flink Streaming从kafka接收数据

最新推荐文章于 2024-12-18 13:54:57 发布

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分类专栏： Flink 文章标签： flink

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今天测试今天尝试了flink从kafka获取数据的测试程序编写，主要测试的kafka发送json的接收例子，尝试了几个kafka的DeserializationSchema（反序列化模式），包括了SimpleStringSchema,JSONKeyValueDeserializationSchema以及自定义DeserializationSchema.代码通过Flink计算引擎从Kafka相应的Topic中读取数据，通过FlinkKafkaConsumer010来实现.

1.SimpleStringSchema

官网上有SimpleStringSchema的示例，它可以构建DataStream[String],返回的就是kafka生产者发过来的信息。

以下是代码：

package whTest

import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment
import java.util.Properties

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema
import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig.TimeCharacteristic
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer010
import org.apache.flink.streaming.api.scala._

object Fromkafka {
  case class Person (name:String,sex:String,age:Int)
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    //开启checkPoint, Time interval between state checkpoints 5000 milliseconds.
    /**
      * 如果我们启用了Flink的Checkpint机制，
      * 那么Flink Kafka Consumer将会从指定的Topic中消费消息，
      * 然后定期地将Kafka offsets信息、状态信息以及其他的操作信息进行Checkpint。
      * 所以，如果Flink作业出故障了，Flink将会从最新的Checkpint中恢复，
      * 并且从上一次偏移量开始读取Kafka中消费消息。
      */
    env.enableCheckpointing(5000)
    import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic
    //设置系统基本时间特性为事件时间
   // env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)
   //kafka连接配置信息
    val properties = new Properties()
    properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092")
    properties.setProperty("zookeeper.connect", "localhost:2181")
    properties.setProperty("group.id", "test")
    val kafkaStream = env
      .addSource(new FlinkKafkaConsumer010[String]("test", new SimpleStringSchema(), properties))
      .print()
    
    // execute program
    env.execute("kafkaTest")
  }
}

测试结果：

{"ID_Link":"11111","CarNum":100,"speed":10.0}//即为生产者发送的信息

如果我们需要将消息进行封装，DataStream[String]->DataStream[MyType]，可以在DataStream[String]后追加map函数进行转换,当然也可以使用下文的自定义DeserializationSchema。

2. JSONKeyValueDeserializationSchema

JSONKeyValueDeserializationSchema可以将序列化的JSON转换为ObjectNode对象，可以用objectNode.get("field")访问字段。新建JSONKeyValueDeserializationSchema需要带一个boolean类型参数，为true表示需要指明是否需要包含“元数据”、偏移量、分区和主题等信息，为false表明只需要数据。
以下是代码和结果：

package whTest

import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment
import java.util.Properties

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema
import org.apache.flink.api.common.state.StateTtlConfig.TimeCharacteristic
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer010
import org.apache.flink.streaming.api.scala._

object Fromkafka {
  case class Person (name:String,sex:String,age:Int)
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    //开启checkPoint, Time interval between state checkpoints 5000 milliseconds.
    /**
      * 如果我们启用了Flink的Checkpint机制，
      * 那么Flink Kafka Consumer将会从指定的Topic中消费消息，
      * 然后定期地将Kafka offsets信息、状态信息以及其他的操作信息进行Checkpint。
      * 所以，如果Flink作业出故障了，Flink将会从最新的Checkpint中恢复，
      * 并且从上一次偏移量开始读取Kafka中消费消息。
      */
    env.enableCheckpointing(5000)
    import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic
    //设置系统基本时间特性为事件时间
   // env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)
    val properties = new Properties()
    properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092")
    // only required for Kafka 0.8
    properties.setProperty("zookeeper.connect", "localhost:2181")
    properties.setProperty("group.id", "test")
    val kafkaStream = env
      .addSource(new FlinkKafkaConsumer010("test", new JSONKeyValueDeserializationSchema(true), properties))
      .print()
  
    // execute program
    env.execute("kafkaTest")
  }
}

结果：

  // new JSONKeyValueDeserializationSchema(true)   send json :{"name":"limei","age":12,"sex":"f"}        get : {"value":{"name":"limei","age":12,"sex":"f"},"metadata":{"offset":10,"topic":"test","partition":0}}
    //  new JSONKeyValueDeserializationSchema(false)   send json :{"name":"limei","age":12,"sex":"f"}        get :{"value":{"name":"limei","age":12,"sex":"f"}}

3.自定义DeserializationSchema

自定义DeserializationSchema需要实现DeserializationSchema接口，这一部分代码可以参考官方代码org.apache.flink.streaming.examples.statemachine.kafka.EventDeSerializer。
我需要实现的是将从kafka获取到的json数据转化为我需要的自定义pojo类（VideoData）。
主要是要实现DeserializationSchema方法的deserialize方法，这个方法的输入是byte[] message类型，我们需要将其转换为String类型，然后通过Json工具类解析成POJO类。这里我使用的是google的Gson框架。

以下是DeserializationSchema类和POJO类代码

package whTest;

import com.google.gson.Gson;
import org.apache.flink.api.common.serialization.DeserializationSchema;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;

import java.io.IOException;
import java.nio.ByteBuffer;
import java.nio.ByteOrder;
import java.nio.charset.Charset;
import java.nio.CharBuffer;
import java.nio.charset.CharsetDecoder;

public class VideoDataDeSerializer implements DeserializationSchema<VideoData> {
    private static final long serialVersionUID = 1L;
    @Override
    public VideoData deserialize(byte[] message) throws IOException {
        ByteBuffer buffer = ByteBuffer.wrap(message).order(ByteOrder.LITTLE_ENDIAN);
             
        String mess = this.byteBuffertoString(buffer);
                //封装为POJO类
        Gson gson = new Gson();
        VideoData data = gson.fromJson(mess, VideoData.class);
        return data;
    }

    @Override
    public boolean isEndOfStream(VideoData nextElement) {
        return false;
    }

    @Override
    public TypeInformation<VideoData> getProducedType() {
        return null;
    }

    /**
     * 将ByteBuffer类型转换为String类型
     * @param buffer
     * @return
     */
    public static String byteBuffertoString(ByteBuffer buffer)
    {
        Charset charset = null;
        CharsetDecoder decoder = null;
        CharBuffer charBuffer = null;
        try
        {
            charset = Charset.forName("UTF-8");
            decoder = charset.newDecoder();
            // charBuffer = decoder.decode(buffer);//用这个的话，只能输出来一次结果，第二次显示为空
            charBuffer = decoder.decode(buffer.asReadOnlyBuffer());
            return charBuffer.toString();
        }
        catch (Exception ex)
        {
            ex.printStackTrace();
            return "";
        }
    }
}

POJO类：

package whTest;

public class VideoData {
    public VideoData(String ID_Link,int CarNum,float speed){
        this.ID_Link =ID_Link;
        this.CarNum = CarNum;
        this.speed = speed;
    }
    private String ID_Link;
    private int CarNum;
    private float speed;

    public void setID_Link(String ID_Link) {
        this.ID_Link = ID_Link;
    }

    public void setCarNum(int carNum) {
        CarNum = carNum;
    }

    public void setSpeed(float speed) {
        this.speed = speed;
    }

    public String getID_Link() {
        return ID_Link;
    }

    public int getCarNum() {
        return CarNum;
    }

    public float getSpeed() {
        return speed;
    }
}

主函数只需要把DeserializationSchema类修改为自定义的VideoDataDeSerializer，当kafka生产者发送过来用VideoData转换的Json类型时，返回的就是我们需要的DataStream[VideoData]。这就不需要后面再用map函数将String转换为VideoData类型了。