Flink 之 Kafka连接器-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Flink 之 Kafka连接器。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

依赖

Flink附带了一个通用的Kafka连接器，它试图跟踪Kafka客户端的最新版本。Kafka的客户端版本会在Flink不同版本间发生变化。现代Kafka客户端向后兼容broker 0.10.0版本及以后的版本。

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-kafka_2.11</artifactId>
    <version>1.14.4</version>
</dependency>

Kafka Source

用法

Kafka Source 提供了一个构造器类来构建KafkaSource的实例。下面代码展示如何构建一个KafkaSource来消费主题“input-topic”最早偏移量的消息，使用“my-group”消费组并将消息的值反序列化为字符串。

KafkaSource<String> source = KafkaSource.<String>builder()
    .setBootstrapServers(brokers)
    .setTopics("input-topic")
    .setGroupId("my-group")
    .setStartingOffsets(OffsetsInitializer.earliest())
    .setValueOnlyDeserializer(new SimpleStringSchema())
    .build();

env.fromSource(source, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "Kafka Source");

构建Kafka Source需要以下属性：

Bootstrap servers，通过setBootstrapServers配置(字符串)
要订阅的主题和分区
解析Kafka消息的序列化器

主题分区订阅

Kafka Source提供了3种主题分区订阅的方式

主题列表，从主题列表中的所有分区订阅消息。eg：

KafkaSource.builder().setTopics("topic-a", "topic-b")
主题模式，订阅名称与提供正则表达式匹配的所有主题消息。eg:

KafkaSource.builder().setTopicPattern("topic.*")

分区集合，订阅提供的分区集合的分区。eg：

final HashSet<TopicPartition> partitionSet = new HashSet<>(Arrays.asList(
        new TopicPartition("topic-a", 0),    // 主题"topic-a"的第0个分区
        new TopicPartition("topic-b", 5)));  // 主题"topic-b"的第5个分区
KafkaSource.builder().setPartitions(partitionSet);

反序列化器

解析Kafka消息需要一个反序列化器。反序列化器(反序列化模式)可以通过setDeserializer(KafkaRecordDeserializationSchema)配置，其中KafkaRecordDeserializationSchema定义了如何反序列一个Kafka消费记录(ConsumerRecord)。

如果只需要Kafka ConsumerRecord的值，你可以在构建器中使用setValueOnlyDeserializer(DeserializationSchema)，其中DeserializationSchema定义了如何反序列化K阿发消息值的二进制文件。

你也可以使用Kafka反序列化器来反序列化Kafka消息值。例如使用StringDeserializer将Kafka消息值序列化为字符串：

import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
KafkaSource.<String>builder()       .setDeserializer(KafkaRecordDeserializationSchema.valueOnly(StringDeserializer.class));

起始偏移量

Kafka Source可以通过指定OffsetsInitializer从不同偏移量开始消费消息。内置的初始值包括：

从消费组的已提交偏移量开始，没有重置策略

.setStartingOffsets(OffsetsInitializer.committedOffsets())
从提交的偏移量开始，如果提交的偏移量不存在，使用early作为重置策略

.setStartingOffsets(OffsetsInitializer.committedOffsets(OffsetResetStrategy.EARLIEST))
从第一个时间戳大于或等于时间戳(毫秒)的记录开始

.setStartingOffsets(OffsetsInitializer.timestamp(1657256176000L))
从最早的偏移量开始

.setStartingOffsets(OffsetsInitializer.earliest())
从最新的偏移量开始

.setStartingOffsets(OffsetsInitializer.latest())

如果上面的内置初始化器不能满足你的需求，你可以实现自定义偏移量初始化器。

如果你没有指定初始化器，默认使用 OffsetsInitializer.earliest()

有界性

Kafka Source被设计成同时支持流和批处理运行模式。默认情况下，Kafka Source被设置为以流的方式运行，因此在Flink作业失败或取消之前从不停止。你可以使用setBounded(OffsetsInitializer)来指定停止偏移量，并设置Source以批量模式运行。当所有分区都达到停止偏移量时，Source将退出。

