1.Flink深入浅出：JDBC Connector源码分析
Flink深入浅出：JDBC Connector源码分析
大数据开发中，源码数据分析与报表制作是源码日常工作中最常遇到的任务。通常，源码我们通过读取Hive数据来进行计算，源码并将结果保存到数据库中，源码然后通过前端读取数据库来进行报表展示。源码anypapa源码然而，源码使用FlinkSQL可以简化这一过程，源码通过一个SQL语句即可完成整个ETL流程。源码
在Flink中，源码读取Hive数据并将数据写入数据库是源码常见的需求。本文将重点讲解数据如何写入数据库的源码过程，包括刷写数据库的源码机制和原理。
以下是源码本文将讲解的几个部分，以解答在使用过程中可能产生的源码疑问：
1. 表的定义
2. 定义的表如何找到具体的实现类（如何自定义第三方sink）
3. 写入数据的机制原理
（本篇基于1..0源码整理而成）
1. 表的定义
Flink官网提供了SQL中定义表的示例，以下以oracle为例：
定义好这样的表后，就可以使用insert into student执行插入操作了。apollo本地缓存源码接下来，我们将探讨其中的技术细节。
2. 如何找到实现类
实际上，这一过程涉及到之前分享过的SPI（服务提供者接口），即DriverManager去寻找Driver的过程。在Flink SQL执行时，会通过translate方法将SQL语句转换为对应的Operation，例如insert into xxx中的公众号源码在哪xxx会转换为CatalogSinkModifyOperation。这个操作会获取表的信息，从而得到Table对象。如果这个Table对象是CatalogTable，则会进入TableFactoryService.find()方法找到对应的实现类。
寻找实现类的过程就是SPI的过程。即通过查找路径下所有TableFactory.class的实现类，加载到内存中。这个SPI的绝地求生DM源码定义位于resources下面的META-INFO下，定义接口以及实现类。
加载到内存后，首先判断是否是TableFactory的实现类，然后检查必要的参数是否满足（如果不满足会抛出异常，很多人在第一次使用Flink SQL注册表时，都会遇到NoMatchingTableFactoryException异常，其实都是因为配置的属性不全或者Jar报不满足找不到对应的TableFactory实现类造成的）。
找到对应的分销复投源码实现类后，调用对应的createTableSink方法就能创建具体的实现类了。
3. 工厂模式+创建者模式，创建TableSink
JDBCTableSourceSinkFactory是JDBC表的具体实现工厂，它实现了stream的sinkfactory。在1..0版本中，它不能在batch模式下使用，但在1.版本中据说会支持。这个类使用了经典的工厂模式，其中createStreamTableSink负责创建真正的Table，基于创建者模式构建JDBCUpsertTableSink。
创建出TableSink之后，就可以使用Flink API，基于DataStream创建一个Sink，并配置对应的并行度。
4. 消费数据写入数据库
在消费数据的过程中，底层基于PreparedStatement进行批量提交。需要注意的是提交的时机和机制。
控制刷写触发的最大数量 'connector.write.flush.max-rows' = ''
控制定时刷写的时间 'connector.write.flush.interval' = '2s'
这两个条件先到先触发，这两个参数都是可以通过with()属性配置的。
JDBCUpsertFunction很简单，主要的工作是包装对应的Format，执行它的open和invoke方法。其中open负责开启连接，invoke方法负责消费每条数据提交。
接下来，我们来看看关键的format.open()方法：
接下来就是消费数据，执行提交了
AppendWriter很简单，只是对PreparedStatement的封装而已
5. 总结
通过研究代码，我们应该了解了以下关键问题：
1. JDBC Sink执行的机制，比如依赖哪些包？（flink-jdbc.jar，这个包提供了JDBCTableSinkFactory的实现）
2. 如何找到对应的实现？基于SPI服务发现，扫描接口实现类，通过属性过滤，最终确定对应的实现类。
3. 底层如何提交记录？目前只支持append模式，底层基于PreparedStatement的addbatch+executeBatch批量提交
4. 数据写入数据库的时机和机制？一方面定时任务定时刷新，另一方面数量超过限制也会触发刷新。
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