流式连接器
我们知道可以自己来开发Source 和 Sink ，但是一些比较基本的 Source 和 Sink 已经内置在 Flink 里。
预定义的source支持从文件、目录、socket，以及 collections 和 iterators 中读取数据。
预定义的sink支持把数据写入文件、标准输出（stdout）、标准错误输出（stderr）和 socket。
连接器可以和多种多样的第三方系统进行交互。目前支持以下系统:
- Apache Kafka
- Apache Cassandra(sink)
- Amazon Kinesis Streams(source/sink)
- Elasticsearch(sink)
- Hadoop FileSystem (sink)
- RabbitMQ(source/sink)
- Apache NiFi(source/sink)
- Twitter Streaming API(source)
请记住，在使用一种连接器时，通常需要额外的第三方组件，比如：数据存储服务器或者消息队列。
Apache Bahir 中定义了其他一些连接器
- Apache ActiveMQ(source/sink)
- Apache Flume(sink)
- Redis(sink)
- Akka (sink)
- Netty (source)
使用connector并不是唯一可以使数据进入或者流出Flink的方式。一种常见的模式是从外部数据库或者 Web 服务查询数据得到初始数据流，然后通过 Map 或者 FlatMap 对初始数据流进行丰富和增强，这里要使用Flink的异步IO。
而向外部存储推送大量数据时会导致 I/O 瓶颈问题出现。在这种场景下，如果对数据的读操作远少于写操作，可以让外部应用从 Flink 拉取所需的数据，需要用到Flink的可查询状态接口。
本文重点介绍Apache Kafka Connector
Kafka连接器
此连接器提供对Apache Kafka提供的事件流的访问。
Flink提供特殊的Kafka连接器，用于从/向Kafka主题读取和写入数据。Flink Kafka Consumer集成了Flink的检查点机制，可提供一次性处理语义。为实现这一目标，Flink并不完全依赖Kafka 的消费者组的偏移量，而是在内部跟踪和检查这些偏移。
下表为不同版本的kafka与Flink Kafka Consumer的对应关系。
Maven Dependency | Supported since | Consumer and Producer Class name | Kafka version |
|---|---|---|---|
flink-connector-kafka-0.8_2.11 | 1.0.0 | FlinkKafkaConsumer08 FlinkKafkaProducer08 | 0.8.x |
flink-connector-kafka-0.9_2.11 | 1.0.0 | FlinkKafkaConsumer09 FlinkKafkaProducer09 | 0.9.x |
flink-connector-kafka-0.10_2.11 | 1.2.0 | FlinkKafkaConsumer010 FlinkKafkaProducer010 | 0.10.x |
flink-connector-kafka-0.11_2.11 | 1.4.0 | FlinkKafkaConsumer011 FlinkKafkaProducer011 | 0.11.x |
flink-connector-kafka_2.11 | 1.7.0 | FlinkKafkaConsumer FlinkKafkaProducer | >= 1.0.0 |
而从最新的Flink1.9.0版本开始，使用Kafka 2.2.0客户端。
下面简述使用步骤。
导入maven依赖：
代码语言：javascript复制<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-kafka_2.11</artifactId>
<version>1.9.0</version>
</dependency>
兼容性：
从Flink 1.7开始，它不跟踪特定的Kafka主要版本。相反，它在Flink发布时跟踪最新版本的Kafka。如果您的Kafka代理版本是1.0.0或更高版本，则应使用此Kafka连接器。如果使用旧版本的Kafka（0.11,0.10,0.9或0.8），则应使用与代理版本对应的连接器。
升级Connect要注意Flink升级作业，同时
- 在整个过程中使用Flink 1.9或更新版本。
- 不要同时升级Flink和运营商。
- 确保您作业中使用的Kafka Consumer和/或Kafka Producer分配了唯一标识符（
uid）。 - 使用stop with savepoint功能获取保存点（例如，使用
stop --withSavepoint）。
用法：
引入依赖后，实例化新的source（FlinkKafkaConsumer）和sink（FlinkKafkaProducer）。
Kafka Consumer
先分步骤介绍构建过程，文末附Flink1.9连接Kafka完整代码。
Kafka consumer 根据版本分别叫做FlinkKafkaConsumer08 FlinkKafkaConsumer09等等 Kafka >= 1.0.0 的版本就叫FlinkKafkaConsumer。
构建FlinkKafkaConsumer
java示例代码如下：
代码语言：javascript复制Properties 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");
DataStream<String> stream = env
.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("topic", new SimpleStringSchema(), properties));
scala：
代码语言：javascript复制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")
stream = env
.addSource(new FlinkKafkaConsumer[String]("topic", new SimpleStringSchema(), properties))
.print()
必须有的：
1.topic名称
2.用于反序列化Kafka数据的DeserializationSchema / KafkaDeserializationSchema
3.配置参数：“bootstrap.servers” “group.id” （kafka0.8还需要 “zookeeper.connect”）
配置消费起始位置
java：
代码语言：javascript复制final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
FlinkKafkaConsumer<String> myConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>(...);
myConsumer.setStartFromEarliest(); // start from the earliest record possible
myConsumer.setStartFromLatest(); // start from the latest record
myConsumer.setStartFromTimestamp(...); // start from specified epoch timestamp (milliseconds)
myConsumer.setStartFromGroupOffsets(); // the default behaviour
//指定位置
//Map<KafkaTopicPartition, Long> specificStartOffsets = new HashMap<>();
//specificStartOffsets.put(new KafkaTopicPartition("myTopic", 0), 23L);
//myConsumer.setStartFromSpecificOffsets(specificStartOffsets);
DataStream<String> stream = env.addSource(myConsumer);
scala：
代码语言：javascript复制val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment()
val myConsumer = new FlinkKafkaConsumer[String](...)
