SpringBoot与Flink的集成主要涉及到以下几个方面：

1. 引入Flink依赖：在pom.xml文件中添加Flink的依赖，例如：

    org.apache.flink

    flink-connector-kafka

    1.13.2





    org.apache.flink

    flink-connector-jdbc

    1.13.2

2. 配置Kafka和JDBC连接：在application.properties或application.yml文件中配置Kafka和JDBC的相关信息，例如：

spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test?useSSL=false&serverTimezone=UTC

spring.datasource.username=root

spring.datasource.password=123456

spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver



spring.kafka.bootstrap-servers=localhost:9092

spring.kafka.consumer.group-id=test-group

spring.kafka.consumer.auto-offset-reset=earliest



spring.flink.config.uris=classpath:flink-conf/flink-env.yaml

3. 创建Flink配置文件：在classpath下的flink-conf目录下创建一个名为flink-env.yaml的文件，用于配置Flink的相关参数，例如：

# Flink Configuration

cluster_name = cluster1

taskmanager_id = taskmanager-1

network_timeout_ms = 5000

max_parallelism = 4

checkpoint_interval = 10000

log_level = WARN

streaming_batch_size = 16384

4. 创建数据源：在Flink的SQLContext中，需要创建一个数据源，例如：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;

import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;

import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;

import org.apache.flink.table.api.Table;

import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;

import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironmentFactory;

import java.util.Properties;



public class FlinkIntegrationDemo {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        // 创建环境设置

        EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();

        // 创建流处理环境

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        env.setParallelism(1);

        // 创建表环境

        StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironmentFactory.create(settings);

        // 创建数据源

        DataSet kafkaSource = tEnv.fromElements("1", "2", "3");

        // 创建表并注册为数据源

        Table table = tEnv.fromDataSet(kafkaSource, "myTable");

        // 注册数据源

        table.registerTemporaryTable("tempTable");

        // 执行任务

        Table result = table.sqlQuery("SELECT  FROM tempTable");

        System.out.println(result);

        // 关闭环境

        env.execute("Flink integration demo");

    }

}

5. 运行程序：运行FlinkIntegrationDemo类，可以看到Flink已经成功接收到来自Kafka的数据，并将其存储在临时表中。SpringBoot与Flink代码的简单集成，通过写一些简单的代码来梳理其中的逻辑。