Flink1.14新版KafkaSource和KafkaSink实践使用(自定义反序列化器、Topic选择器、序列化器、分区器)-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Flink1.14新版KafkaSource和KafkaSink实践使用(自定义反序列化器、Topic选择器、序列化器、分区器)。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。

前言

在官方文档的描述中，API FlinkKafkaConsumer和FlinkKafkaProducer将在后续版本陆续弃用、移除，所以在未来生产中有版本升级的情况下，新API KafkaSource和KafkaSink还是有必要学会使用的。下面介绍下基于新API的一些自定义类以及主程序的简单实践。

官方案例

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官方文档地址:
https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.15/zh/docs/connectors/datastream/kafka/

KafkaSource的自定义类

自定义反序列化器

自定义反序列化器可以以指定的格式取到来源Kafka消息中我们想要的元素。该类需要继承 KafkaDeserializationSchema ，这里简单将来源Kafka的topic、key、value以Tuple3[String, String, String]的格式取出来。

MyKafkaDeserializationSchemaTuple3.scala

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaDeserializationSchema
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord

import java.nio.charset.StandardCharsets

/**
 * @author hushhhh
 */
class MyKafkaDeserializationSchemaTuple3 extends KafkaDeserializationSchema[(String, String, String)] {
  override def deserialize(record: ConsumerRecord[Array[Byte], Array[Byte]]): (String, String, String) = {
    new Tuple3[String, String, String](
      record.topic(),
      new String(record.key(), StandardCharsets.UTF_8),
      new String(record.value(), StandardCharsets.UTF_8))
  }

  override def isEndOfStream(nextElement: (String, String, String)): Boolean = false

  override def getProducedType: TypeInformation[(String, String, String)] = {
    TypeInformation.of(classOf[(String, String, String)])
  }
}

KafkaSink的自定义类

自定义Topic选择器

自定义一个 TopicSelector 可以将流中多个topic里的数据根据一定逻辑分发到不同的目标topic里。该类需要继承 TopicSelector ，这里简单根据来源Kafka的topic名拼接下。

MyTopicSelector.scala

import org.apache.flink.connector.kafka.sink.TopicSelector

/**
 * @author hushhhh
 */
class MyTopicSelector extends TopicSelector[(String, String, String)] {
  override def apply(t: (String, String, String)): String = {
    // t: 来源kafka的topic、key、value
    "TOPIC_" + t._1.toUpperCase()
  }
}

自定义序列化器

自定义序列化器可以将数据根据自己的业务格式写到目标Kafka的key和value里，这里将来源Kafka里的key和value直接写出去，这两个类都需要继承 SerializationSchema 。

ProducerRecord Key的序列化器

MyKeySerializationSchema.scala

import org.apache.flink.api.common.serialization.SerializationSchema

/**
 * @author hushhhh
 */
class MyKeySerializationSchema extends SerializationSchema[(String, String, String)] {
  override def serialize(element: (String, String, String)): Array[Byte] = {
    // element: 来源kafka的topic、key、value
    element._2.getBytes()
  }
}

ProducerRecord Value的序列化器

MyValueSerializationSchema.scala

import org.apache.flink.api.common.serialization.SerializationSchema

/**
 * @author hushhhh
 */
class MyValueSerializationSchema extends SerializationSchema[(String, String, String)] {
  override def serialize(element: (String, String, String)): Array[Byte] = {
    // element: 来源kafka的topic、key、value
    element._3.getBytes()
  }
}

自定义分区器

自定义分区器可以根据具体逻辑对要写到目标Kafka 里的数据进行partition分配。该类需要继承 FlinkKafkaPartitioner ，这里根据key的hash分配到不同的partition里(如果目标topic有多个partition的话)。

MyPartitioner.scala

import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.partitioner.FlinkKafkaPartitioner

