医院挂号系统源码(含数据库)

本系统经过多年应用并且持续不断改进，系统各部功能已基本完善，非常适合大型医疗集团，当然小型医院或科室就更适合了。

文件：590m.com/f/25127180-499031859-968efa（访问密码：551685）

以下内容无关：

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Flink的API做了4层的封装，上两层TableAPI、SQL语法相对简单便于编写，面对小需求可以快速上手解决，本文参考官网及部分线上教程编写source端、sink端代码，分别读取socket、kafka及文本作为source，并将流数据输出写入Kafka、ES及MySQL，方便后续查看使用。

二、代码部分
说明：这里使用connect及DDL两种写法，connect满足Flink1.10及以前版本使用，目前官方文档均是以DDL写法作为介绍，建议1.10以后的版本使用DDL写法操作，通用性更强。

1.读取（Source）端写法
1.1 基础环境建立，方便演示并行度为1且不设置CK

//建立Stream环境，设置并行度为1
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment().setParallelism(1);
//建立Table环境
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
1.2 读取Socket端口数据，并使用TableAPI及SQL两种方式查询

//读取服务器9999端口数据，并转换为对应JavaBean
SingleOutputStreamOperator mapDS = env.socketTextStream(“hadoop102”, 9999)
.map(value -> {
String[] split = value.split(",");
return new WaterSensor(split[0]
, Long.parseLong(split[1])
, Integer.parseInt(split[2]));});
//创建表：将流转换成动态表。
Table table = tableEnv.fromDataStream(mapDS);
//对动态表进行查询,TableAPI方式
Table selectResult = table.where(("id").isEqual("ws001")).select(("id").isEqual("ws_001")).select(("id").isEqual("ws001")).select((“id”), $(“ts”), $(“vc”));
//对动态表镜像查询，SQL方式-未注册表
Table selectResult = tableEnv.sqlQuery("select * from " + table);
1.3 读取文本（FileSystem）数据，并使用TableAPI进行查询

//Flink1.10写法使用connect方式，读取txt文件并建立临时表
tableEnv.connect(new FileSystem().path(“input/sensor.txt”))
.withFormat(new Csv().fieldDelimiter(’,’).lineDelimiter("\n"))
.withSchema(new Schema().field(“id”, DataTypes.STRING())
.field(“ts”, DataTypes.BIGINT())
.field(“vc”,DataTypes.INT()))
.createTemporaryTable(“sensor”);

//转换成表对象，对表进行查询。SQL写法参考Socket段写法
Table table = tableEnv.from(“sensor”);
Table selectResult = table.groupBy(("id")).aggregate(("id")).aggregate(("id")).aggregate((“id”).count().as(“id_count”))select($(“id”), $(“id_count”));
1.4 消费Kafka数据，并使用TableAPI进行查询，分别用conncet及DDL写法

//Flink1.10写法使用connect方式，消费kafka对应主题并建立临时表
tableEnv.connect(new Kafka().version(“universal”)
.topic(“sensor”)
.startFromLatest()
.property(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,“hadoop102:9092”)
.property(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,“BD”))//消费者组
.withSchema(new Schema().field(“id”, DataTypes.STRING())
.field(“ts”, DataTypes.BIGINT())
.field(“vc”,DataTypes.INT()))
.withFormat(new Csv())
.createTemporaryTable(“sensor”);

//Flink1.10以后使用DDL写法
tableEnv.executeSql(“CREATE TABLE sensor (” +
" id STRING," +
" ts BIGINT," +
" vc INT" +
“) WITH (” +
" ‘connector’ = ‘kafka’," +
" ‘topic’ = ‘sensor’," +
" ‘properties.bootstrap.servers’ = ‘hadoop102:9092’," +
" ‘properties.group.id’ = ‘BD’," +
" ‘scan.startup.mode’ = ‘latest-offset’," +
" ‘format’ = ‘csv’" +
“)”);

//转换成表对象，对表进行查询。SQL写法参考Socket段写法
Table table = tableEnv.from(“sensor”);
Table selectResult = table.groupBy(("id")).aggregate(("id")).aggregate(("id")).aggregate((“id”).count().as(“id_count”))
.select($(“id”), $(“id_count”));
2.写入（Sink）端部分写法
2.1 写入文本文件

//创建表：创建输出表，connect写法
tableEnv.connect(new FileSystem().path(“out/sensor.txt”))
.withFormat(new Csv())
.withSchema(new Schema().field(“id”, DataTypes.STRING())
.field(“ts”, DataTypes.BIGINT())
.field(“vc”,DataTypes.INT()))
.createTemporaryTable(“sensor”);

//将数据写入到输出表中即实现sink写入，selectResult则是上面source侧查询出来的结果表
selectResult.executeInsert(“sensor”);
2.2 写入Kafka

//connect写法
tableEnv.connect(new Kafka().version(“universal”)
.topic(“sensor”)
.sinkPartitionerRoundRobin() //轮询写入
.property(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,“hadoop102:9092”))
.withSchema(new Schema().field(“id”, DataTypes.STRING())
.field(“ts”, DataTypes.BIGINT())
.field(“vc”,DataTypes.INT()))
.withFormat(new Json())
.createTemporaryTable(“sensor”);

//DDL写法
tableEnv.executeSql(“CREATE TABLE sensor (” +
" id STRING," +
" ts BIGINT," +
" vc INT" +
“) WITH (” +
" ‘connector’ = ‘kafka’," +
" ‘topic’ = ‘sensor’," +
" ‘properties.bootstrap.servers’ = ‘hadoop102:9092’," +
" ‘format’ = ‘json’" +
“)”);

//将数据写入到输出表中即实现sink写入，selectResult则是上面source侧查询出来的结果表
selectResult.executeInsert(“sensor”);
2.3 写入MySQL（JDBC方式，这里手动导入了mysql-connector-java-5.1.9.jar）

//DDL
tableEnv.executeSql(“CREATE TABLE sink_sensor (” +
" id STRING," +
" ts BIGINT," +
" vc INT," +
" PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED" +
“) WITH (” +
" ‘connector’ = ‘jdbc’," +
" ‘url’ = ‘jdbc:mysql://hadoop102:3306/test?useSSL=false’," +
" ‘table-name’ = ‘sink_test’," +
" ‘username’ = ‘root’," +
" ‘password’ = ‘123456’" +
“)”);

//将数据写入到输出表中即实现sink写入，selectResult则是上面source侧查询出来的结果表
selectResult.executeInsert(“sensor”);
2.4 写入ES

//connect写法
tableEnv.connect(new Elasticsearch()
.index(“sensor”)
.documentType("_doc")
.version(“7”)
.host(“localhost”,9200,“http”)
//设置为1，每行数据都写入是方便客户端输出展示，生产勿使用
.bulkFlushMaxActions(1))
.withSchema(new Schema()
.field(“id”, DataTypes.STRING())
.field(“ts”, DataTypes.BIGINT())
.field(“vc”,DataTypes.INT()))
.withFormat(new Json())
.inAppendMode()
.createTemporaryTable(“sensor”);
//DDL写法
tableEnv.executeSql(“CREATE TABLE sensor (” +
" id STRING," +
" ts BIGINT," +
" vc INT," +
" PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED" +
“) WITH (” +
" ‘connector’ = ‘elasticsearch-7’," +
" ‘hosts’ = ‘http://localhost:9200’," +
" ‘index’ = ‘users’," +
" ‘sink.bulk-flush.max-actions’ = ‘1’)"

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