你也可以使用setUnbounded(OffsetsInitializer)来设置KafkaSource在流模式下运行，但仍然在停止偏移量处停止。

当所有分区达到指定的停止偏移量时，Source将会退出。

其他属性

除了上述描述的的属性，你可以通过使用setProperties(properties)和setProperty(String, String)为Kafka Source和Kafka Consumer设置任意的属性。

client.id.prefix 定义了Kafka消费者客户端ID的前缀
partition.discovery.interval.ms 定义了Kafka Source发现新分区的间隔毫秒数。
register.consumer.metrics 指定是否在Flink度量组中注册KafkaConsumer的度量
commit.offsets.on.checkpoint 指定是否在检查点上将消费偏移量提交给Kafka Broker

请注意，以下键将被构建器覆盖，即使它被设置了：

key.deserializer通常设置为ByteArrayDeserializer
value.deserializer 通常设置为 ByteArrayDeserializer
auto.offset.reset.strategy被OffsetsInitializer#getAutoOffsetResetStrategy()覆盖，用于初始偏移量
当setBounded(OffsetsInitializer)被调用时，partition.discovery.interval.ms被重写为-1

自动发现分区

为了在不重启Flink作业情况下处理主题向外扩展和主题创建等场景，Kafka Source可以配置为在提供主题分区订阅模式下定期发现新分区。如果要启动分区发现，请为partition.discovery.interval.ms 属性设置一个非负值：

KafkaSource.builder()
    .setProperty("partition.discovery.interval.ms", "10000") // 每10秒查看一次新分区

默认情况下，分区发现是被禁止的。你需要显示地设置分区发现间隔以启动此功能。

事件时间和水位线

默认情况下，记录将使用Kafka ConsumerRecord中嵌入的时间戳作为事件时间。你可以定义自己的WatermarkStrategy(水位策略)从记录本身提取事件时间，并向下游发送水印：

env.fromSource(kafkaSource, new CustomWatermarkStrategy(), "Kafka Source With Custom Watermark Strategy")

空闲性

如果并行度高于分区的数量，Kafka Source不会进入空闲状态。你需要降低并行度，或者向水印策略添加空闲超时。如果在同一段时间内流的一个分区中没有任何记录流，那么该分区就被认为是“空闲的”，并且不会阻碍下游算子的水印进程。

消费者偏移量提交

Kafka Source在检查点完成时提交当前消费的偏移量，以确保Flink的检查点状态与Kafka Broker上提交的偏移量之间的一致性。

如果检查点没有启用，Kafka Source依赖Kafka消费者内部自动周期偏移量提交逻辑，通过Kafka Consumer属性中的enable.auto.commit和auto.commit.interval.ms配置。

注意，Kafka Source不依赖提交的偏移量实现容错。提交偏移量只是为了暴露消费者和消费者组的进度以便监控。

监控

TODO

安全

为了启用包含加密和身份验证在内的安全配置，你只需要将安全配置设置为Kafka Source的附加属性。

下面代码片段展示了如何配置Kafka Source使用PLAIN作为SASL机制，并提供JAAS配置：

KafkaSource.builder()
    .setProperty("security.protocol", "SASL_PLAINTEXT")
    .setProperty("sasl.mechanism", "PLAIN")
    .setProperty("sasl.jaas.config", "org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLoginModule required username=\"username\" password=\"password\";");

对于一个更复杂的例子，使用SASL_SSL作为安全协议，使用SCRAM-SHA-256作为SASL机制：

KafkaSource.builder()
    .setProperty("security.protocol", "SASL_SSL")
    // SSL configurations
    // Configure the path of truststore (CA) provided by the server
    .setProperty("ssl.truststore.location", "/path/to/kafka.client.truststore.jks")
    .setProperty("ssl.truststore.password", "test1234")
    // Configure the path of keystore (private key) if client authentication is required
    .setProperty("ssl.keystore.location", "/path/to/kafka.client.keystore.jks")
    .setProperty("ssl.keystore.password", "test1234")
    // SASL configurations
    // Set SASL mechanism as SCRAM-SHA-256
    .setProperty("sasl.mechanism", "SCRAM-SHA-256")
    // Set JAAS configurations
    .setProperty("sasl.jaas.config", "org.apache.kafka.common.security.scram.ScramLoginModule required username=\"username\" password=\"password\";");