Flink的sink实战之二:kafka

程序员欣宸 2020-11-09 08:17:29
kafka 实战 Flink 之二 sink


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本篇概览

本文是《Flink的sink实战》系列的第二篇,前文《Flink的sink实战之一:初探》对sink有了基本的了解,本章来体验将数据sink到kafka的操作;

全系列链接

  1. 《Flink的sink实战之一:初探》
  2. 《Flink的sink实战之二:kafka》
  3. 《Flink的sink实战之三:cassandra3》
  4. 《Flink的sink实战之四:自定义》

版本和环境准备

本次实战的环境和版本如下:

  1. JDK:1.8.0_211
  2. Flink:1.9.2
  3. Maven:3.6.0
  4. 操作系统:macOS Catalina 10.15.3 (MacBook Pro 13-inch, 2018)
  5. IDEA:2018.3.5 (Ultimate Edition)
  6. Kafka:2.4.0
  7. Zookeeper:3.5.5

<font color="red">请确保上述环境和服务已经就绪;</font>

源码下载

如果您不想写代码,整个系列的源码可在GitHub下载到,地址和链接信息如下表所示(https://github.com/zq2599/blo...

名称 链接 备注
项目主页 https://github.com/zq2599/blo... 该项目在GitHub上的主页
git仓库地址(https) https://github.com/zq2599/blo... 该项目源码的仓库地址,https协议
git仓库地址(ssh) git@github.com:zq2599/blog_demos.git 该项目源码的仓库地址,ssh协议

这个git项目中有多个文件夹,本章的应用在<font color="blue">flinksinkdemo</font>文件夹下,如下图红框所示:
在这里插入图片描述
准备完毕,开始开发;

准备工作

正式编码前,先去官网查看相关资料了解基本情况:

  1. 地址:https://ci.apache.org/project...
  2. 我这里用的kafka是2.4.0版本,在官方文档查找对应的库和类,如下图红框所示:

在这里插入图片描述

kafka准备

  1. 创建名为test006的topic,有四个分区,参考命令:
./kafka-topics.sh \
--create \
--bootstrap-server 127.0.0.1:9092 \
--replication-factor 1 \
--partitions 4 \
--topic test006
  1. 在控制台消费test006的消息,参考命令:
./kafka-console-consumer.sh \
--bootstrap-server 127.0.0.1:9092 \
--topic test006
  1. 此时如果该topic有消息进来,就会在控制台输出;
  2. 接下来开始编码;

创建工程

  1. 用maven命令创建flink工程:
mvn \
archetype:generate \
-DarchetypeGroupId=org.apache.flink \
-DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java \
-DarchetypeVersion=1.9.2
  1. 根据提示,groupid输入<font color="blue">com.bolingcavalry</font>,artifactid输入<font color="blue">flinksinkdemo</font>,即可创建一个maven工程;
  2. 在pom.xml中增加kafka依赖库:
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-kafka_2.11</artifactId>
<version>1.9.0</version>
</dependency>
  1. 工程创建完成,开始编写flink任务的代码;

发送字符串消息的sink

先尝试发送字符串类型的消息:

  1. 创建KafkaSerializationSchema接口的实现类,后面这个类要作为创建sink对象的参数使用:
package com.bolingcavalry.addsink;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaSerializationSchema;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
public class ProducerStringSerializationSchema implements KafkaSerializationSchema<String> {
private String topic;
public ProducerStringSerializationSchema(String topic) {
super();
this.topic = topic;
}
@Override
public ProducerRecord<byte[], byte[]> serialize(String element, Long timestamp) {
return new ProducerRecord<byte[], byte[]>(topic, element.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
}
}
  1. 创建任务类KafkaStrSink,请注意FlinkKafkaProducer对象的参数,FlinkKafkaProducer.Semantic.EXACTLY_ONCE表示严格一次:
package com.bolingcavalry.addsink;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Properties;
public class KafkaStrSink {
public static void main(String[] args) throws Exception {
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
//并行度为1
env.setParallelism(1);
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bootstrap.servers", "192.168.50.43:9092");
String topic = "test006";
FlinkKafkaProducer<String> producer = new FlinkKafkaProducer<>(topic,
new ProducerStringSerializationSchema(topic),
properties,
FlinkKafkaProducer.Semantic.EXACTLY_ONCE);
//创建一个List,里面有两个Tuple2元素
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("aaa");
list.add("bbb");
list.add("ccc");
list.add("ddd");
list.add("eee");
list.add("fff");
list.add("aaa");
//统计每个单词的数量
env.fromCollection(list)
.addSink(producer)
.setParallelism(4);
env.execute("sink demo : kafka str");
}
}
  1. 使用mvn命令编译构建,在target目录得到文件<font color="blue">flinksinkdemo-1.0-SNAPSHOT.jar</font>;
  2. 在flink的web页面提交flinksinkdemo-1.0-SNAPSHOT.jar,并制定执行类,如下图:

