Dinky的使用——snappy2mysql

需求：将压缩文件snappy的数据同步到mysql数据库

snappy可以作为orc文件的压缩格式存在，所以在添加依赖包的时候，直接添加orc的依赖包就可以了

还有一点注意的是，在创建hive表的时候，指明snappy压缩

下面是一个hive建表举例

create table stu_orc(id int,name string)
stored as orc 
tblproperties ('orc.compress'='snappy');

一、添加依赖包

在dinky的plugins目录和flink的lib目录下，添加orc依赖jar包，并重启dinky和flink

下载地址参考：https://www.bookstack.cn/read/ApacheFlink-1.13-zh/6f9399b3e1a8dd04.md

再次提醒，下载的时候注意flink的版本，要跟自己的flink版本匹配

二、创建作业

三、编写flinksql代码

我这里提前准备好snappy压缩文件，提前创建Hive的snappy表，并插入数据，hdfs上下载好snappy格式的数据文件

CREATE TABLE fs_table (
`id` STRING,
`name` STRING,
`sex` STRING,
`age` STRING,
`work` STRING
)  WITH (
  'connector'='filesystem',
  'path'='/home/data/snappy',
  'format'='orc'
);

CREATE TABLE snappy_out( 
`id` STRING,
`name` STRING,
`sex` STRING,
`age` STRING,
`work` STRING
) WITH (
  'connector' = 'jdbc', 
  'url' = 'jdbc:mysql://172.16.119.50:3306/test?createDatabaseIfNotExist=true&useSSL=false',
  'username' = 'root',
  'password' = 'Tj@20220710', 
  'table-name' = 'snappy_out' 
);

INSERT INTO snappy_out select id,name,sex,age,work from fs_table;

四、运行作业

检测sql语句没有语法问题后，选定提前部署的flink集群，直接运行作业

运行成功

查看mysql表的数据，确认数据是否同步过来