic void close() throws Exception {jedis.close();}
}

使用Sink

    public static void main(String[] args) throws Exception {// 创建执行环境StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 创建data sourceDataStreamSource<String> dataStreamSource = env.fromElements("Flink", "Spark", "Storm");// 应用转换算子SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, String>> streamOperator = dataStreamSource.map(new MapFunction<String, Tuple2<String, String>>() {@Overridepublic Tuple2<String, String> map(String s) throws Exception {return new Tuple2<>(s, s);}});// 关联sink:将给定接收器添加到此数据流streamOperator.addSink(new RedisSink());// 执行env.execute("redis sink");}

验证

在Redis的控制台中查询数据

本地:0>keys *
1) "Flink"
2) "Storm"
3) "Spark"

开源 Redis Connector

可以使用Flink和Bahir提供的实现，其内部都是使用Java Redis客户端Jedis实现Redis Sink。

Flink：https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.bahir/flink-connector-redis

Bahir：https://bahir.apache.org/#home

添加依赖

Flink与Bahir的使用方法类似，这里以使用Flink提供的依赖Jar使用为例，引入flink-connector-redis。

Flink提供的依赖包

<dependency><groupId>org.apache.bahir</groupId><artifactId>flink-connector-redis_2.12</artifactId><version>1.1.0</version>
</dependency>

Bahir提供的依赖包

<dependency><groupId>org.apache.bahir</groupId><artifactId>flink-connector-redis_2.11</artifactId><version>1.0</version>
</dependency>

自定义Redis Sink

可以通过实现 RedisMapper 来自定义Redis Sink

自定义的MyRedisSink实现了RedisMapper并覆写了其中的getCommandDescription、getKeyFromData、getValueFromData。

getCommandDescription:定义存储到Redis中的数据格式，这里定义RedisCommand为SET，将数据以字符串的形式存储getKeyFromData:定义SET的KeygetValueFromData:定义SET的值

RedisCommand

Redis的所有可用命令，每个命令属于RedisDataType。

public enum RedisCommand {/*** 将指定值插入到存储在键上的列表的头部。* 如果键不存在，则在执行推送操作之前将其创建为空列表。*/LPUSH(RedisDataType.LIST),/*** 将指定值插入到存储在键上的列表的尾部。* 如果键不存在，则在执行推送操作之前将其创建为空列表。*/RPUSH(RedisDataType.LIST),/*** 将指定成员添加到存储在键上的集合中。* 忽略已经是该集合成员的指定成员。*/SADD(RedisDataType.SET),/*** 设置键的字符串值。如果键已经持有一个值，* 则无论其类型如何，都会被覆盖。*/SET(RedisDataType.STRING),/*** 设置键的字符串值，并设置生存时间（TTL）。* 如果键已经持有一个值，则无论其类型如何，都会被覆盖。*/SETEX(RedisDataType.STRING),/*** 将元素添加到以第一个参数指定的变量名存储的HyperLogLog数据结构中。*/PFADD(RedisDataType.HYPER_LOG_LOG),/*** 将消息发布到给定的频道。*/PUBLISH(RedisDataType.PUBSUB),/*** 将具有指定分数的指定成员添加到存储在键上的有序集合中。*/ZADD(RedisDataType.SORTED_SET),ZINCRBY(RedisDataType.SORTED_SET),/*** 从存储在键上的有序集合中删除指定的成员。*/ZREM(RedisDataType.SORTED_SET),/*** 在键上的哈希中设置字段的值。如果键不存在，* 则创建一个持有哈希的新键。如果字段已经存在于哈希中，则会覆盖它。*/HSET(RedisDataType.HASH),HINCRBY(RedisDataType.HINCRBY),/*** 为指定的键进行加法操作。*/INCRBY(RedisDataType.STRING),/*** 为指定的键进行加法操作，并在固定时间后过期。*/INCRBY_EX(RedisDataType.STRING),/*** 为指定的键进行减法操作。*/DECRBY(RedisDataType.STRING),/*** 为指定的键进行减法操作，并在固定时间后过期。*/DESCRBY_EX(RedisDataType.STRING);/*** 此命令所属的{@link RedisDataType}。*/private RedisDataType redisDataType;RedisCommand(RedisDataType redisDataType) {this.redisDataType = redisDataType;}/*** 获取此命令所属的{@link RedisDataType}。** @return {@link RedisDataType}*/public RedisDataType getRedisDataType() {return redisDataType;}
}

