簡介
Flink-kafka-connector用來做什麼？
Kafka中的partition機制和Flink的並行度機制結合，實現資料恢復 Kafka可以作為Flink的source和sink 任務失敗，通過設定kafka的offset來恢復應用
kafka簡單介紹
關於kafka，我們會有專題文章介紹，這裡簡單介紹幾個必須知道的概念。
1.生產者（Producer） 顧名思義，生產者就是生產訊息的元件，它的主要工作就是源源不斷地生產出訊息，然後傳送給訊息佇列。生產者可以向訊息佇列傳送各種型別的訊息，如狹義的字串訊息，也可以傳送二進位制訊息。生產者是訊息佇列的資料來源，只有通過生產者持續不斷地向訊息佇列傳送訊息，訊息佇列才能不斷處理訊息。 2.消費者（Consumer） 所謂消費者，指的是不斷消費（獲取）訊息的元件，它獲取訊息的來源就是訊息佇列（即Kafka本身）。換句話說，生產者不斷向訊息佇列傳送訊息，而消費者則不斷從訊息佇列中獲取訊息。 3.主題（Topic） 主題是Kafka中一個極為重要的概念。首先，主題是一個邏輯上的概念，它用於從邏輯上來歸類與儲存訊息本身。多個生產者可以向一個Topic傳送訊息，同時也可以有多個消費者消費一個Topic中的訊息。Topic還有分割槽和副本的概念。Topic與訊息這兩個概念之間密切相關，Kafka中的每一條訊息都歸屬於某一個Topic，而一個Topic下面可以有任意數量的訊息。
kafka簡單操作
啟動zk：nohup bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties &
啟動server: nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &
建立一個topic：bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test
檢視topic：bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
傳送資料：bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test
啟動一個消費者：bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning
刪除topic： bin/kafka-topics.sh --delete --zookeeper localhost:2181 --topic topn
Flink消費Kafka注意事項
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setStartFromGroupOffsets()【預設消費策略】
預設讀取上次儲存的offset資訊 如果是應用第一次啟動，讀取不到上次的offset資訊，則會根據這個引數auto.offset.reset的值來進行消費資料
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setStartFromEarliest() 從最早的資料開始進行消費，忽略儲存的offset資訊
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setStartFromLatest() 從最新的資料進行消費，忽略儲存的offset資訊
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setStartFromSpecificOffsets(Map<KafkaTopicPartition, Long>) 從指定位置進行消費
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當checkpoint機制開啟的時候，KafkaConsumer會定期把kafka的offset資訊還有其他operator的狀態資訊一塊儲存起來。當job失敗重啟的時候，Flink會從最近一次的checkpoint中進行恢復資料，重新消費kafka中的資料。
-
為了能夠使用支援容錯的kafka Consumer，需要開啟checkpoint env.enableCheckpointing(5000); // 每5s checkpoint一次
搭建Kafka單機環境
我本地安裝了一個kafka_2.11-2.1.0版本的kafka
啟動Zookeeper和kafka server:
啟動zk：nohup bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties &
啟動server: nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &
複製程式碼建立一個topic:
bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test
複製程式碼
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Kafka作為Flink Sink
首先pom依賴：
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-kafka_2.11</artifactId>
<version>1.7.0</version>
</dependency>
複製程式碼向kafka寫入資料：
public class KafkaProducer {
public static void main(String[] args) throws Exception{
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStreamSource<String> text = env.addSource(new MyNoParalleSource()).setParallelism(1);
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
//new FlinkKafkaProducer("topn",new KeyedSerializationSchemaWrapper(new SimpleStringSchema()),properties,FlinkKafkaProducer.Semantic.EXACTLY_ONCE);
FlinkKafkaProducer<String> producer = new FlinkKafkaProducer("test",new SimpleStringSchema(),properties);
/*
//event-timestamp事件的發生時間
producer.setWriteTimestampToKafka(true);
*/
text.addSink(producer);
env.execute();
}
}//
複製程式碼大家這裡特別注意，我們實現了一個並行度為1的MyNoParalleSource來生產資料，程式碼如下：
//使用並行度為1的source
public class MyNoParalleSource implements SourceFunction<String> {//1
//private long count = 1L;
private boolean isRunning = true;
/**
* 主要的方法
* 啟動一個source
* 大部分情況下，都需要在這個run方法中實現一個迴圈，這樣就可以迴圈產生資料了
*
* @param ctx
* @throws Exception
*/
@Override
public void run(SourceContext<String> ctx) throws Exception {
while(isRunning){
//圖書的排行榜
List<String> books = new ArrayList<>();
books.add("Pyhton從入門到放棄");//10
books.add("Java從入門到放棄");//8
books.add("Php從入門到放棄");//5
books.add("C++從入門到放棄");//3
books.add("Scala從入門到放棄");//0-4
int i = new Random().nextInt(5);
ctx.collect(books.get(i));
//每2秒產生一條資料
Thread.sleep(2000);
}
}
//取消一個cancel的時候會呼叫的方法
@Override
public void cancel() {
isRunning = false;
}
}
複製程式碼程式碼實現了一個傳送器，來傳送書名<Pyhton從入門到放棄><Java從入門到放棄>等...
然後右鍵執行我們的程式，控制檯輸出如下：
開始源源不斷的生產資料了。
然後我們用命令去檢視一下 kafka test這個topic：
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning
複製程式碼輸出如下：
Kafka作為Flink Source
直接上程式碼：
public class KafkaConsumer {
public static void main(String[] args) throws Exception{
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>("test", new SimpleStringSchema(), properties);
//從最早開始消費
consumer.setStartFromEarliest();
DataStream<String> stream = env
.addSource(consumer);
stream.print();
//stream.map();
env.execute();
}
}//
複製程式碼控制檯輸出如下：
