Flink的DataSource三部曲之二:内置connecto

作者: 程序员欣宸 | 来源:发表于2020-11-06 08:22 被阅读0次

Flink的DataSource三部曲之二:内置connecto
Flink DataSink
Flink流式处理DataSource 的数据源
Flink Table & SQL Kafka Connecto
Flink Kafka Connector 与 Exactly
聊聊flink的Table Formats
Flink的DataSource三部曲之一：直接API
Flink--对DataSource的理解
Flink的内置指标分析
flink学习之七-map、fliter、flatmap

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本篇概览

本文是《Flink的DataSource三部曲》系列的第二篇，上一篇《Flink的DataSource三部曲之一：直接API》学习了StreamExecutionEnvironment的API创建DataSource，今天要练习的是Flink内置的connector，即下图的红框位置，这些connector可以通过StreamExecutionEnvironment的addSource方法使用：

在这里插入图片描述

今天的实战选择Kafka作为数据源来操作，先尝试接收和处理String型的消息，再接收JSON类型的消息，将JSON反序列化成bean实例；

Flink的DataSource三部曲文章链接

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/blog_demos)：

名称	链接	备注
项目主页	https://github.com/zq2599/blog_demos	该项目在GitHub上的主页
git仓库地址(https)	https://github.com/zq2599/blog_demos.git	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">flinkdatasourcedemo</font>文件夹下，如下图红框所示：

在这里插入图片描述

环境和版本

本次实战的环境和版本如下：

JDK：1.8.0_211
Flink：1.9.2
Maven：3.6.0
操作系统：macOS Catalina 10.15.3 （MacBook Pro 13-inch, 2018）
IDEA：2018.3.5 (Ultimate Edition)
Kafka：2.4.0
Zookeeper：3.5.5

请确保上述内容都已经准备就绪，才能继续后面的实战；

Flink与Kafka版本匹配

Flink官方对匹配Kafka版本做了详细说明，地址是：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-stable/dev/connectors/kafka.html
要重点关注的是官方提到的通用版(universal Kafka connector )，这是从Flink1.7开始推出的，对于Kafka1.0.0或者更高版本都可以使用：

在这里插入图片描述

下图红框中是我的工程中要依赖的库，蓝框中是连接Kafka用到的类，读者您可以根据自己的Kafka版本在表格中找到适合的库和类：

在这里插入图片描述

实战字符串消息处理

在kafka上创建名为test001的topic，参考命令：

./kafka-topics.sh \
--create \
--zookeeper 192.168.50.43:2181 \
--replication-factor 1 \
--partitions 2 \
--topic test001

继续使用上一章创建的flinkdatasourcedemo工程，打开pom.xml文件增加以下依赖：

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-connector-kafka_2.11</artifactId>
  <version>1.10.0</version>
</dependency>

新增类Kafka240String.java，作用是连接broker，对收到的字符串消息做WordCount操作：

package com.bolingcavalry.connector;

import com.bolingcavalry.Splitter;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import java.util.Properties;
import static com.sun.tools.doclint.Entity.para;

public class Kafka240String {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //设置并行度
        env.setParallelism(2);

        Properties properties = new Properties();
        //broker地址
        properties.setProperty("bootstrap.servers", "192.168.50.43:9092");
        //zookeeper地址
        properties.setProperty("zookeeper.connect", "192.168.50.43:2181");
        //消费者的groupId
        properties.setProperty("group.id", "flink-connector");
        //实例化Consumer类
        FlinkKafkaConsumer<String> flinkKafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>(
                "test001",
                new SimpleStringSchema(),
                properties
        );
        //指定从最新位置开始消费，相当于放弃历史消息
        flinkKafkaConsumer.setStartFromLatest();

        //通过addSource方法得到DataSource
        DataStream<String> dataStream = env.addSource(flinkKafkaConsumer);

