用Flink读取kafka数据处理到实时数仓，并处理偏移量

可以使用 Apache Flink 的 Kafka Connector 来从 Kafka 读取数据，然后进行实时处理。 Flink Kafka Connector 提供了两种方式来处理偏移量：

1. 自动管理偏移量：在这种情况下，Flink 会自动维护偏移量，并在处理数据时自动提交偏移量。

2. 手动管理偏移量：在这种情况下，你需要手动控制偏移量，例如，在处理完数据后手动提交偏移量。

具体的使用方法可以参考 Flink 文档：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/connectors/kafka.html

相关问题

flink读取kafka数据，并将偏移量保存到Mysql

可以通过Flink的Kafka Consumer实现从Kafka中读取数据，并通过Flink的JDBC Output Format将偏移量保存到MySQL中。以下是一个简单的示例代码：

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;
import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.AssignerWithPunctuatedWatermarks;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.SinkFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.watermark.Watermark;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaSerializationSchema;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaSink;
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.KeyedSerializationSchemaWrapper;
import org.apache.flink.types.Row;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;

import javax.annotation.Nullable;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.SQLException;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

public class FlinkKafkaToMysql {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        // 获取参数
        final ParameterTool parameterTool = ParameterTool.fromArgs(args);

        // 设置执行环境
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.enableCheckpointing(5000, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);

        // 设置Kafka Consumer
        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("bootstrap.servers", parameterTool.get("bootstrap.servers"));
        properties.setProperty("group.id", parameterTool.get("group.id"));
        FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>(parameterTool.get("input.topic"), new SimpleStringSchema(), properties);

        // 设置Kafka Producer
        FlinkKafkaProducer<Row> producer = new FlinkKafkaProducer<>(parameterTool.get("output.topic"), new KafkaSerializationSchema<Row>() {
            @Override
            public ProducerRecord<byte[], byte[]> serialize(Row element, @Nullable Long timestamp) {
                return new ProducerRecord<>(parameterTool.get("output.topic"), element.toString().getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
            }
        }, properties, FlinkKafkaProducer.Semantic.EXACTLY_ONCE);

        // 设置JDBC Output Format
        JDBCOutputFormat jdbcOutputFormat = JDBCOutputFormat.buildJDBCOutputFormat()
                .setDrivername(parameterTool.get("jdbc.driver"))
                .setDBUrl(parameterTool.get("jdbc.url"))
                .setUsername(parameterTool.get("jdbc.username"))
                .setPassword(parameterTool.get("jdbc.password"))
                .setQuery("INSERT INTO " + parameterTool.get("mysql.table") + " (topic, partition, offset) VALUES (?, ?, ?)")
                .setSqlTypes(new int[] {java.sql.Types.VARCHAR, java.sql.Types.INTEGER, java.sql.Types.BIGINT})
                .finish();

        // 读取Kafka数据并保存偏移量到MySQL
        DataStream<String> inputStream = env.addSource(consumer);
        inputStream.map(new MapFunction<String, Row>() {
            @Override
            public Row map(String value) throws Exception {
                String[] parts = value.split(",");
                return Row.of(parts[0], Integer.parseInt(parts[1]), Long.parseLong(parts[2]));
            }
        }).addSink(new SinkFunction<Row>() {
            @Override
            public void invoke(Row value, Context context) throws Exception {
                jdbcOutputFormat.writeRecord(value);
            }
        });

        // 执行任务
        env.execute("Flink Kafka to MySQL");
    }
}

在上述代码中，我们首先通过`ParameterTool`获取传入的参数，然后设置Flink的执行环境和Kafka Consumer。接着，我们创建了一个`JDBCOutputFormat`对象，用于将数据保存到MySQL中。最后，我们通过`DataStream.map()`操作将Kafka中读取的数据转换成`Row`对象，并通过`SinkFunction`将偏移量保存到MySQL中。

需要注意的是，在保存数据到MySQL时，我们使用了`JDBCOutputFormat`的`writeRecord()`方法，该方法会自动打开和关闭数据库连接。因此，我们不需要手动管理数据库连接。

flink读取kafka时的偏移量保存到哪里

在 Flink 中，Kafka Consumer 的偏移量可以保存在不同的位置，具体取决于您的配置。以下是一些常见的选项：

1. Kafka 内部保存：这是最简单的选项，Kafka Consumer 可以将偏移量保存在 Kafka 内部的特殊主题中。Flink Kafka Consumer 默认使用这种方式来保存偏移量。

2. ZooKeeper：Flink 也可以将偏移量保存在 ZooKeeper 中。这需要在 Flink Kafka Consumer 的配置中设置一个有效的 ZooKeeper 地址。

3. Checkpoints：Flink 支持使用 Checkpointing 技术来保存应用程序状态。您可以在 Flink 应用程序中启用 Checkpointing，并在 Checkpoint 中包含 Kafka Consumer 的偏移量。

无论您选择哪种方式，都可以确保 Kafka Consumer 的偏移量在应用程序故障恢复期间得到恢复，并且您可以从上次处理的位置继续处理消息。