简介
Flink-kafka-connector用来做什么？
Kafka中的partition机制和Flink的并行度机制结合，实现数据恢复
Kafka可以作为Flink的source和sink
任务失败，通过设置kafka的offset来恢复应用
kafka简单介绍
关于kafka，我们会有专题文章介绍，这里简单介绍几个必须知道的概念。
1.生产者（Producer）
顾名思义，生产者就是生产消息的组件，它的主要工作就是源源不断地生产出消息，然后发送给消息队列。生产者可以向消息队列发送各种类型的消息，如狭义的字符串消息，也可以发送二进制消息。生产者是消息队列的数据源，只有通过生产者持续不断地向消息队列发送消息，消息队列才能不断处理消息。
2.消费者（Consumer）
所谓消费者，指的是不断消费（获取）消息的组件，它获取消息的来源就是消息队列（即Kafka本身）。换句话说，生产者不断向消息队列发送消息，而消费者则不断从消息队列中获取消息。
3.主题（Topic）
主题是Kafka中一个极为重要的概念。首先，主题是一个逻辑上的概念，它用于从逻辑上来归类与存储消息本身。多个生产者可以向一个Topic发送消息，同时也可以有多个消费者消费一个Topic中的消息。Topic还有分区和副本的概念。Topic与消息这两个概念之间密切相关，Kafka中的每一条消息都归属于某一个Topic，而一个Topic下面可以有任意数量的消息。
kafka简单操作
启动zk：nohup bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties &
启动server: nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &
创建一个topic：bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test
查看topic：bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
发送数据：bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test
启动一个消费者：bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning
删除topic： bin/kafka-topics.sh --delete --zookeeper localhost:2181 --topic topn
Flink消费Kafka注意事项
- setStartFromLatest()
从最新的数据进行消费，忽略存储的offset信息
- setStartFromSpecificOffsets(Map)
从指定位置进行消费
- 当checkpoint机制开启的时候，KafkaConsumer会定期把kafka的offset信息还有其他operator的状态信息一块保存起来。当job失败重启的时候，Flink会从最近一次的checkpoint中进行恢复数据，重新消费kafka中的数据。
- 为了能够使用支持容错的kafka Consumer，需要开启checkpoint
env.enableCheckpointing(5000); // 每5s checkpoint一次
搭建Kafka单机环境
我本地安装了一个kafka_2.11-2.1.0版本的kafka
![image]( "image")
启动Zookeeper和kafka server:
启动zk：nohup bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties &
启动server: nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &
创建一个topic:
bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test
![image]( "image")
实战案例
Kafka作为Flink Sink
首先pom依赖：
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-kafka_2.11</artifactId>
<version>1.7.0</version>
</dependency>
向kafka写入数据：
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事件的发生时间
producer.setWriteTimestampToKafka(true);
*/
text.addSink(producer);
env.execute();
}
}//
大家这里特别注意，我们实现了一个并行度为1的MyNoParalleSource来生产数据，代码如下：
//使用并行度为1的source
public class MyNoParalleSource implements SourceFunction<String> {//1
//private long count = 1L;
private boolean isRunning = true;
/**
* 主要的方法
* 启动一个source
* 大部分情况下，都需要在这个run方法中实现一个循环，这样就可以循环产生数据了
*
* @param ctx
* @throws Exception
*/
@Override
public void run(SourceContext<String> ctx) throws Exception {
while(isRunning){
//图书的排行榜
List<String> books = new ArrayList<>();
books.add("Pyhton从入门到放弃");//10
books.add("Java从入门到放弃");//8
books.add("Php从入门到放弃");//5
books.add("C++从入门到放弃");//3
books.add("Scala从入门到放弃");//0-4
int i = new Random().nextInt(5);
ctx.collect(books.get(i));
//每2秒产生一条数据
Thread.sleep(2000);
}
}
//取消一个cancel的时候会调用的方法
@Override
public void cancel() {
isRunning = false;
}
}
代码实现了一个发送器，来发送书名等...
然后右键运行我们的程序，控制台输出如下：
![image]( "image")
开始源源不断的生产数据了。
然后我们用命令去查看一下 kafka test这个topic：
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning
输出如下：
![image]( "image")
Kafka作为Flink Source
直接上代码：
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);
//从最早开始消费
consumer.setStartFromEarliest();
DataStream<String> stream = env
.addSource(consumer);
stream.print();
//stream.map();
env.execute();
}
}//
控制台输出如下：
![image]( "image")
将我们之前发往kafka的消息全部打印出来了。