String数据类型示例

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
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 RedisStringSink implements RedisMapper<Tuple2<String, String>> {/*** 设置redis数据类型*/@Overridepublic RedisCommandDescription getCommandDescription() {return new RedisCommandDescription(RedisCommand.SET);}/*** 设置Key*/@Overridepublic String getKeyFromData(Tuple2<String, String> data) {return data.f0;}/*** 设置value*/@Overridepublic String getValueFromData(Tuple2<String, String> data) {return data.f1;}
}

Hash数据类型示例

创建一个Order对象

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;import java.math.BigDecimal;
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Order {private Integer id;private String name;private BigDecimal price;
}

编码示例：

import com.alibaba.fastjson.JSON;
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 RedisHashSink implements RedisMapper<Order> {/*** 设置redis数据类型*/@Overridepublic RedisCommandDescription getCommandDescription() {/*** 第二个参数是Hash数据类型, 第二个参数是外面的key** @redisCommand: Hash数据类型* @additionalKey: 哈希和排序集数据类型时使用(RedisDataType.HASH组或RedisDataType.SORTED_SET), 其他类型忽略additionalKey*/return new RedisCommandDescription(RedisCommand.HSET, "redis");}/*** 设置Key*/@Overridepublic String getKeyFromData(Order oder) {return oder.getId() + "";}/*** 设置value*/@Overridepublic String getValueFromData(Order oder) {// 从数据中获取Value: Hash的valuereturn JSON.toJSONString(oder);}
}

使用Sink

RedisStringSink

    public static void main(String[] args) throws Exception {// 创建执行环境StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 创建data sourceDataStreamSource<String> dataStreamSource = env.fromElements("Flink", "Spark", "Storm");// 应用转换算子SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, String>> streamOperator = dataStreamSource.map(new MapFunction<String, Tuple2<String, String>>() {@Overridepublic Tuple2<String, String> map(String s) throws Exception {return new Tuple2<>(s, s);}});// Jedis池配置FlinkJedisPoolConfig conf = new FlinkJedisPoolConfig.Builder().setHost("localhost").setPort(6379).build();// 关联sink:将给定接收器添加到此数据流streamOperator.addSink(new RedisSink<>(conf, new RedisStringSink()));// 执行env.execute("redis sink");}

RedisHashSink

public static void main(String[] args) throws Exception {// 创建执行环境StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 创建data sourceDataStreamSource<Order> dataStreamSource = env.fromElements(new Order(1,"Flink", BigDecimal.valueOf(100)),new Order(2,"Spark", BigDecimal.valueOf(200)),new Order(3,"Storm", BigDecimal.valueOf(300)));// Jedis池配置FlinkJedisPoolConfig conf = new FlinkJedisPoolConfig.Builder().setHost("localhost").setPort(6379)// 池可分配的最大对象数，默认值为8.setMaxTotal(100)// 设置超时，默认值为2000.setTimeout(1000 * 10).build();// 关联sink:将给定接收器添加到此数据流dataStreamSource.addSink(new RedisSink<>(conf, new RedisHashSink()));// 执行env.execute("redis sink");}

验证

在Redis的控制台中查询数据

查看String数据类型

本地:0>get Flink
"Flink"
本地:0>get Spark
"Spark"

查看Hash数据类型

Redis:0>keys *
1) "redis"
Redis:0>HGETALL redis
1) "3"
2) "{"id":3,"name":"Storm","price":300}"
3) "2"
4) "{"id":2,"name":"Spark","price":200}"
5) "1"
6) "{"id":1,"name":"Flink","price":100}"