kafka 2.2.1对应的安装 flink版本connector

针对kafka 2.2.1，可以使用以下版本的flink-kafka-connector：

- Flink 1.9.x: flink-connector-kafka-0.11_2.11-1.9.3.jar
- Flink 1.10.x: flink-connector-kafka-0.11_2.11-1.10.2.jar

注意，以上版本都是基于kafka 0.11.x版本的connector，支持kafka 2.1.x、2.2.x、2.3.x等版本。如果需要使用kafka 2.0.x及以下版本的connector，可以使用以下版本的flink-kafka-connector：

- Flink 1.9.x: flink-connector-kafka-0.10_2.11-1.9.3.jar
- Flink 1.10.x: flink-connector-kafka-0.10_2.11-1.10.2.jar

注意，以上版本都是基于kafka 0.10.x版本的connector，支持kafka 0.9.x、0.10.x、1.0.x等版本。

相关问题

flink kafka connector

Flink Kafka Connector是Flink的一个扩展库，用于实现Flink与Kafka之间的高效数据传输和交互。它提供了多种与Kafka交互的方式，如消费和生产Kafka数据，以及与Kafka进行状态管理等。Flink Kafka Connector通过实现Kafka Consumer和Producer的接口，使得可以在Flink应用程序中直接使用Kafka数据源和数据汇，实现快速、可靠的数据流传输。

Flink Kafka Connector能够解决许多实际场景中的数据传输问题。例如，在流处理中，经常需要从Kafka主题中读取数据，并将结果写入到一个或多个Kafka主题中。Flink Kafka Connector正是用于这样的场景，可以通过多种方式实现简单又高效的数据传输。另外，Flink Kafka Connector还可以管理Kafka的状态，如offset，以保证正确、可靠的数据传输。

总之，Flink Kafka Connector使得将Flink和Kafka集成变得更加容易和高效。它不仅支持在Flink应用程序中消费和生产Kafka数据，还支持状态管理，从而增强了Flink和Kafka之间的互操作性和可扩展性。

Kafka SQL Connector flink1.11

Kafka SQL Connector是Apache Kafka社区提供的一个工具，用于将Kafka消息流转换成关系型数据，并支持在SQL中进行查询、聚合和窗口操作。Flink是一个流处理框架，可以实现实时的数据处理和计算。在Flink 1.11版本中，可以使用Kafka SQL Connector将Kafka消息流集成到Flink中，并直接在Flink SQL中进行流处理和分析。

使用Kafka SQL Connector需要进行以下步骤：

1. 安装Kafka SQL Connector
需要下载并安装Kafka SQL Connector包，可以从Apache官网或者Kafka社区下载。

2. 将Kafka SQL Connector添加到Flink Classpath中
可以通过修改flink-conf.yaml文件或使用--classpath参数将Kafka SQL Connector添加到Flink Classpath中。

3. 创建Kafka数据源
可以使用Flink提供的Kafka连接器，从Kafka中读取数据流，并转换成Flink DataStream。代码示例：

Properties props = new Properties();
props.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.setProperty("group.id", "test");

FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>("my-topic", new SimpleStringSchema(), props);
DataStream<String> stream = env.addSource(consumer);

4. 创建Kafka SQL表
使用CREATE TABLE语句，将Kafka数据流转换成Kafka SQL表。代码示例：

CREATE TABLE kafka_table (
  `key` STRING,
  `value` STRING,
  `timestamp` TIMESTAMP(3) METADATA,
  WATERMARK FOR `timestamp` AS `timestamp` - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'my-topic',
  'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
  'properties.group.id' = 'test',
  'format' = 'json'
)

5. 在Flink SQL中进行数据处理和分析
可以使用Flink SQL语句，在Kafka SQL表上进行数据处理和分析。代码示例：

SELECT COUNT(*) FROM kafka_table WHERE `key` = 'foo'

以上就是使用Kafka SQL Connector在Flink 1.11中将Kafka消息流集成到Flink中的基本步骤。