【flink番外篇】4、flink的sink（内置、mysql、kafka、redis、clickhouse、分布式缓存、广播变量）介绍及示例（5）

Flink 系列文章

一、Flink 专栏

Flink 专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。

1、Flink 部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。
2、Flink基础系列本部分介绍Flink 的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastream api用法、四大基石等内容。
3、Flik Table API和SQL基础系列本部分介绍Flink Table Api和SQL的基本用法，比如Table API和SQL创建库、表用法、查询、窗口函数、catalog等等内容。
4、Flik Table API和SQL提高与应用系列本部分是table api 和sql的应用部分，和实际的生产应用联系更为密切，以及有一定开发难度的内容。
5、Flink 监控系列本部分和实际的运维、监控工作相关。

二、Flink 示例专栏

Flink 示例专栏是 Flink 专栏的辅助说明，一般不会介绍知识点的信息，更多的是提供一个一个可以具体使用的示例。本专栏不再分目录，通过链接即可看出介绍的内容。

两专栏的所有文章入口点击：Flink 系列文章汇总索引

(文章目录)

本文介绍了flink将数据sink到kafka的示例，并提供了flink的1.13.6和1.17两个版本sink到kafka的例子。

如果需要了解更多内容，可以在本人Flink 专栏中了解更新系统的内容。

本文除了maven依赖外，没有其他依赖。

本文需要有kafka的运行环境。

一、maven依赖

为避免篇幅过长，所有基础依赖均在第一篇文章中列出，具体依赖参考文章【flink番外篇】4、flink的sink（内置、mysql、kafka、redis、clickhouse、分布式缓存、广播变量）介绍及示例（1） - File、Socket、console中的依赖

下文中具体需要的依赖将在介绍时添加新增的依赖。

二、环境或版本说明

1、该示例需要有kafka的运行环境，kafka的部署与使用参考文章： 1、kafka（2.12-3.0.0）介绍、部署及验证、基准测试

2、Flink关于kafka的使用在不同的版本中有不同的实现，最直观的的变化是由FlinkKafkaConsumer换成了KafkaSource，同理sink也有相应的由FlinkKafkaProducer换成了KafkaSink。

3、由于使用kafka涉及的内容较多，请参考文章： 40、Flink 的Apache Kafka connector（kafka source 和sink 说明及使用示例）完整版

4、本文会提供关于kafka 作为sink的2个版本，即1.13.6和1.17的版本。

5、以下属性在构建 KafkaSink 时是必须指定的：

Bootstrap servers, setBootstrapServers(String)
消息序列化器（Serializer）, setRecordSerializer(KafkaRecordSerializationSchema)
如果使用DeliveryGuarantee.EXACTLY_ONCE 的语义保证，则需要使用 setTransactionalIdPrefix(String)

三、flink sink到kafka示例

1、介绍

Flink 提供了 Apache Kafka 连接器使用精确一次（Exactly-once）的语义在 Kafka topic 中读取和写入数据。

FlinkKafkaProducer 已被弃用并将在 Flink 1.17 中移除，请改用 KafkaSink。

KafkaSink 可将数据流写入一个或多个 Kafka topic。

Kafka sink 提供了构建类来创建 KafkaSink 的实例。

以下两个示例展示了如何将字符串数据按照至少一次（at lease once）的语义保证写入 Kafka topic。

2、1.13.6版本示例

1）、maven依赖

<dependency>
	<groupId>org.apache.flink</groupId>
	<artifactId>flink-connector-kafka_2.12</artifactId>
	<version>${flink.version}</version>
	<scope>provided</scope>
</dependency>

2）、实现

import java.util.Properties;
import java.util.Random;

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.internals.KeyedSerializationSchemaWrapper;
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.util.Collector;

/**
 * @author alanchan
 *
 */
public class TestKafkaSinkDemo {

	public static void test1() throws Exception {
		// 1、env
		StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

		// 2、source-主题:alan_source
		// 准备kafka连接参数
		Properties propSource = new Properties();
		propSource.setProperty("bootstrap.servers", "192.168.10.41:9092,192.168.10.42:9092,192.168.10.43:9092");// 集群地址
		propSource.setProperty("group.id", "flink_kafka");
		propSource.setProperty("auto.offset.reset", "latest");
		propSource.setProperty("flink.partition-discovery.interval-millis", "5000");
		propSource.setProperty("enable.auto.commit", "true");
		// 自动提交的时间间隔
		propSource.setProperty("auto.commit.interval.ms", "2000");

		FlinkKafkaConsumer<String> kafkaSource = new FlinkKafkaConsumer<String>("alan_source", new SimpleStringSchema(), propSource);

		// 使用kafkaSource
		DataStream<String> kafkaDS = env.addSource(kafkaSource);

		// 3、transformation-统计单词个数
		SingleOutputStreamOperator<String> result = kafkaDS.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
			private Random ran = new Random();

			@Override
			public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {
				String[] arr = value.split(",");
				for (String word : arr) {
					out.collect(Tuple2.of(word, 1));
				}
			}
		}).keyBy(t -> t.f0).sum(1).map(new MapFunction<Tuple2<String, Integer>, String>() {
			@Override
			public String map(Tuple2<String, Integer> value) throws Exception {
				System.out.println("输出：" + value.f0 + "->" + value.f1);
				return value.f0 + "->" + value.f1;
			}
		});

