关于tdengine:技术干货代码示例使用-Apache-Flink-连接-TDengine

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小 T 导读：想用 Flink 对接 TDengine？保姆级教程来了。

TDengine 是由涛思数据开发并开源的一款高性能、分布式、反对 SQL 的时序数据库（Time-Series Database）。

除了外围的时序数据库性能外，TDengine 还提供缓存、数据订阅、流式计算等大数据平台所须要的系列性能。然而很多小伙伴出于架构的思考，还是须要将数据导出到 Apache Flink、Apache Spark 等平台进行计算剖析。

为了帮忙大家对接，咱们特地推出了保姆级课程，包学包会。

Apache Flink 提供了 SourceFunction 和 SinkFunction，用来提供 Flink 和内部数据源的连贯，其中 SouceFunction 为从数据源读取数据，SinkFunction 为将数据写入数据源。与此同时，Flink 提供了 RichSourceFunction 和 RichSinkFunction 这两个类（继承自 AbstractRichFunction），提供了额定的初始化 (open(Configuration)) 和销毁办法(close())。通过重写这两个办法，能够防止每次读写数据时都从新建设连贯。

残缺源码：https://github.com/liuyq-617/…

代码逻辑：

用处：数据源连贯，数据读取

package com.taosdata.flink;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.RichSourceFunction;
import com.taosdata.model.Sensor;
import java.sql.*;
import java.util.Properties;
public class SourceFromTDengine extends RichSourceFunction<Sensor> {
    Statement statement;
    private Connection connection;
    private String property;
    public SourceFromTDengine(){super();
    }
    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {super.open(parameters);
        String driver = "com.taosdata.jdbc.rs.RestfulDriver";
        String host = "u05";
        String username = "root";
        String password = "taosdata";
        String prop = System.getProperty("java.library.path");
        Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(SourceFromTDengine.class);
        LOG.info("java.library.path:{}", prop);
        System.out.println(prop);
        Class.forName(driver);
        Properties properties = new Properties();
        connection = DriverManager.getConnection("jdbc:TAOS-RS://" + host + ":6041/tt" + "?user=root&password=taosdata"
                , properties);
        statement = connection.createStatement();}
    @Override
    public void close() throws Exception {super.close();
        if (connection != null) {connection.close();
        }
        if (statement != null) {statement.close();
        }
    }
    @Override
    public void run(SourceContext<Sensor> sourceContext) throws Exception {
        try {
            String sql = "select * from tt.meters";
            ResultSet resultSet = statement.executeQuery(sql);
            while (resultSet.next()) {Sensor sensor = new Sensor( resultSet.getLong(1),
                        resultSet.getInt("vol"),
                        resultSet.getFloat("current"),
                        resultSet.getString("location").trim());
                sourceContext.collect(sensor);
            }
        } catch (Exception e) {e.printStackTrace();
        }
    }
    @Override
    public void cancel() {}
}

用处：数据源连贯，数据写入

SinkToTDengine

package com.taosdata.flink;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction;
import com.taosdata.model.Sensor;
import java.sql.*;
import java.util.Properties;
public class SinkToTDengine extends RichSinkFunction<Sensor> {
    Statement statement;
    private Connection connection;
    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {super.open(parameters);
        String driver = "com.taosdata.jdbc.rs.RestfulDriver";
        String host = "TAOS-FQDN";
        String username = "root";
        String password = "taosdata";
        String prop = System.getProperty("java.library.path");
        System.out.println(prop);
        Class.forName(driver);
        Properties properties = new Properties();
        connection = DriverManager.getConnection("jdbc:TAOS-RS://" + host + ":6041/tt" + "?user=root&password=taosdata"
                , properties);
        statement = connection.createStatement();}
    @Override
    public void close() throws Exception {super.close();
        if (connection != null) {connection.close();
        }
        if (statement != null) {statement.close();
        }
    }
    @Override
    public void invoke(Sensor sensor, Context context) throws Exception {
        try {String sql = String.format("insert into sinktest.%s using sinktest.meters tags('%s') values(%d,%d,%f)", 
                                sensor.getLocation(),
                                sensor.getLocation(),
                                sensor.getTs(),
                                sensor.getVal(),
                                sensor.getCurrent());
            statement.executeUpdate(sql);
        } catch (Exception e) {e.printStackTrace();
        }
    }
}

