Flink的新老KafkaSource算子对比

最新推荐文章于 2025-02-01 15:58:40 发布

最后一瓶脉动

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文章标签： flink 大数据

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43218601/article/details/133098515

本文介绍了ApacheFlink中从老版本的FlinkKafkaConsumerAPI升级到新版KafkaSource的过程，包括配置参数调整、新API的使用以及水印策略的设置，以确保消息处理的EOS语义。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(conf);
        /**
         * 老版本的API FlinkKafkaConsumer
         * 指定三个参数
         *  topic 名称
         *  反序列化 Schema，SimpleStringSchema 指的是读取 Kafka 中的数据反序列化成 String 格式；
         *  Properties 实例
         *  这种方式不能保证eos语义
         */
        Properties prop = new Properties();
        prop.setProperty("bootstrap.servers", "dw1:9092,dw2:9092,dw3:9092");
        prop.setProperty("group.id", "id1");
        prop.setProperty("enable.auto.commit", "true");
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>(
                "benge0920",
                new SimpleStringSchema(),
                prop);
        DataStreamSource<String> kafkaStream1 = env.addSource(kafkaConsumer);
        //kafkaStream1.print();
        /**
         * 新版API 使用KafkaSource
         */

        KafkaSource<String> kafkaSource = KafkaSource.<String>builder()
                .setBootstrapServers("dw1:9092,dw2:9092,dw3:902")
                .setTopics("benge0920")
                .setValueOnlyDeserializer(new SimpleStringSchema())
                .setStartingOffsets(OffsetsInitializer.latest())
                .build();
        WatermarkStrategy<String> stringWatermarkStrategy = WatermarkStrategy.<String>forMonotonousTimestamps()
                .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<String>() {
                    @Override
                    public long extractTimestamp(String s, long l) {
                        String[] words = s.split(",");
                        return Long.parseLong(words[1]);
                    }
                });
        DataStreamSource<String> result = env.fromSource(kafkaSource, stringWatermarkStrategy, "");
        result.print();

        env.execute();
    }