		// 4、sink-主题alan_sink
		Properties propSink = new Properties();
		propSink.setProperty("bootstrap.servers", "192.168.10.41:9092,192.168.10.42:9092,192.168.10.43:9092");
		propSink.setProperty("transaction.timeout.ms", "5000");

		FlinkKafkaProducer<String> kafkaSink = new FlinkKafkaProducer<>("alan_sink", new KeyedSerializationSchemaWrapper(new SimpleStringSchema()), propSink,
				FlinkKafkaProducer.Semantic.EXACTLY_ONCE); // fault-tolerance

		result.addSink(kafkaSink);

		// 5、execute
		env.execute();
	}

	public static void main(String[] args) throws Exception {
		test1();
	}

}

3）、验证步骤

1、创建kafka 主题 alan_source 和 alan_sink
2、驱动程序，观察运行控制台
3、通过命令往alan_source 写入数据，同时消费 alan_sink 主题的数据

## kafka生产数据
[alanchan@server2 bin]$ kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.10.41:9092 --topic alan_source
>alan,alach,alanchan,hello
>alan_chan,hi,flink
>alan,flink,good
>alan,alach,alanchan,hello
>hello,123
>

## kafka消费数据
[alanchan@server2 bin]$ kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server server1:9092 --topic alan_sink --from-beginning
alanchan->1
hello->1
alan->1
alach->1
flink->1
alan_chan->1
hi->1
alan->2
flink->2
good->1
alanchan->2
hello->2
alan->3
alach->2
hello->3
123->1

4、应用程序控制台输出

在这里插入图片描述

3、1.17.0版本示例

1）、maven依赖

<dependency>
   <groupId>org.apache.flink</groupId>
   <artifactId>flink-connector-kafka</artifactId>
   <version>1.17.1</version>
</dependency>
<dependency>
   <groupId>org.apache.flink</groupId>
   <artifactId>flink-connector-base</artifactId>
   <version>1.17.1</version>
</dependency>

2）、实现

import java.util.Properties;
import java.util.Random;

import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.connector.base.DeliveryGuarantee;
import org.apache.flink.connector.kafka.sink.KafkaRecordSerializationSchema;
import org.apache.flink.connector.kafka.sink.KafkaSink;
import org.apache.flink.connector.kafka.source.KafkaSource;
import org.apache.flink.connector.kafka.source.enumerator.initializer.OffsetsInitializer;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.internals.KeyedSerializationSchemaWrapper;
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.util.Collector;

/**
 * @author alanchan
 *
 */
public class TestKafkaSinkDemo {

	public static void test2() throws Exception {
		// 1、env
		StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
		
		// 2、 source
		KafkaSource<String> source = KafkaSource.<String>builder()
																				.setBootstrapServers("192.168.10.41:9092,192.168.10.42:9092,192.168.10.43:9092")
																				.setTopics("alan_nsource")
																				.setGroupId("flink_kafka")
																				.setStartingOffsets(OffsetsInitializer.earliest()).setValueOnlyDeserializer(new SimpleStringSchema())
																				.build();

		DataStream<String> kafkaDS = env.fromSource(source, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "Kafka Source");
		
		
		// 3、 transformation
		DataStream<String> result = kafkaDS.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
			@Override
			public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {
				String[] arr = value.split(",");
				for (String word : arr) {
					out.collect(Tuple2.of(word, 1));
				}
			}
		}).keyBy(t -> t.f0).sum(1).map(new MapFunction<Tuple2<String, Integer>, String>() {
			@Override
			public String map(Tuple2<String, Integer> value) throws Exception {
				System.out.println("输出：" + value.f0 + "->" + value.f1);
				return value.f0 + "->" + value.f1;
			}
		});
		
		// 4、 sink
		KafkaSink<String> kafkaSink = KafkaSink.<String>builder()
		        .setBootstrapServers("192.168.10.41:9092,192.168.10.42:9092,192.168.10.43:9092")
		        .setRecordSerializer(KafkaRecordSerializationSchema.builder()
		            .setTopic("alan_nsink")
		            .setValueSerializationSchema(new SimpleStringSchema())
		            .build()
		        )
		        .setDeliveryGuarantee(DeliveryGuarantee.AT_LEAST_ONCE)
		        .build();
		
		result.sinkTo(kafkaSink);
		
		// 5、execute
		env.execute();
		
	}

	public static void main(String[] args) throws Exception {
//		test1();
		test2();
	}

}

3）、验证步骤

1、创建kafka 主题 alan_nsource 和 alan_nsink
2、驱动程序，观察运行控制台
3、通过命令往alan_nsource 写入数据，同时消费 alan_nsink 主题的数据

## kafka生产数据
[alanchan@server2 bin]$ kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.10.41:9092 --topic alan_nsource
>alan,alach,alanchan,hello
>alan_chan,hi,flink
>alan,flink,good
>alan,alach,alanchan,hello
>hello,123
>


## kafka消费数据
[alanchan@server2 bin]$ kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server server1:9092 --topic alan_nsink --from-beginning
alanchan->1
hello->1
alan->1
alach->1
flink->1
alan_chan->1
hi->1
alan->2
flink->2
good->1
alanchan->2
alach->2
alan->3
hello->2
hello->3
123->1

4、应用程序控制台输出

在这里插入图片描述以上，本文介绍了flink将数据sink到kafka的示例，并提供了flink的1.13.6和1.17两个版本sink到kafka的例子。

如果需要了解更多内容，可以在本人Flink 专栏中了解更新系统的内容。