在这里插入图片描述

  1. 提交成功后,如果flink有四个可用slot,任务会立即执行,会在消费kafak消息的终端收到消息,如下图:

在这里插入图片描述

  1. 任务执行情况如下图:

在这里插入图片描述

发送对象消息的sink

再来尝试如何发送对象类型的消息,这里的对象选择常用的Tuple2对象:

  1. 创建KafkaSerializationSchema接口的实现类,该类后面要用作sink对象的入参,请注意代码中捕获异常的那段注释:<font color="red">生产环境慎用printStackTrace()!!!</font>
package com.bolingcavalry.addsink;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.shaded.jackson2.com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
import org.apache.flink.shaded.jackson2.com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaSerializationSchema;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import javax.annotation.Nullable;
public class ObjSerializationSchema implements KafkaSerializationSchema<Tuple2<String, Integer>> {
private String topic;
private ObjectMapper mapper;
public ObjSerializationSchema(String topic) {
super();
this.topic = topic;
}
@Override
public ProducerRecord<byte[], byte[]> serialize(Tuple2<String, Integer> stringIntegerTuple2, @Nullable Long timestamp) {
byte[] b = null;
if (mapper == null) {
mapper = new ObjectMapper();
}
try {
b= mapper.writeValueAsBytes(stringIntegerTuple2);
} catch (JsonProcessingException e) {
// 注意,在生产环境这是个非常危险的操作,
// 过多的错误打印会严重影响系统性能,请根据生产环境情况做调整
e.printStackTrace();
}
return new ProducerRecord<byte[], byte[]>(topic, b);
}
}
  1. 创建flink任务类:
package com.bolingcavalry.addsink;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Properties;
public class KafkaObjSink {
public static void main(String[] args) throws Exception {
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
//并行度为1
env.setParallelism(1);
Properties properties = new Properties();
//kafka的broker地址
properties.setProperty("bootstrap.servers", "192.168.50.43:9092");
String topic = "test006";
FlinkKafkaProducer<Tuple2<String, Integer>> producer = new FlinkKafkaProducer<>(topic,
new ObjSerializationSchema(topic),
properties,
FlinkKafkaProducer.Semantic.EXACTLY_ONCE);
//创建一个List,里面有两个Tuple2元素
List<Tuple2<String, Integer>> list = new ArrayList<>();
list.add(new Tuple2("aaa", 1));
list.add(new Tuple2("bbb", 1));
list.add(new Tuple2("ccc", 1));
list.add(new Tuple2("ddd", 1));
list.add(new Tuple2("eee", 1));
list.add(new Tuple2("fff", 1));
list.add(new Tuple2("aaa", 1));
//统计每个单词的数量
env.fromCollection(list)
.keyBy(0)
.sum(1)
.addSink(producer)
.setParallelism(4);
env.execute("sink demo : kafka obj");
}
}
  1. 像前一个任务那样编译构建,把jar提交到flink,并指定执行类是<font color="blue">com.bolingcavalry.addsink.KafkaObjSink</font>;
  2. 消费kafka消息的控制台输出如下:

在这里插入图片描述

  1. 在web页面可见执行情况如下:

在这里插入图片描述
至此,flink将计算结果作为kafka消息发送出去的实战就完成了,希望能给您提供参考,接下来的章节,我们会继续体验官方提供的sink能力;

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