        //从kafka取得字符串消息后，分割成单词，统计数量，窗口是5秒
        dataStream
                .flatMap(new Splitter())
                .keyBy(0)
                .timeWindow(Time.seconds(5))
                .sum(1)
                .print();

        env.execute("Connector DataSource demo : kafka");
    }
}

确保kafka的topic已经创建，将Kafka240运行起来，可见消费消息并进行单词统计的功能是正常的：

在这里插入图片描述

接收kafka字符串消息的实战已经完成，接下来试试JSON格式的消息；

实战JSON消息处理

接下来要接受的JSON格式消息，可以被反序列化成bean实例，会用到JSON库，我选择的是gson；
在pom.xml增加gson依赖：

<dependency>
  <groupId>com.google.code.gson</groupId>
  <artifactId>gson</artifactId>
  <version>2.8.5</version>
</dependency>

增加类Student.java，这是个普通的Bean，只有id和name两个字段：

package com.bolingcavalry;

public class Student {

    private int id;

    private String name;

    public int getId() {
        return id;
    }

    public void setId(int id) {
        this.id = id;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }
}

增加类StudentSchema.java，该类是DeserializationSchema接口的实现，将JSON反序列化成Student实例时用到：

ackage com.bolingcavalry.connector;

import com.bolingcavalry.Student;
import com.google.gson.Gson;
import org.apache.flink.api.common.serialization.DeserializationSchema;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SerializationSchema;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import java.io.IOException;

public class StudentSchema implements DeserializationSchema<Student>, SerializationSchema<Student> {

    private static final Gson gson = new Gson();

    /**
     * 反序列化，将byte数组转成Student实例
     * @param bytes
     * @return
     * @throws IOException
     */
    @Override
    public Student deserialize(byte[] bytes) throws IOException {
        return gson.fromJson(new String(bytes), Student.class);
    }

    @Override
    public boolean isEndOfStream(Student student) {
        return false;
    }

    /**
     * 序列化，将Student实例转成byte数组
     * @param student
     * @return
     */
    @Override
    public byte[] serialize(Student student) {
        return new byte[0];
    }

    @Override
    public TypeInformation<Student> getProducedType() {
        return TypeInformation.of(Student.class);
    }
}

新增类Kafka240Bean.java，作用是连接broker，对收到的JSON消息转成Student实例，统计每个名字出现的数量，窗口依旧是5秒：

package com.bolingcavalry.connector;

import com.bolingcavalry.Splitter;
import com.bolingcavalry.Student;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import java.util.Properties;

public class Kafka240Bean {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //设置并行度
        env.setParallelism(2);

        Properties properties = new Properties();
        //broker地址
        properties.setProperty("bootstrap.servers", "192.168.50.43:9092");
        //zookeeper地址
        properties.setProperty("zookeeper.connect", "192.168.50.43:2181");
        //消费者的groupId
        properties.setProperty("group.id", "flink-connector");
        //实例化Consumer类
        FlinkKafkaConsumer<Student> flinkKafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>(
                "test001",
                new StudentSchema(),
                properties
        );
        //指定从最新位置开始消费，相当于放弃历史消息
        flinkKafkaConsumer.setStartFromLatest();

        //通过addSource方法得到DataSource
        DataStream<Student> dataStream = env.addSource(flinkKafkaConsumer);

        //从kafka取得的JSON被反序列化成Student实例，统计每个name的数量，窗口是5秒
        dataStream.map(new MapFunction<Student, Tuple2<String, Integer>>() {
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> map(Student student) throws Exception {
                return new Tuple2<>(student.getName(), 1);
            }
        })
                .keyBy(0)
                .timeWindow(Time.seconds(5))
                .sum(1)
                .print();

        env.execute("Connector DataSource demo : kafka bean");
    }
}

在测试的时候，要向kafka发送JSON格式字符串，flink这边就会给统计出每个name的数量：

在这里插入图片描述

至此，内置connector的实战就完成了，接下来的章节，我们将要一起实战自定义DataSource；

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