6.2、Flink数据写入到Kafka_flink写kafka

目录

1、添加POM依赖

2、API使用说明

3、序列化器

3.1 使用预定义的序列化器

3.2 使用自定义的序列化器

4、容错保证级别

4.1 至少一次 的配置

4.2 精确一次 的配置

5、这是一个完整的入门案例

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1、添加POM依赖

Apache Flink 集成了通用的 Kafka 连接器，使用时需要根据生产环境的版本引入相应的依赖

<!-- 引入 kafka连接器依赖-->
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-kafka</artifactId>
    <version>1.17.1</version>
</dependency>

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2、API使用说明

KafkaSink 可将数据流写入一个或多个 Kafka topic。

官网链接：官网链接

DataStream<String> stream = ...;
        
KafkaSink<String> sink = KafkaSink.<String>builder()  // 泛型为 输入输入的类型
        // TODO 必填项：配置 kafka 的地址和端口
        .setBootstrapServers(brokers)
        // TODO 必填项：配置消息序列化器信息 Topic名称、消息序列化器类型
        .setRecordSerializer(KafkaRecordSerializationSchema.builder()
            .setTopic("topic-name")
            .setValueSerializationSchema(new SimpleStringSchema())
            .build()
        )
        // TODO 必填项：配置容错保证级别 精准一次、至少一次、不做任何保证
        .setDeliveryGuarantee(DeliveryGuarantee.AT_LEAST_ONCE)
        .build();
        
stream.sinkTo(sink);

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3、序列化器

序列化器的作用是将flink数据转换成 kafka的ProducerRecord

3.1 使用预定义的序列化器

功能：将 DataStream 数据转换为 Kafka消息中的value，key为默认值null，timestamp为默认值

// 初始化 KafkaSink 实例
KafkaSink<String> kafkaSink = KafkaSink.<String>builder()
        // TODO 必填项：配置 kafka 的地址和端口
        .setBootstrapServers("worker01:9092")
        // TODO 必填项：配置消息序列化器信息 Topic名称、消息序列化器类型
        .setRecordSerializer(
                KafkaRecordSerializationSchema.<String>builder()
                        .setTopic("20230912")
                        .setValueSerializationSchema(new SimpleStringSchema())
                        .build()
        )
        .build();

3.2 使用自定义的序列化器

功能：可以对 kafka消息的key、value、partition、timestamp进行赋值

/**
 * 如果要指定写入kafka的key，可以自定义序列化器：
 * 		1、实现 一个接口，重写 序列化 方法
 * 		2、指定key，转成 字节数组
 * 		3、指定value，转成 字节数组
 * 		4、返回一个 ProducerRecord对象，把key、value放进去
 */
// 初始化 KafkaSink 实例 (自定义 KafkaRecordSerializationSchema 实例)
KafkaSink<String> kafkaSink = KafkaSink.<String>builder()
        // TODO 必填项：配置 kafka 的地址和端口
        .setBootstrapServers("worker01:9092")
        // TODO 必填项：配置消息序列化器信息 Topic名称、消息序列化器类型
        .setRecordSerializer(
                new KafkaRecordSerializationSchema<String>() {
 
                    @Nullable
                    @Override
                    public ProducerRecord<byte[], byte[]> serialize(String element, KafkaSinkContext context, Long timestamp) {
                        String[] datas = element.split(",");
                        byte[] key = datas[0].getBytes(StandardCharsets.UTF_8);
                        byte[] value = element.getBytes(StandardCharsets.UTF_8);
                        Long currTimestamp = System.currentTimeMillis();
                        Integer partition = 0;
                        return new ProducerRecord<>("20230913", partition, currTimestamp, key, value);
                    }
                }
        )
        .build();

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4、容错保证级别

KafkaSink 总共支持三种不同的语义保证（DeliveryGuarantee）

• DeliveryGuarantee.NONE   不提供任何保证
  • 消息有可能会因 Kafka broker 的原因发生丢失或因 Flink 的故障发生重复
• DeliveryGuarantee.AT_LEAST_ONCE  至少一次
  • sink 在 checkpoint 时会等待 Kafka 缓冲区中的数据全部被 Kafka producer 确认。
  • 消息不会因 Kafka broker 端发生的事件而丢失，但可能会在 Flink 重启时重复，因为 Flink 会重新处理旧数据。
• DeliveryGuarantee.EXACTLY_ONCE 精确一次
  • 该模式下，Kafka sink 会将所有数据通过在 checkpoint 时提交的事务写入。
  • 因此，如果 consumer 只读取已提交的数据（参见 Kafka consumer 配置 isolation.level），在 Flink 发生重启时不会发生数据重复。
  • 然而这会使数据在 checkpoint 完成时才会可见，因此请按需调整 checkpoint 的间隔。
  • 请确认事务 ID 的前缀（transactionIdPrefix）对不同的应用是唯一的，以保证不同作业的事务 不会互相影响！此外，强烈建议将 Kafka 的事务超时时间调整至远大于 checkpoint 最大间隔 + 最大重启时间，否则 Kafka 对未提交事务的过期处理会导致数据丢失。

