基于SpringBoot?使用?Flink?收發(fā)Kafka消息的示例詳解
前言
這周學(xué)習(xí)下Flink相關(guān)的知識(shí),學(xué)習(xí)到一個(gè)讀寫Kafka消息的示例, 自己動(dòng)手實(shí)踐了一下,別人示例使用的是普通的Java Main方法,沒(méi)有用到spring boot. 我們?cè)趯?shí)際工作中會(huì)使用spring boot。 因此我做了些加強(qiáng), 把流程打通了,過(guò)程記錄下來(lái)。
準(zhǔn)備工作
首先我們通過(guò)docker安裝一個(gè)kafka服務(wù),參照Kafka的官方知道文檔
https://developer.confluent.io/tutorials/kafka-console-consumer-producer-basics/kafka.html主要的是有個(gè)docker-compose.yml文件
--- version: '2' services: zookeeper: image: confluentinc/cp-zookeeper:7.3.0 hostname: zookeeper container_name: zookeeper ports: - "2181:2181" environment: ZOOKEEPER_CLIENT_PORT: 2181 ZOOKEEPER_TICK_TIME: 2000 broker: image: confluentinc/cp-kafka:7.3.0 hostname: broker container_name: broker depends_on: - zookeeper ports: - "29092:29092" environment: KAFKA_BROKER_ID: 1 KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: 'zookeeper:2181' KAFKA_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP: PLAINTEXT:PLAINTEXT,PLAINTEXT_HOST:PLAINTEXT KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://broker:9092,PLAINTEXT_HOST://localhost:29092 KAFKA_OFFSETS_TOPIC_REPLICATION_FACTOR: 1 KAFKA_GROUP_INITIAL_REBALANCE_DELAY_MS: 0
docker compose up -d
就可以把kafka docker 環(huán)境搭起來(lái),
使用以下命令,創(chuàng)建一個(gè)flink.kafka.streaming.source的topic
docker exec -t broker kafka-topics --create --topic flink.kafka.streaming.source --bootstrap-server broker:9092
然后使用命令,就可以進(jìn)入到kafka機(jī)器的命令行
docker exec -it broker bash
官方文檔示例中沒(méi)有-it, 運(yùn)行后沒(méi)有進(jìn)入broker的命令行,加上來(lái)才可以。這里說(shuō)明下
Flink我們打算直接采用開(kāi)發(fā)工具運(yùn)行,暫時(shí)未搭環(huán)境,以體驗(yàn)為主。
開(kāi)發(fā)階段
首先需要引入的包POM文件
<properties> <jdk.version>1.8</jdk.version> <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source> <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding> <spring-boot.version>2.7.7</spring-boot.version> <flink.version>1.16.0</flink.version> </properties> <dependencyManagement> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId> <version>${spring-boot.version}</version> <type>pom</type> <scope>import</scope> </dependency> </dependencies> </dependencyManagement> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId> <optional>true</optional> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-java</artifactId> <version>${flink.version}</version> <scope>provided</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-clients</artifactId> <version>${flink.version}</version> <scope>provided</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-streaming-java</artifactId> <version>${flink.version}</version> <scope>provided</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-connector-kafka</artifactId> <version>${flink.version}</version> <scope>provided</scope> </dependency> </dependencies>
這里我們使用Java8, 本來(lái)想使用Spring Boot 3的,但是Spring Boot 3 最低需要Java17了, 目前Flink支持Java8和Java11,所以我們使用Spring Boot 2, Java 8來(lái)開(kāi)發(fā)。
spring-boot-starter 我們就一個(gè)命令行程序,所以用這個(gè)就夠了
lombok 用來(lái)定義model
flink-java, flink-clients, flink-streaming-java 是使用基本組件, 缺少flink-clients編譯階段不會(huì)報(bào)錯(cuò),運(yùn)行的時(shí)候會(huì)報(bào)java.lang.IllegalStateException: No ExecutorFactory found to execute the application.
flink-connector-kafka 是連接kafka用
我們這里把provided, 打包的時(shí)候不用打包flink相關(guān)組件,由運(yùn)行環(huán)境提供。但是IDEA運(yùn)行的時(shí)候會(huì)報(bào)java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/flink/streaming/util/serialization/DeserializationSchema,
在運(yùn)行的configuration上面勾選上“add dependencies with provided scope to classpath”可以解決這個(gè)問(wèn)題。
主要代碼
@Component @Slf4j public class KafkaRunner implements ApplicationRunner { @Override public void run(ApplicationArguments args) throws Exception { try{ /**************************************************************************** * Setup Flink environment. ****************************************************************************/ // Set up the streaming execution environment final StreamExecutionEnvironment streamEnv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); /**************************************************************************** * Read Kafka Topic Stream into a DataStream. ****************************************************************************/ //Set connection properties to Kafka Cluster Properties properties = new Properties(); properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:29092"); properties.setProperty("group.id", "flink.learn.realtime"); //Setup a Kafka Consumer on Flnk FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<> ("flink.kafka.streaming.source", //topic new SimpleStringSchema(), //Schema for data properties); //connection properties //Setup to receive only new messages kafkaConsumer.setStartFromLatest(); //Create the data stream DataStream<String> auditTrailStr = streamEnv .addSource(kafkaConsumer); //Convert each record to an Object DataStream<Tuple2<String, Integer>> userCounts = auditTrailStr .map(new MapFunction<String,Tuple2<String,Integer>>() { @Override public Tuple2<String,Integer> map(String auditStr) { System.out.println("--- Received Record : " + auditStr); AuditTrail at = new AuditTrail(auditStr); return new Tuple2<String,Integer>(at.getUser(),at.getDuration()); } }) .keyBy(0) //By user name .reduce((x,y) -> new Tuple2<String,Integer>( x.f0, x.f1 + y.f1)); //Print User and Durations. userCounts.print(); /**************************************************************************** * Setup data source and execute the Flink pipeline ****************************************************************************/ //Start the Kafka Stream generator on a separate thread System.out.println("Starting Kafka Data Generator..."); Thread kafkaThread = new Thread(new KafkaStreamDataGenerator()); kafkaThread.start(); // execute the streaming pipeline streamEnv.execute("Flink Windowing Example"); } catch(Exception e) { e.printStackTrace(); } } }
簡(jiǎn)單說(shuō)明下程序
DataStream auditTrailStr = streamEnv
.addSource(kafkaConsumer);
就是接通了Kafka Source
Thread kafkaThread = new Thread(new KafkaStreamDataGenerator()); kafkaThread.start();
這段代碼是另外開(kāi)一個(gè)線程往kafka里面去發(fā)送文本消息
我們?cè)谶@個(gè)示例中就是一個(gè)線程發(fā),然后flink就讀出來(lái),然后統(tǒng)計(jì)出每個(gè)用戶的操作時(shí)間。
auditTrailStr.map 就是來(lái)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)操作。
運(yùn)行效果
可以看到Kafka一邊發(fā)送,然后我們就一邊讀出來(lái),然后就統(tǒng)計(jì)出了每個(gè)用戶的時(shí)間。
總結(jié)
本文只是簡(jiǎn)單的打通了幾個(gè)環(huán)節(jié),對(duì)于flink的知識(shí)沒(méi)有涉及太多,算是一個(gè)環(huán)境入門。后面學(xué)習(xí)更多的以后我們?cè)偕钊胄﹣?lái)記錄flink. 示例代碼會(huì)放到 https://github.com/dengkun39/redisdemo.git spring-boot-flink 文件夾。
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