Flink Flink数据写入Kafka

本文介绍了如何在Flink中使用KafkaSink进行数据流处理,包括环境准备(依赖版本),序列化器的选择和配置,以及不同容错保证级别的设置,如精确一次写入Kafka的条件。同时,还涉及了启动Zookeeper和Kafka的基本步骤。

一、环境准备

官网地址

flink官方集成了通用的 Kafka 连接器,使用时需要根据生产环境的版本引入相应的依赖

    <properties>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <flink.version>1.14.6</flink.version>
        <spark.version>2.4.3</spark.version>
        <hadoop.version>2.8.5</hadoop.version>
        <hbase.version>1.4.9</hbase.version>
        <hive.version>2.3.5</hive.version>
        <java.version>1.8</java.version>
        <scala.version>2.11.8</scala.version>
        <mysql.version>8.0.22</mysql.version>
        <scala.binary.version>2.11</scala.binary.version>
        <maven.compiler.source>${
   
   java.version}</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>${
   
   java.version}</maven.compiler.target>
    </properties>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId><
Apache Flink 和 Apache Kafka 结合使用时,可以实现实时流处理从Kafka主题读取数据,然后将这些数据写入Redis缓存。这是一个常见的架构模式,用于提升数据处理速度和响应能力。以下是基本步骤: 1. **配置FlinkKafka连接**: 首先,在Flink项目中添加对Kafka的依赖,并配置`FlinkKafkaConsumer`来订阅指定的Kafka topic。 ```java Properties props = new Properties(); props.setProperty("bootstrap.servers", "kafka-broker-host:port"); KafkaConsumer<String, String> kafkaSource = new FlinkKafkaConsumer<>("topic-name", new SimpleStringSchema(), props); ``` 2. **创建Flink作业**: 创建一个`DataStream`实例,从Kafka消费数据,然后处理它(如过滤、转换等),最后准备将数据写入Redis。 ```java StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataStream<String> stream = env.addSource(kafkaSource) .map(new MapFunction<String, String>() { // 这里处理Kafka数据 }); ``` 3. **写入Redis**: 使用Flink提供的`RedisSink`或者第三方库(如lettuce)来将数据写入Redis。首先,需要创建一个`RedisSinkFunction`,并设置适当的序列化策略。 ```java // 假设使用JedisConnectionPool作为Redis连接 JedisConnectionFactory connectionFactory = new JedisConnectionFactory(); RedisSink<String> redisSink = RedisSink.create() .withConnectionFactory(connectionFactory) .withKeySerializer(RedisSerializationUtil.stringToByte()) .withValueSerializer(RedisSerializationUtil.stringToByte()); stream.addSink(redisSink); ``` 4. **提交作业运行**: 最后,提交Flink作业到集群执行。 ```java env.execute("Flink Kafka to Redis Pipeline"); ```
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