1 Flink Table与Kafka集成案例

1.1 需求

需求:Flink Table从kafka消费点击日志(JSON),转化为CSV格式之后输出到Kafka。

1.2 添加Maven依赖

FlinkTable集成Kafka需引入如下依赖:

<dependency>

      <groupId>org.apache.flink</groupId>

      <artifactId>flink-connector-kafka_${scala.binary.version}</artifactId>

      <version>${flink.version}</version>

</dependency>

1.3 代码实现

Flink Table API实现Kafka生产者与消费者的完整代码如下所示。

package com.bigdata.chap02;

import org.apache.flink.table.api.*;

import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;

public class FlinkTableAPIKafka2Kafka {

    public static final String input_topic = "clicklog_input";

    public static final String out_topic = "clicklog_output";

    public static void main(String[] args) {

        //1、创建TableEnvironment

        EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings

                .newInstance()

                .build();

        TableEnvironment tEnv = TableEnvironment.create(settings);

        //2、创建kafka source table

        final Schema schema = Schema.newBuilder()

                .column("user", DataTypes.STRING())

                .column("url", DataTypes.STRING())

                .column("cTime", DataTypes.STRING())

                .build();

        tEnv.createTemporaryTable("sourceTable", TableDescriptor.forConnector("kafka")

                .schema(schema)

                .format("json")

                .option("topic",input_topic)

                .option("properties.bootstrap.servers","hadoop1:9092")

                .option("properties.group.id","clicklog")//每次都从最早的offsets开始

                .option("scan.startup.mode","latest-offset")

                .build());

        //3、创建 kafka sink table

        tEnv.createTemporaryTable("sinkTable", TableDescriptor.forConnector("kafka")

                .schema(schema)

                .format("csv")

                .option("topic",out_topic)

                .option("properties.bootstrap.servers","hadoop1:9092")

                .build());

        //5、输出(包括执行,不需要单独在调用tEnv.execute("job"))

        tEnv.from("sourceTable")

                .select($("user"), $("url"),$("cTime"))

                .executeInsert("sinkTable");

    }

}

1.4 打开Kafka数据生产与消费

#查看topic列表

bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --list

#创建输入与输出topic

bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --create --topic clicklog_input --replication-factor 3 --partitions 3

bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --create --topic clicklog_output --replication-factor 3 --partitions 3

#Kafka 输出topic打开消费者

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic clicklog_output

#打开Kafka输入Topic生产者

bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic clicklog_input

{"user":"Mary","url":"./home","cTime":"2022-02-02 12:00:00"}

如果clicklog_input topic的生产者输入数据之后,在clicklog_output topic端能消费到数据,则说明Flink Table打通了Kafka端到端的数据流程。

2 Kafka SQL Connector高级特性

2.1 key和value格式

Kafka消息的key和value均可指定format。

#仅指定value format

tEnv.createTemporaryTable("sourceTable", TableDescriptor.forConnector("kafka")

                .schema(schema)

                .format("json")

                .option("topic",input_topic)

                .option("properties.bootstrap.servers","hadoop1:9092")

                .option("properties.group.id","clicklog")//每次都从最早的offsets开始

                .option("scan.startup.mode","latest-offset")

                .build());

#指定key和value format

tEnv.createTemporaryTable("sourceTable", TableDescriptor.forConnector("kafka")

                .schema(schema)

                .option("key.format","json")

   .option("value.format","json")

                .option("topic",input_topic)

                .option("properties.bootstrap.servers","hadoop1:9092")

                .option("properties.group.id","clicklog")//每次都从最早的offsets开始

                .option("scan.startup.mode","latest-offset")

                .build());

注意:format("json")和option("value.format","json")二选一,二者等价

2.2 Topic和Partition发现

可以通过topic或者topic-pattern来配置主题。

注意:要允许在作业开始运行后发现动态创建的topic,请为 scan.topic-partition-discovery.interval 设置一个非负值。

2.3 读取位置

作为source,是可以通过scan.startup.mode选项指定从哪个位置开始消费,可选的值如下。

2.4 Sink分区

当kafka作为sink时,可以通过sink.partitioner指定partitioner。支持的选项值如下。

2.5 致性保证

默认情况下,如果启用checkpoint,Kafka sink使用at-least-once一致性语意。在启用checkpoint的前题下,可通过sink.delivery-guarantee来调整一致性语意:

一旦启用了事物来保证exactly-once语意,一定要注意下游消费者要配置isolation.level为read_committed(默认是read_uncommitted)。

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