用处：定义数据结构，用来承受数据

package com.taosdata.model;
public class Sensor {
    public long ts;
    public int val;
    public float current;
    public String location;
    public Sensor() {}
    public Sensor(long ts, int val, float current, String location) {
        this.ts = ts;
        this.val = val;
        this.current = current;
        this.location = location;
    }
    public long getTs() {return ts;}
    public void setTs(long ts) {this.ts = ts;}
    public int getVal() {return val;}
    public void setVal(int val) {this.val = val;}
    public float getCurrent() {return current;}
    public void setCurrent(float current) {this.current = current;}
    public String getLocation() {return location;}
    public void setLocation(String location) {this.location = location;}
    @Override
    public String toString() {
        return "Sensor{" +
                "ts=" + ts +
                ", val=" + val +
                ", current=" + current +
                ", location='" + location + '\'' +
                '}';
    }
}

用处：调用 Flink 进行读取和写入数据

package com.taosdata;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import com.taosdata.model.Sensor;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.slf4j.Logger;
public class ReadFromTDengine {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        DataStreamSource<Sensor> SensorList = env.addSource(new com.taosdata.flink.SourceFromTDengine() );
        SensorList.print();
        SensorList.addSink(new com.taosdata.flink.SinkToTDengine() );       
        env.execute();}
}

wget https://dlcdn.apache.org/flin…
tar zxf flink-1.14.3-bin-scala_2.12.tgz -C /usr/local
/usr/local/flink-1.14.3/bin/start-cluster.sh

创立原始数据：

create database tt;
create table meters (ts TIMESTAMP,vol INT,current FLOAT) TAGS (location BINARY(20));
insert into beijing using meters tags(‘beijing’) values(now,220,30.2);

创立指标数据库表：

create database sinktest;
create table meters (ts TIMESTAMP,vol INT,current FLOAT) TAGS (location BINARY(20));

源码地位：https://github.com/liuyq-617/…

mvn clean package

flink run target/test-flink-1.0-SNAPSHOT-dist.jar

读取数据

vi log/flink-root-taskexecutor-0-xxxxx.out
查看到数据打印：Sensor{ts=1645166073101, val=220, current=5.7, location=’beijing’}

写入数据

show sinktest.tables;
曾经创立了 beijing 子表
select * from sinktest.beijing;
能够查问到刚插入的数据

触类旁通的小伙伴此时曾经猜到，只有把 JDBC URL 批改一下就能够了。

然而 Flink 每次分派作业时都在应用一个新的 ClassLoader，而咱们在计算节点上就会失去“Native library already loaded in another classloader”谬误。

为了防止此问题，能够将 JDBC 的 jar 包放到 Flink 的 lib 目录下，不去调用 dist 包就能够了。

cp taos-jdbcdriver-2.0.37-dist.jar /usr/local/flink-1.14.3/lib
flink run target/test-flink-1.0-SNAPSHOT.jar

通过在我的项目中引入 SourceFromTDengine 和 SinkToTDengine 两个类，即可实现在 Flink 中对 TDengine 的读写操作。前面咱们会有文章介绍 Spark 和 TDengine 的对接。

注：文中应用的是 JDBC 的 RESTful 接口，这样就不必在 Flink 的节点装置 TDengine，JNI 形式须要在 Flink 节点装置 TDengine Database 的客户端。

想理解更多 TDengine Database 的具体细节，欢送大家在 GitHub 上查看相干源代码。

正文完

tdengine

发表至： tdengine

2022-05-27

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关于tdengine:技术干货代码示例使用-Apache-Flink-连接-TDengine

0、前言

1、技术实现

2、代码实现

1) 自定义类 SourceFromTDengine

2) 自定义类 SinkToTDengine

3) 自定义类 Sensor

4) 主程序类 ReadFromTDengine

3、简略测试 RESTful 接口

1) 环境筹备：

a) Flink 装置 & 启动：

b) TDengine Database 环境筹备：

2) 打包编译：

3) 程序启动：

4、应用 JNI 形式

5、小结

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关于tdengine:技术干货代码示例使用-Apache-Flink-连接-TDengine

0、前言

1、技术实现

2、代码实现

1) 自定义类 SourceFromTDengine

2) 自定义类 SinkToTDengine

3) 自定义类 Sensor

4) 主程序类 ReadFromTDengine

3、简略测试 RESTful 接口

1) 环境筹备：

a) Flink 装置 & 启动：

b) TDengine Database 环境筹备：

2) 打包编译：

3) 程序启动：

4、应用 JNI 形式

5、小结

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