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 08:40:40 浏览: 58
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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