Flink框架关于Kafka生产消费的实现demo_flink 消费kafka demo

flink作为一个大数据框架，已经由阿里充分的证实了其性能和前景。但对国内仍然是一个比较陌生的状态，无论是开源的文档和实例都比较缺乏。之前找到的demo很多都是旧版本；同时flink本身面临版本演进，blink开源等一些影响，也会在之后出现一些比较大的变化。

我根据目前的资料，编写了基于flink的Kafka生产消费demo，便于初步的了解flink的特性，也希望能对他人了解flink提供一些小小的帮助。

以下demo是我根据一些其他的demo整合而成，引用申明见最下方。

 

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导包

flink的导包是常见的核心+拓展模式

flink-java是flink的核心实现.我使用的是（看起来比较成熟的1.5.0，可能1.6.0更合适）

flink-streaming-java_2.11是使用flink流接入的包

flink-connector-kafka-0.10_2.11是为了使用Kafka开发的中间件，而使用这个包必须保证版号对应，及使用kafka0.10和flink流2.11

    <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-java</artifactId>
            <version>1.5.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId>
            <version>1.5.0</version>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-connector-kafka-0.10 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-connector-kafka-0.10_2.11</artifactId>
            <version>1.5.0</version>
        </dependency>

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写入（生产者）

源为一个循环的数据产生器，输出为对应的kafka topic

public class WriteIntoKafka {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // create execution environment
 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
 
        Map properties= new HashMap();
        properties.put("bootstrap.servers", "/*服务地址*/");
        properties.put("topic", "/*topic*/");
        
        // parse user parameters
        ParameterTool parameterTool = ParameterTool.fromMap(properties);
 
        // add a simple source which is writing some strings
        DataStream<String> messageStream = env.addSource(new SimpleStringGenerator());
 
        // write stream to Kafka
        messageStream.addSink(new FlinkKafkaProducer010<>(parameterTool.getRequired("bootstrap.servers"),
                parameterTool.getRequired("topic"),
                new SimpleStringSchema()));
 
        messageStream.rebalance().map(new MapFunction<String, String>() {
            //序列化设置
            private static final long serialVersionUID = 1L;
 
            @Override
            public String map(String value) throws Exception {
                return value;
            }
        });
 
        messageStream.print();
 
        env.execute();
    }
 
    public static class SimpleStringGenerator implements SourceFunction<String> {
    	//序列化设置
        private static final long serialVersionUID = 1L;
        boolean running = true;
 
        @Override
        public void run(SourceContext<String> ctx) throws Exception {
            while(running) {
                ctx.collect(prouderJson());
            }
        }
 
        @Override
        public void cancel() {
            running = false;
        }
    }
 }

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读取（消费者）

采用Kafka消费者作为源，通过MapFunction转换后输出

public class ReadFromKafka {
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
// create execution environment
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
 
        Map properties= new HashMap();
        properties.put("bootstrap.servers", "/*服务地址*/");
        properties.put("group.id", "test");
        properties.put("enable.auto.commit", "true");
        properties.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
        properties.put("auto.offset.reset", "earliest");
        properties.put("session.timeout.ms", "30000");
        properties.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        properties.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        properties.put("topic", "/*topic*/");
        // parse user parameters
      
        ParameterTool parameterTool = ParameterTool.fromMap(properties);
 
        FlinkKafkaConsumer010 consumer010 = new FlinkKafkaConsumer010(
                         parameterTool.getRequired("topic"), new SimpleStringSchema(), parameterTool.getProperties());
	
 
        DataStream<String> messageStream = env
                .addSource(consumer010);
 
        // print() will write the contents of the stream to the TaskManager's standard out stream
        // the rebelance call is causing a repartitioning of the data so that all machines
        // see the messages (for example in cases when "num kafka partitions" < "num flink operators"
        messageStream.rebalance().map(new MapFunction<String, String>() {
            private static final long serialVersionUID = 1L;
 
            @Override
            public String map(String value) throws Exception {
                return value;
            }
        });
 
 
 messageStream.print();
 
 env.execute();
}
}

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细节

1，配置我采用了 Map properties= new HashMap(); 这种在程序内部写入的方式。

也可以采用读取文件的配置的方式。

3，另一种配置方式，可以对FlinkKafkaConsumer010进行配置，具体使用待补充

采用Kafka为data Source使用

2，新旧版本的最大区别就是 使用FlinkKafkaProducer010和FlinkKafkaProducer010作为生产者和消费者的实例，具体方法的使用和之前的版本有些差别

4，生产者源的产生方式是值得研究的，也应该有其他的产生方式。很多实现细节没有弄清楚（待补充）

5.消费者转换的MapFunction感觉仍有不清楚的地方，这一步可以实现什么逻辑，适合写什么样的逻辑呢（待补充）

6，输出细节，可以在 实现中输出，也可以使用messageStream.print()，进行输出，具体格式可以自行验证。

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问题

以上两个demo是调用flink—Kafka的api实现的，但是仍有一些的问题，没有弄清：

1，关于生产者，如何自定义发送数据格式，如byte[]，如何自定义发送的分区

2，关于消费者kafka低级api的使用，seek2end，拉取指定分区，手动提交偏移量等设置的实现

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引用

https://www.jianshu.com/p/f9d447a3c48f

https://blog.csdn.net/lmalds/article/details/51780950

https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-stable/dev/connectors/kafka.html

github中的某段代码（找了很久，忘了出处了）

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补充

10.28

最近把一些用过的demo放在了GitHub上，可以看下：https://github.com/jyj019/flinkDemo