实战Flink Java api消费kafka实时数据落盘HDFS-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了实战Flink Java api消费kafka实时数据落盘HDFS。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。

1 需求分析

在Java api中，使用flink本地模式，消费kafka主题，并直接将数据存入hdfs中。

flink版本1.13

kafka版本0.8

hadoop版本3.1.4

2 实验过程

2.1 启动服务程序

为了完成 Flink 从 Kafka 消费数据并实时写入 HDFS 的需求，通常需要启动以下组件：

[root@hadoop10 ~]# jps
3073 SecondaryNameNode
2851 DataNode
2708 NameNode
12854 Jps
1975 StandaloneSessionClusterEntrypoint
2391 QuorumPeerMain
2265 TaskManagerRunner
9882 ConsoleProducer
9035 Kafka
3517 NodeManager
3375 ResourceManager

确保 Zookeeper 在运行，因为 Flink 的 Kafka Consumer 需要依赖 Zookeeper。

确保 Kafka Server 在运行，因为 Flink 的 Kafka Consumer 需要连接到 Kafka Broker。

启动 Flink 的 JobManager 和 TaskManager，这是执行 Flink 任务的核心组件。

确保这些组件都在运行，以便 Flink 作业能够正常消费 Kafka 中的数据并将其写入 HDFS。

具体的启动命令在此不再赘述。

2.2 启动kafka生产

当前kafka没有在守护进程后台运行；
创建主题，启动该主题的生产者，在kafka的bin目录下执行；
此时可以生产数据，从该窗口键入任意数据进行发送。

kafka-topics.sh --zookeeper hadoop10:2181 --create --topic topic1 --partitions 1 --replication-factor 1

kafka-console-producer.sh --broker-list hadoop10:9092 --topic topic1

flink 消费kafka java,flink,java,kafka

3 Java API 开发

3.1 依赖

此为项目的所有依赖，包括flink、spark、hbase、ck等，实际本需求无需全部依赖，均可在阿里云或者maven开源镜像站下载。

<?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>org.example</groupId>
    <artifactId>flink-test</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <properties>
        <flink.version>1.13.6</flink.version>
        <hbase.version>2.4.0</hbase.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
           <!-- <scope>provided</scope>-->
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-java</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-clients_2.11</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-table-api-java-bridge_2.11</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-table-planner-blink_2.11</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>

        <!--<dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-table-planner_2.11</artifactId>
            <version>1.14.6</version>
        </dependency>-->

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-shaded-hadoop-2-uber</artifactId>
            <version>2.7.5-10.0</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>log4j</groupId>
            <artifactId>log4j</artifactId>
            <version>1.2.17</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <version>1.18.24</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-connector-kafka_2.11</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-connector-jdbc_2.11</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <version>5.1.38</version>
        </dependency>

       <dependency>
            <groupId>org.apache.bahir</groupId>
            <artifactId>flink-connector-redis_2.11</artifactId>
            <version>1.1.0</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.hbase</groupId>
            <artifactId>hbase-server</artifactId>
            <version>${hbase.version}</version>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <artifactId>guava</artifactId>
                    <groupId>com.google.guava</groupId>
                </exclusion>
                <exclusion>
                    <artifactId>log4j</artifactId>
                    <groupId>log4j</groupId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hbase</groupId>
            <artifactId>hbase-common</artifactId>
            <version>${hbase.version}</version>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <artifactId>guava</artifactId>
                    <groupId>com.google.guava</groupId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.commons</groupId>
            <artifactId>commons-pool2</artifactId>
            <version>2.4.2</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>fastjson</artifactId>
            <version>2.0.32</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-connector-kafka_2.11</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>


        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-csv</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-connector-jdbc_2.11</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-json</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-connector-hbase-2.2_2.11</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-cep_2.11</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>cn.hutool</groupId>
            <artifactId>hutool-all</artifactId>
            <version>5.8.20</version>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <extensions>
            <extension>
                <groupId>org.apache.maven.wagon</groupId>
                <artifactId>wagon-ssh</artifactId>
                <version>2.8</version>
            </extension>
        </extensions>

        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.codehaus.mojo</groupId>
                <artifactId>wagon-maven-plugin</artifactId>
                <version>1.0</version>
                <configuration>
                    <!--上传的本地jar的位置-->
                    <fromFile>target/${project.build.finalName}.jar</fromFile>
                    <!--远程拷贝的地址-->
                    <url>scp://root:root@hadoop10:/opt/app</url>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>

    </build>



</project>

依赖参考

3.2 代码部分

请注意kafka和hdfs的部分需要配置服务器地址，域名映射。
此代码的功能是消费topic1主题，将数据直接写入hdfs中。

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringEncoder;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.core.fs.Path;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.filesystem.StreamingFileSink;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;

import java.util.Properties;

public class Test9_kafka {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("bootstrap.servers", "hadoop10:9092");
        properties.setProperty("group.id", "test");

        // 使用FlinkKafkaConsumer作为数据源
        DataStream<String> ds1 = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("topic1", new SimpleStringSchema(), properties));

        String outputPath = "hdfs://hadoop10:8020/out240102";

        // 使用StreamingFileSink将数据写入HDFS
        StreamingFileSink<String> sink = StreamingFileSink
                .forRowFormat(new Path(outputPath), new SimpleStringEncoder<String>("UTF-8"))
                .build();

        // 添加Sink，将Kafka数据直接写入HDFS
        ds1.addSink(sink);
        ds1.print();
        env.execute("Flink Kafka HDFS");
    }
}

4 实验验证

STEP1

运行idea代码，程序开始执行，控制台除了日志外为空。下图是已经接收到生产者的数据后，消费在控制台的截图。

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STEP2

启动生产者，将数据写入，数据无格式限制，随意填写。此时发送的数据，是可以在STEP1中的控制台中看到屏幕打印结果的。
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STEP3

在HDFS中查看对应的目录，可以看到数据已经写入完成。
我这里生成了多个inprogress文件，是因为我测试了多次，断码运行了多次。ide打印在屏幕后，到hdfs落盘写入，中间有一定时间，需要等待，在HDFS中刷新数据，可以看到文件大小从0到被写入数据的过程。
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5 时间窗口

使用另一种思路实现，以时间窗口的形式，将数据实时写入HDFS，实验方法同上。截图为发送数据消费，并且在HDFS中查看到数据。

flink 消费kafka java,flink,java,kafka 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-821474.html

package day2;

import day2.CustomProcessFunction;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringEncoder;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.core.fs.Path;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.filesystem.StreamingFileSink;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;

import java.util.Properties;

public class Test9_kafka {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("bootstrap.servers", "hadoop10:9092");
        properties.setProperty("group.id", "test");

        // 使用FlinkKafkaConsumer作为数据源
        DataStream<String> ds1 = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("topic1", new SimpleStringSchema(), properties));

        String outputPath = "hdfs://hadoop10:8020/out240102";

        // 使用StreamingFileSink将数据写入HDFS
        StreamingFileSink<String> sink = StreamingFileSink
                .forRowFormat(new Path(outputPath), new SimpleStringEncoder<String>("UTF-8"))
                .build();

        // 在一个时间窗口内将数据写入HDFS
        ds1.process(new CustomProcessFunction())  // 使用自定义 ProcessFunction
                .addSink(sink);

        // 执行程序
        env.execute("Flink Kafka HDFS");
    }
}

package day2;

import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class CustomProcessFunction extends ProcessFunction<String, String> {
    @Override
    public void processElement(String value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
        // 在这里可以添加具体的逻辑，例如将数据写入HDFS
        System.out.println(value);  // 打印结果到屏幕
        out.collect(value);
    }
}