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4.1 至少一次 的配置

DataStream<String> stream = ...;
 
// 初始化 KafkaSink 实例
KafkaSink<String> kafkaSink = KafkaSink.<String>builder()
        // TODO 必填项：配置 kafka 的地址和端口
        .setBootstrapServers("worker01:9092")
        // TODO 必填项：配置消息序列化器信息 Topic名称、消息序列化器类型
        .setRecordSerializer(
                KafkaRecordSerializationSchema.<String>builder()
                        .setTopic("20230912")
                        .setValueSerializationSchema(new SimpleStringSchema())
                        .build()
        )
        // TODO 必填项：配置容灾保证级别设置为 至少一次
        .setDeliveryGuarantee(DeliveryGuarantee.AT_LEAST_ONCE)
        .build();
 
stream.sinkTo(sink);

4.2 精确一次 的配置

// 如果是精准一次，必须开启checkpoint
env.enableCheckpointing(2000, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
 
DataStream<String> stream = ...;
        
KafkaSink<String> sink = KafkaSink.<String>builder()  // 泛型为 输入输入的类型
        // TODO 必填项：配置 kafka 的地址和端口
        .setBootstrapServers(brokers)
        // TODO 必填项：配置消息序列化器信息 Topic名称、消息序列化器类型
        .setRecordSerializer(KafkaRecordSerializationSchema.builder()
            .setTopic("topic-name")
            .setValueSerializationSchema(new SimpleStringSchema())
            .build()
        )
        // TODO 必填项：配置容灾保证级别设置为 精准一次
        .setDeliveryGuarantee(DeliveryGuarantee.EXACTLY_ONCE)
        // 如果是精准一次，必须设置 事务的前缀
        .setTransactionalIdPrefix("flink-")
        // 如果是精准一次，必须设置 事务超时时间: 大于checkpoint间隔，小于 max 15分钟
        .setProperty(ProducerConfig.TRANSACTION_TIMEOUT_CONFIG, "6000")
        .build();
        
stream.sinkTo(sink);

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5、这是一个完整的入门案例

需求：Flink实时读取 socket数据源，将读取到的数据写入到Kafka (要保证不丢失，不重复)

开发语言：java1.8

flink版本：flink1.17.0

package com.baidu.datastream.sink;
 
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.connector.base.DeliveryGuarantee;
import org.apache.flink.connector.kafka.sink.KafkaRecordSerializationSchema;
import org.apache.flink.connector.kafka.sink.KafkaSink;
import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
 
// TODO flink 数据输出到kafka
public class SinkKafka {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1.获取执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(2);
 
        // 如果是精准一次，必须开启checkpoint
        env.enableCheckpointing(2000, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
 
        // 2.指定数据源
        DataStreamSource<String> streamSource = env.socketTextStream("localhost", 9999);
 
        // 3.初始化 KafkaSink 实例
        KafkaSink<String> kafkaSink = KafkaSink.<String>builder()
                // TODO 必填项：配置 kafka 的地址和端口
                .setBootstrapServers("worker01:9092")
                // TODO 必填项：配置消息序列化器信息 Topic名称、消息序列化器类型
                .setRecordSerializer(
                        KafkaRecordSerializationSchema.<String>builder()
                                .setTopic("20230912")
                                .setValueSerializationSchema(new SimpleStringSchema())
                                .build()
                )
                // TODO 必填项：配置容灾保证级别设置为 精准一次
                .setDeliveryGuarantee(DeliveryGuarantee.EXACTLY_ONCE)
                // 如果是精准一次，必须设置 事务的前缀
                .setTransactionalIdPrefix("flink-")
                // 如果是精准一次，必须设置 事务超时时间: 大于checkpoint间隔，小于 max 15分钟
                .setProperty(ProducerConfig.TRANSACTION_TIMEOUT_CONFIG, "6000")
                .build();
 
        streamSource.sinkTo(kafkaSink);
 
        // 3.触发程序执行
        env.execute();
    }
}