java flink 从kafka大主题拆分成多个小主题,同时将数据写入不同主题Kafka 和 MySQL ,实现程序

时间: 2023-12-10 22:40:40 浏览: 31
这个需求可以通过 Flink 的 DataStream API 和 Kafka Connector 实现。 首先,需要创建一个 Flink 程序,使用 Kafka Consumer 订阅 Kafka 大主题的数据。然后,使用 Flink 的 DataStream API 对大主题数据进行拆分,将每个小主题的数据分别写入不同的 Kafka 小主题和 MySQL 数据库中。 以下是一个示例代码,供参考: ```java import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction; import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema; import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.SinkFunction; import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.SinkFunction.Context; import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer; import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer; import org.apache.flink.streaming.util.serialization.KeyedSerializationSchema; import org.apache.flink.util.Collector; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord; import java.util.Properties; public class KafkaSplitter { public static void main(String[] args) throws Exception { // 获取命令行参数 final ParameterTool params = ParameterTool.fromArgs(args); // 设置 execution environment final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置 Kafka Consumer 配置 Properties consumerProps = new Properties(); consumerProps.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, params.get("bootstrap.servers")); consumerProps.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, params.get("group.id")); // 创建 FlinkKafkaConsumer FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>(params.get("input.topic"), new SimpleStringSchema(), consumerProps); // 从 Kafka 大主题读取数据 DataStream<String> dataStream = env.addSource(consumer); // 将数据拆分成多个小主题 DataStream<String>[] splitStreams = dataStream.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() { @Override public void flatMap(String value, Collector<String> out) throws Exception { // 将数据拆分成多个小主题 String[] splitValues = value.split(","); for (String splitValue : splitValues) { out.collect(splitValue); } } }).split(value -> { // 根据每个数据的前缀将数据分组 String[] splitValues = value.split(":"); return splitValues[0]; }); // 将数据写入不同的 Kafka 小主题 for (int i = 0; i < splitStreams.length; i++) { DataStream<String> splitStream = splitStreams[i]; Properties producerProps = new Properties(); producerProps.setProperty("bootstrap.servers", params.get("bootstrap.servers")); // 将数据写入 Kafka 小主题 FlinkKafkaProducer<String> kafkaProducer = new FlinkKafkaProducer<>( params.get("output.topic." + i), new KeyedSerializationSchema<String>() { @Override public byte[] serializeKey(String element) { // 使用默认的 key 分区 return null; } @Override public byte[] serializeValue(String element) { // 将数据转换为字节数组 return element.getBytes(); } @Override public String getTargetTopic(String element) { // 使用默认的目标主题 return null; } }, producerProps, FlinkKafkaProducer.Semantic.EXACTLY_ONCE ); splitStream.addSink(kafkaProducer); } // 将数据写入 MySQL 数据库 dataStream.addSink(new SinkFunction<String>() { @Override public void invoke(String value, Context context) throws Exception { // 将数据写入 MySQL 数据库 // ... } }); // 执行程序 env.execute("KafkaSplitter"); } } ``` 在上述代码中,我们首先使用 FlinkKafkaConsumer 从 Kafka 大主题读取数据。然后,使用 flatMap 函数将数据拆分成多个小主题,并使用 split 函数将数据根据每个数据的前缀分组。接着,我们使用 FlinkKafkaProducer 将每个小主题的数据写入不同的 Kafka 小主题中。最后,我们使用 addSink 函数将所有数据写入 MySQL 数据库中。 注意,在实际使用中,您需要根据实际情况修改代码中的配置参数和数据处理逻辑。

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