问题描述
由于 flink / kafka 的版本不断更新，创建项目的时候就应当考虑清楚这几个依赖库的版本问题，尽可能地与实际场景保持一致，比如服务器上部署的 kafka 是哪个版本，flink 是哪个版本，从而确定我们需要开发的是哪个版本，并且在真正的开发工作开始之前，应当先测试一下保证 kafka 的版本 、 flink 的版本一致，至少大版本一致，不存在冲突问题，不要为以后的部署埋坑。
解决方案
步骤 1 确定 flink / scala / flink-connect-kafka 的版本
比如 flink 选择的是 1.12.7 这个版本，我们前去 maven 仓库查看 flink-connect-kafka 的版本。首先访问 链接1 https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-connector-kafka 找到对应的 1.12.7 这个版本，也就是根据 flink 的版本去寻找 flink-connect-kafka 的版本，记作 链接2 即 https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-connector-kafka_2.12/1.12.7。
进入 链接2 对应的地址后，可以发现提供的 maven 地址如下：
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-connector-kafka -->
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-kafka_2.12</artifactId>
<version>1.12.7</version>
</dependency>
这个地方已经明确地指出, kafka_2.12 指的是对应的是使用 scala 的版本是 2.12 编写的 kakfa ，也就是对应的是 scala 2.12 的版本。为了确保无误，请确保安装的 kafka 也是这个版本。
类似地，如果是其他版本的 flink 也要找到对应的flink-connector-kafka 版本，确保 kafka 的版本的 scala 是一致的。
pom.xml 案例
为了规范，我们把版本号写在前面，然后再引用这些依赖。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>cn.smileyan.demo</groupId>
<artifactId>flink-kafka</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
<packaging>pom</packaging>
<properties>
<java.version>8</java.version>
<!-- flink 的版本 -->
<flink.version>1.12.7</flink.version>
<!-- scala 的版本（也就是 kafka 的源码的版本）-->
<scala.binary.version>2.12</scala.binary.version>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
<maven-shade-plugin.version>3.2.4</maven-shade-plugin.version>
<slf4j.version>2.0.7</slf4j.version>
</properties>
<profiles>
<profile>
<id>local</id>
<activation>
<activeByDefault>true</activeByDefault>
</activation>
<properties>
<flink.scope>compile</flink.scope>
</properties>
</profile>
<profile>
<id>prod</id>
<activation>
<activeByDefault>false</activeByDefault>
</activation>
<properties>
<flink.scope>provided</flink.scope>
</properties>
</profile>
</profiles>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-java</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
<scope>provided</scope>
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>log4j</groupId>
<artifactId>*</artifactId>
</exclusion>
<exclusion>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-simple</artifactId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-streaming-java_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
<scope>provided</scope>
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>log4j</groupId>
<artifactId>*</artifactId>
</exclusion>
<exclusion>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-connector-kafka -->
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-kafka_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
<scope>provided</scope>
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>log4j</groupId>
<artifactId>*</artifactId>
</exclusion>
<exclusion>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-clients -->
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-clients_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
<scope>provided</scope>
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>log4j</groupId>
<artifactId>*</artifactId>
</exclusion>
<exclusion>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-api</artifactId>
<version>${slf4j.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-simple</artifactId>
<version>${slf4j.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
<version>${maven-shade-plugin.version}</version>
<executions>
<execution>
<phase>package</phase>
<goals>
<goal>shade</goal>
</goals>
<configuration>
<createDependencyReducedPom>false</createDependencyReducedPom>
<artifactSet>
<excludes>
<exclude>com.google.code.findbugs:jsr305</exclude>
<exclude>org.slf4j:*</exclude>
<exclude>log4j:*</exclude>
</excludes>
</artifactSet>
<filters>
<filter>
<!-- Do not copy the signatures in the META-INF folder.
Otherwise, this might cause SecurityExceptions when using the JAR. -->
<artifact>*:*</artifact>
<excludes>
<exclude>META-INF/*.SF</exclude>
<exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
<exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
</excludes>
</filter>
</filters>
</configuration>
</execution>
</executions>
</plugin>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<version>3.1</version>
<configuration>
<source>${java.version}</source>
<target>${java.version}</target>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>
扩展
根据实际需要，调整 flink 的版本以及 scala 的版本。一定要确保最终我们在 maven 仓库中能找到对应的版本。
JAVA 代码示例
再次强调：一定要找到对应的版本的示例。新版本的 flink 不再支持 new FlinkKafkaProducer 以及 new FlinkKafkaConsumer 这类操作，所以一定要结合实际情况进行调整。
flink version <= 1.13
消费者
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
properties.setProperty("group.id", "test");
FlinkKafkaConsumer<String> myConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>(
java.util.regex.Pattern.compile("test-topic-[0-9]"),
new SimpleStringSchema(),
properties);
DataStream<String> stream = env.addSource(myConsumer);
生产者
DataStream<String> stream = ...
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
KafkaSerializationSchema<String> serializationSchema = new KafkaSerializationSchema<String>() {
@Override
public ProducerRecord<byte[], byte[]> serialize(String element, @Nullable Long timestamp) {
return new ProducerRecord<>(
"my-topic", // target topic
element.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); // record contents
}
};
FlinkKafkaProducer<String> myProducer = new FlinkKafkaProducer<>(
"my-topic", // target topic
serializationSchema, // serialization schema
properties, // producer config
FlinkKafkaProducer.Semantic.EXACTLY_ONCE); // fault-tolerance
stream.addSink(myProducer);
flink version > 1.13
消费者
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");
生产者
DataStream<String> stream = ...
KafkaSink<String> sink = KafkaSink.<String>builder()
.setBootstrapServers(brokers)
.setRecordSerializer(KafkaRecordSerializationSchema.builder()
.setTopic("topic-name")
.setValueSerializationSchema(new SimpleStringSchema())
.setDeliveryGuarantee(DeliveryGuarantee.AT_LEAST_ONCE)
.build()
)
.build();
stream.sinkTo(sink);
依赖<scope> 设置为 provided
flink 的 job 开发完成以后，需要打包上传到服务器端运行，实际上 flink-java flink-stream 等等依赖包在服务器端的 flink 都提供了这些依赖，所以打包的时候可以去除这些依赖，以减小打包后的 jar 文件的大小。
所以如上面的 pom.xml 文件所示，我们把很多依赖的 scope 设置为 provided，但是带来的新问题就是运行 flink job 的main方法时会出现报错提示这些依赖找不到：
这时我们需要进行配置，步骤如下：
再次运行就不会报错了。
参考链接
- https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/docs/connectors/datastream/kafka/
- https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.13/docs/connectors/datastream/kafka/
总结
flink-kafka 的项目创建本身应当是一件很容易的事情，但是为了避免为以后的开发埋雷，一定要规范地编写依赖，并结合实际情况对版本进行调整，并非一切都应当用最新版本的。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-465339.html
Smileyan
2023-03-25 00:29文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-465339.html
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