myConsumer.setStartFromEarliest() // start from the earliest record possible
myConsumer.setStartFromLatest() // start from the latest record
myConsumer.setStartFromTimestamp(...) // start from specified epoch timestamp (milliseconds)
myConsumer.setStartFromGroupOffsets() // the default behaviour
//指定位置
//val specificStartOffsets = new java.util.HashMap[KafkaTopicPartition, java.lang.Long]()
//specificStartOffsets.put(new KafkaTopicPartition("myTopic", 0), 23L)
//myConsumer.setStartFromSpecificOffsets(specificStartOffsets)
val stream = env.addSource(myConsumer)
检查点
启用Flink的检查点后，Flink Kafka Consumer将使用主题中的记录，并以一致的方式定期检查其所有Kafka偏移以及其他操作的状态。如果作业失败，Flink会将流式程序恢复到最新检查点的状态，并从存储在检查点中的偏移量开始重新使用Kafka的记录。
如果禁用了检查点，则Flink Kafka Consumer依赖于内部使用的Kafka客户端的自动定期偏移提交功能。
如果启用了检查点，则Flink Kafka Consumer将在检查点完成时提交存储在检查点状态中的偏移量。
java
代码语言：javascript复制final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.enableCheckpointing(5000); // checkpoint every 5000 msecs
scala
代码语言：javascript复制val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment()
env.enableCheckpointing(5000) // checkpoint every 5000 msecs
分区发现
Flink Kafka Consumer支持发现动态创建的Kafka分区，并使用一次性保证消费它们。
还可以使用正则：
java
代码语言：javascript复制final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
properties.setProperty("group.id", "test");
FlinkKafkaConsumer011<String> myConsumer = new FlinkKafkaConsumer011<>(
java.util.regex.Pattern.compile("test-topic-[0-9]"),
new SimpleStringSchema(),
properties);
DataStream<String> stream = env.addSource(myConsumer);
...
scala
代码语言：javascript复制val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment()
val properties = new Properties()
properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092")
properties.setProperty("group.id", "test")
val myConsumer = new FlinkKafkaConsumer08[String](
java.util.regex.Pattern.compile("test-topic-[0-9]"),
new SimpleStringSchema,
properties)
val stream = env.addSource(myConsumer)
...
时间戳和水印
在许多情况下，记录的时间戳（显式或隐式）嵌入记录本身。另外，用户可能想要周期性地或以不规则的方式发出水印。
我们可以定义好Timestamp Extractors / Watermark Emitters，通过以下方式将其传递给您的消费者：
java
代码语言：javascript复制Properties 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");
FlinkKafkaConsumer08<String> myConsumer =
new FlinkKafkaConsumer08<>("topic", new SimpleStringSchema(), properties);
myConsumer.assignTimestampsAndWatermarks(new CustomWatermarkEmitter());
DataStream<String> stream = env
.addSource(myConsumer)
.print();
scala
代码语言：javascript复制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 myConsumer = new FlinkKafkaConsumer08[String]("topic", new SimpleStringSchema(), properties)
myConsumer.assignTimestampsAndWatermarks(new CustomWatermarkEmitter())
stream = env
.addSource(myConsumer)
.print()
Kafka Producer
Kafka Producer 根据版本分别叫做FlinkProducer011 FlinkKafkaProducer010等等 Kafka >= 1.0.0 的版本就叫FlinkKafkaProducer 。
构建FlinkKafkaConsumer
java
代码语言：javascript复制DataStream<String> stream = ...;
FlinkKafkaProducer011<String> myProducer = new FlinkKafkaProducer011<String>(
"localhost:9092", // broker list
"my-topic", // target topic
new SimpleStringSchema()); // serialization schema
// versions 0.10 allow attaching the records' event timestamp when writing them to Kafka;
// this method is not available for earlier Kafka versions
myProducer.setWriteTimestampToKafka(true);
stream.addSink(myProducer);
scala
代码语言：javascript复制val stream: DataStream[String] = ...
val myProducer = new FlinkKafkaProducer011[String](
"localhost:9092", // broker list
"my-topic", // target topic
new SimpleStringSchema) // serialization schema
// versions 0.10 allow attaching the records' event timestamp when writing them to Kafka;
// this method is not available for earlier Kafka versions
myProducer.setWriteTimestampToKafka(true)
stream.addSink(myProducer)
需要指定broker list ， topic，序列化类。
自定义分区：默认情况下，将使用FlinkFixedPartitioner将每个Flink Kafka Producer并行子任务映射到单个Kafka分区。
可以实现FlinkKafkaPartitioner类自定义分区。
Flink1.9消费Kafka完整代码：
代码语言：javascript复制import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import java.util.Properties;
public class KafkaConsumer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
properties.setProperty("group.id", "test");
//构建FlinkKafkaConsumer
FlinkKafkaConsumer<String> myConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>("topic", new SimpleStringSchema(), properties);
//指定偏移量
myConsumer.setStartFromEarliest();
DataStream<String> stream = env
.addSource(myConsumer);
env.enableCheckpointing(5000);
stream.print();
env.execute("Flink Streaming Java API Skeleton");
}
