在Scala中使用Beam使用Kafka to MySQL,您可以按照以下步骤进行操作:
libraryDependencies += "org.apache.beam" %% "beam-sdks-java-io-kafka" % "2.32.0"
libraryDependencies += "org.apache.beam" %% "beam-sdks-java-io-jdbc" % "2.32.0"
import org.apache.beam.sdk.Pipeline
import org.apache.beam.sdk.io.kafka.KafkaIO
import org.apache.beam.sdk.options.{PipelineOptions, PipelineOptionsFactory}
import org.apache.beam.sdk.transforms.{DoFn, ParDo}
import java.util.Properties
object KafkaToMySQL {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 创建 PipelineOptions 对象
val options: PipelineOptions = PipelineOptionsFactory.create()
// 创建 Pipeline 对象
val pipeline: Pipeline = Pipeline.create(options)
// Kafka 配置参数
val kafkaProperties = new Properties()
kafkaProperties.setProperty("bootstrap.servers", "your-kafka-server:9092")
kafkaProperties.setProperty("group.id", "your-consumer-group")
// 从 Kafka 读取数据
val kafkaSource = KafkaIO
.read[String, String]()
.withBootstrapServers("your-kafka-server:9092")
.withTopics(List("your-topic"))
.withConsumerConfigUpdates(kafkaProperties)
// 将数据写入 MySQL
val jdbcUrl = "jdbc:mysql://your-mysql-server:3306/your-database"
val jdbcDriver = "com.mysql.jdbc.Driver"
val jdbcUsername = "your-username"
val jdbcPassword = "your-password"
kafkaSource.apply(ParDo.of(new DoFn[KV[String, String], Void] {
@ProcessElement
def processElement(c: DoFn[KV[String, String], Void]#ProcessContext): Unit = {
val record = c.element()
val key = record.getKey
val value = record.getValue
// 写入 MySQL
Class.forName(jdbcDriver)
val connection = DriverManager.getConnection(jdbcUrl, jdbcUsername, jdbcPassword)
val statement = connection.prepareStatement("INSERT INTO your-table (key, value) VALUES (?, ?)")
statement.setString(1, key)
statement.setString(2, value)
statement.executeUpdate()
statement.close()
connection.close()
}
}))
// 运行 Pipeline
pipeline.run().waitUntilFinish()
}
}
上述代码创建了一个Beam的Pipeline,并使用KafkaIO从Kafka读取数据。然后,使用JDBC连接到MySQL数据库,并将数据插入指定的表中。
请注意,您需要将示例代码中的your-kafka-server
、your-topic
、your-mysql-server
、your-database
、your-username
、your-password
和your-table
替换为您自己的实际配置。
此外,您还需要根据您的具体需求来配置Beam和Kafka的其他参数,例如数据格式、数据转换等。
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