《从0到1学习Flink》—— Flink 写入数据到 Kafka

时间：2019-01-27 19:05:02 阅读：224 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

标签：create 数据 final dep zook 默认参数包含通过 nal

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前言

之前文章《从0到1学习Flink》—— Flink 写入数据到 ElasticSearch 写了如何将 Kafka 中的数据存储到 ElasticSearch 中，里面其实就已经用到了 Flink 自带的 Kafka source connector（FlinkKafkaConsumer）。存入到 ES 只是其中一种情况，那么如果我们有多个地方需要这份通过 Flink 转换后的数据，是不是又要我们继续写个 sink 的插件呢？确实，所以 Flink 里面就默认支持了不少 sink，比如也支持 Kafka sink connector（FlinkKafkaProducer），那么这篇文章我们就讲讲如何将数据写入到 Kafka。

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准备

添加依赖

Flink 里面支持 Kafka 0.8、0.9、0.10、0.11 ，以后有时间可以分析下源码的实现。

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这里我们需要安装下 Kafka，请对应添加对应的 Flink Kafka connector 依赖的版本，这里我们使用的是 0.11 版本：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-kafka-0.11_2.11</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

Kafka 安装

这里就不写这块内容了，可以参考我以前的文章 Kafka 安装及快速入门。

这里我们演示把其他 Kafka 集群中 topic 数据原样写入到自己本地起的 Kafka 中去。

配置文件

kafka.brokers=xxx:9092,xxx:9092,xxx:9092
kafka.group.id=metrics-group-test
kafka.zookeeper.connect=xxx:2181
metrics.topic=xxx
stream.parallelism=5
kafka.sink.brokers=localhost:9092
kafka.sink.topic=metric-test
stream.checkpoint.interval=1000
stream.checkpoint.enable=false
stream.sink.parallelism=5

目前我们先看下本地 Kafka 是否有这个 metric-test topic 呢？需要执行下这个命令：

bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181

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可以看到本地的 Kafka 是没有任何 topic 的，如果等下我们的程序运行起来后，再次执行这个命令出现 metric-test topic，那么证明我的程序确实起作用了，已经将其他集群的 Kafka 数据写入到本地 Kafka 了。

程序代码

Main.java

public class Main {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        final ParameterTool parameterTool = ExecutionEnvUtil.createParameterTool(args);
        StreamExecutionEnvironment env = ExecutionEnvUtil.prepare(parameterTool);
        DataStreamSource<Metrics> data = KafkaConfigUtil.buildSource(env);

        data.addSink(new FlinkKafkaProducer011<Metrics>(
                parameterTool.get("kafka.sink.brokers"),
                parameterTool.get("kafka.sink.topic"),
                new MetricSchema()
                )).name("flink-connectors-kafka")
                .setParallelism(parameterTool.getInt("stream.sink.parallelism"));

        env.execute("flink learning connectors kafka");
    }
}

运行结果

启动程序，查看运行结果，不段执行上面命令，查看是否有新的 topic 出来：

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执行命令可以查看该 topic 的信息：

bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic metric-test

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分析

上面代码我们使用 Flink Kafka Producer 只传了三个参数：brokerList、topicId、serializationSchema（序列化）

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其实也可以传入多个参数进去，现在有的参数用的是默认参数，因为这个内容比较多，后面可以抽出一篇文章单独来讲。

总结

本篇文章写了 Flink 读取其他 Kafka 集群的数据，然后写入到本地的 Kafka 上。我在 Flink 这层没做什么数据转换，只是原样的将数据转发了下，如果你们有什么其他的需求，是可以在 Flink 这层将数据进行各种转换操作，比如这篇文章中的一些转换：《从0到1学习Flink》—— Flink Data transformation(转换)，然后将转换后的数据发到 Kafka 上去。

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