/**
 * @author hushhhh
 */
class MyPartitioner extends FlinkKafkaPartitioner[(String, String, String)] {
  override def partition(record: (String, String, String), key: Array[Byte], value: Array[Byte], targetTopic: String, partitions: Array[Int]): Int = {
    // record: 来源kafka的topic、key、value
    Math.abs(new String(record._2).hashCode % partitions.length)
  }
}

主类

Main.scala

import format.{MyKafkaDeserializationSchemaTuple3, MyKeySerializationSchema, MyPartitioner, MyTopicSelector, MyValueSerializationSchema}
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy
import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, StreamExecutionEnvironment}
import org.apache.flink.api.scala._
import org.apache.flink.connector.base.DeliveryGuarantee
import org.apache.flink.connector.kafka.sink.{KafkaRecordSerializationSchema, KafkaSink}
import org.apache.flink.connector.kafka.source.KafkaSource
import org.apache.flink.connector.kafka.source.enumerator.initializer.OffsetsInitializer
import org.apache.flink.connector.kafka.source.reader.deserializer.KafkaRecordDeserializationSchema
import org.apache.kafka.clients.consumer.OffsetResetStrategy

import java.util.Properties
import scala.collection.JavaConverters._

/**
 * @author hushhhh
 */
object Main {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    /**
     * env
     */
    // stream环境
    val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    /**
     * source
     */
    // 定义 KafkaSource
    lazy val kafkaSource: KafkaSource[(String, String, String)] = KafkaSource.builder()
      // Kafka消费者的各种配置文件，此处省略配置
      .setProperties(new Properties())
      // 配置消费的一个或多个topic
      .setTopics("sourceTopic1,sourceTopic2,...".split(",", -1).toList.asJava)
      // 开始消费位置，从已提交的offset开始消费，没有的话从最新的消息开始消费
      .setStartingOffsets(OffsetsInitializer.committedOffsets(OffsetResetStrategy.LATEST))
      // 反序列化，使用之前我们自定义的反序列化器
      .setDeserializer(KafkaRecordDeserializationSchema.of(new MyKafkaDeserializationSchemaTuple3))
      .build()
    // 添加 kafka source
    val inputDS: DataStream[(String, String, String)] = env.fromSource(
      kafkaSource,
      WatermarkStrategy.noWatermarks(),
      "MyKafkaSource")
      .setParallelism(1)

    /**
     * transformation
     */
    // 数据加工处理，此处省略

    /**
     * sink
     */
    // 定义 KafkaSink
    lazy val kafkaSink: KafkaSink[(String, String, String)] =
      KafkaSink.builder[(String, String, String)]()
        // 目标集群地址
        .setBootstrapServers("bootstrap.servers")
        // Kafka生产者的各种配置文件，此处省略配置
        .setKafkaProducerConfig(new Properties())
        // 定义消息的序列化模式
        .setRecordSerializer(KafkaRecordSerializationSchema.builder()
          // Topic选择器，使用之前我们自定义的Topic选择器
          .setTopicSelector(new MyTopicSelector)
          // Key的序列化器，使用之前我们自定义的Key序列化器
          .setKeySerializationSchema(new MyKeySerializationSchema)
          // Value的序列化器，使用之前我们自定义的Value序列化器
          .setValueSerializationSchema(new MyValueSerializationSchema)
          // 自定义分区器，使用之前我们自定义的自定义分区器
          .setPartitioner(new MyPartitioner)
          .build()
        )
        // 语义保证，保证至少一次
        .setDeliverGuarantee(DeliveryGuarantee.AT_LEAST_ONCE)
        .build()

    // 添加 kafka sink
    inputDS.sinkTo(kafkaSink)
      .name("MyKafkaSink")
      .setParallelism(1)

    /**
     * execute
     */
    env.execute("myJob")
  }

}

以上就是KafkaSource和KafkaSink API的简单使用。大佬们感觉有用的话点个赞吧～😉文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-812725.html

到了这里，关于Flink1.14新版KafkaSource和KafkaSink实践使用(自定义反序列化器、Topic选择器、序列化器、分区器)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！