红色连接flink与redis的深度对接（redis连接flink）
Flink与Redis的深度对接
Flink是一个开源的大数据流处理框架，它可以高效地处理流式数据和批量数据处理任务。为了更好地支持大规模数据的实时处理，Flink结合外部系统的存储技术，可以更好地优化数据处理流程，提高数据处理性能。
Redis是一款性能卓越、易用性强的基于内存的开源非关系型数据库，它可以支持数千万级别的数据存储应用，也可以用作分布式事务处理，消息中间件等等。Redis的快速存取和安全有效的操作，使其成为Flink的需求更多的可选择的存储技术。
Flink和Redis的深度对接,旨在使Flink易于访问Redis服务上的数据，从而实现数据处理任务的有效实现和运行。可以两种方式来实现Flink与Redis的深度对接，第一种是使用Redis内置的Java客户端来扩展Flink；第二种是使用Redis Connector插件来扩展Flink。
1、 利用Redis内置的客户端扩展Flink
Flink可以通过支持内置的java客户端来和Redis服务进行深度对接，下面是一个简单的例子：
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class RedisSinkExample{
public static void mn(String[] args){
final ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataSet> dataSet = env.fromElements(
new Tuple2(“key1”, “Hello, Redis!”),
new Tuple2(“key2”, “Hello, World!”));
dataSet.mapPartition(new RichMapPartitionFunction, Long>(){
@Override
public void mapPartition(Iterable> values, Collector out) throws Exception {
Jedis jedis = new Jedis(“localhost”);
values.forEach(e -> {
jedis.set(e.f0, e.f1);
});
out.collect(values.spliterator().estimateSize());
}
}).print();
}
}
上面的示例中，Flink和Redis服务的深度对接是通过使用Redis内置的 java 客户端来实现的。
2、使用Redis Connector扩展Flink
虽然Flink可以使用Redis内置的Java客户端来实现数据的深度对接，但它的实现方式非常不方便，在多开发人员和复杂项目中，使用 Redis Connector 扩展Flink可以出奇的方便。
Flink使用Redis Connector可以提供如下功能:
1. 通过Redis数据管理仓库 ，支持从Redis中获取和发布数据这样的分布式交换；
2. 通过Redis数据持久化，将数据持久化到Redis集群中；
3. 支持Flink和Redis的流数据的双向交互，更新Redis中的数据；
实现Flink和Redis Connector的深度对接，你可以使用如下代码：
// Create the environment
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// 数据表以外部Redis结合
RedisOptions redisOptions = new RedisOptions();
redisOptions.setHost(“localhost”);
redisOptions.setPort(6379);
// 设置Redis连接
RedisTableSource redisTableSource = new RedisTableSource(
“tableName”, // Redis表名
redisOptions, // Redis连接信息
new String[]{“key1”, “key2”} // 要查询的Redis键值
);
env.registerTableSource(“source”, redisTableSource); // 注册Redis数据表
// 执行SQL
Table envTable = env.sqlQuery(“SELECT key1, key2 FROM source”);
// 显示结果
envTable.printSchema();
envTable.execute().print();
通过Redis Connector插件，Flink开发者可以更轻松地进行Flink和Redis的深度对接，从而实现更有效的数据处理和持久化。
从上面的分析可以看出，Flink 和 Redis的深度对接有助于优化数据处理流程，并且能够更有效地利用Redis的高速存取和安全有
