Apache Flink是一個分布式流處理框架，能夠輕松地處理大規模的數據流。Flink可以連接多種數據源，能夠快速構建實時流處理應用程序。在應用程序運行期間，我們通常需要將統計結果持久化存儲到數據庫中。在本文中，我們將探討如何將Flink的統計結果追加到MySQL中。

首先，我們需要添加Flink官方提供的MySQL連接器。連接器是一種用于將Flink與其他系統集成的組件。我們可以在項目的pom.xml文件中添加如下依賴：

<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-jdbc</artifactId>
<version>1.11.2</version>
</dependency>

接下來，我們可以定義一個將數據寫入MySQL的函數。我們可以使用JDBC來連接數據庫，并將每次統計的結果存儲在數據庫中。下面是一個寫入MySQL的示例：

public class MySQLWriter implements SinkFunction<Tuple2<String, Integer>> {
private Connection connection;
public MySQLWriter(String url, String username, String password) throws SQLException {
connection = DriverManager.getConnection(url, username, password);
connection.setAutoCommit(false);
}
@Override
public void invoke(Tuple2<String, Integer> value, Context context) throws Exception {
PreparedStatement preparedStatement =
connection.prepareStatement("INSERT INTO word_count (word, count) VALUES (?, ?)");
preparedStatement.setString(1, value.f0);
preparedStatement.setInt(2, value.f1);
preparedStatement.executeUpdate();
connection.commit();
}
@Override
public void close() throws Exception {
super.close();
if (connection != null) {
connection.close();
}
}
}

在上述代碼中，我們使用了Flint的SinkFunction來定義MySQL的寫入邏輯。在invoke方法中，我們執行了一個INSERT語句，并將結果存儲在MySQL中。

接下來，我們需要在Flink應用程序中使用定義的MySQLWriter。下面是一個基本的Flink應用程序示例：

public class WordCount {
public static void main(String[] args) throws Exception {
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<String> text = env.socketTextStream("localhost", 9999);
DataStream<Tuple2<String, Integer>> counts =
text.flatMap(new LineSplitter())
.keyBy(0)
.timeWindow(Time.seconds(5))
.sum(1);
counts.addSink(new MySQLWriter("jdbc:mysql://localhost:3306/word_count", "root", "password"));
env.execute("Word Count");
}
public static final class LineSplitter implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> {
@Override
public void flatMap(String line, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) {
String[] words = line.split(" ");
for (String word : words) {
out.collect(new Tuple2<(word, 1)>);
}
}
}
}

在上述代碼中，我們定義了一個基本的流處理任務。我們首先創建了一個數據源，然后將數據按照單詞切分。接著，我們將單詞的統計結果寫入MySQL中。最后，我們執行Flint任務并啟動流處理。

以上就是在Flink中將統計結果追加到MySQL中的一些基本示例。通過上述程序，開發人員可以理解如何將Flink應用程序的統計結果持久化存儲到數據庫中。