flink-connector-jdbc-ext

这是一个扩展的flink-connector-jdbc，相比于官方连接器该版本实现了更多的数据库连接支持，现在支持的数据库有:

MySql
PostgreSQL
Derby
ClickHouse
Phoenix

后面会继续改造以支持更多的jdbc连接。

使用方法

1、mvn 打包

进入flink-connector-jdbc-ext\flink-connectors\flink-connector-jdbc目录，执行mvn打包命令

clean install -DskipTests -Dfast

打包完成可以在flink-connector-jdbc-ext\flink-connectors\flink-connector-jdbc\target目录下找到打包好的jar包

2、使用

将打包好的jar添加到你开发环境的maven本地库中，执行命令

mvn install:install-file -Dfile=/opt/flink-connector-jdbc-ext_2.11.1.14.0 -DgroupId=org.apache.flink -DartifactId=flink-connector-jdbc-ext_2.12 -Dversion=1.14.5 -Dpackaging=jar

maven引入

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>  
  <artifactId>flink-connector-jdbc-ext_2.11</artifactId>  
  <version>1.14.0</version>  
</dependency> 

3、驱动兼容

数据库	驱动	版本
Clickhouse	clickhouse-jdbc	0.2.4
Phoenix	phoenix-core	5.0.0-HBase-2.0

4、示例

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
EnvironmentSettings bsSettings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();
StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env, bsSettings);
//加载clickhouse表
tEnv.executeSql("create table test2(" +
        "`id` INT," +
        "`name` STRING" +
        ")WITH(" +
        "'connector' = 'jdbc'," +
        "'url' = 'jdbc:clickhouse://192.168.78.17:8123/default'," +
        "'table-name' = 'test2')");
tEnv.executeSql("select * from test2").print();

希望老铁们给点个Start，我会继续解锁连接器技能，有问题一起交流，李新兆微信：z1224576376