Flink与Spring Boot集成实践：搭建实时数据处理平台

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
 
@SpringBootApplication
public class FlinkSpringBootApplication {
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 启动Spring Boot应用
        SpringApplication.run(FlinkSpringBootApplication.class, args);
 
        // 创建Flink流处理执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        // 创建Flink表环境
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
 
        // 定义数据源
        DataStream<String> dataStream = env.fromElements("Hello", "Ciao", "Hola");
 
        // 注册为表
        tableEnv.createTemporaryView("Greetings", dataStream);
 
        // 执行SQL查询
        tableEnv.executeSql("SELECT * FROM Greetings").print();
 
        // 执行Flink流处理任务
        env.execute("Flink SQL Job");
    }
}

这段代码展示了如何在Spring Boot应用中启动Flink流处理任务。首先启动Spring Boot应用，然后创建Flink的流处理执行环境和表环境，定义数据源并注册为表，执行SQL查询，最后执行流处理任务。这个实践是实时数据处理平台的基础，展示了如何将Flink与Spring Boot结合使用。