使用flink从kafka 取出 实时计算数据并重新放回kafka代码

以下是使用 Flink 从 Kafka 取出实时计算数据并重新放回 Kafka 的代码：

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import java.util.Properties;

public class KafkaToKafka {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 设置 Kafka 消费者属性
        Properties consumerProps = new Properties();
        consumerProps.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        consumerProps.setProperty("group.id", "test-group");

        // 创建 Kafka 消费者
        FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>("input-topic", new SimpleStringSchema(), consumerProps);

        // 添加 Kafka 消费者到 Flink 程序
        DataStream<String> inputStream = env.addSource(consumer);

        // 对数据进行计算，例如将每个数据加上 "processed: " 前缀
        DataStream<String> processedStream = inputStream.map(str -> "processed: " + str);

        // 设置 Kafka 生产者属性
        Properties producerProps = new Properties();
        producerProps.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");

        // 创建 Kafka 生产者
        FlinkKafkaProducer<String> producer = new FlinkKafkaProducer<>("output-topic", new SimpleStringSchema(), producerProps);

        // 添加 Kafka 生产者到 Flink 程序
        processedStream.addSink(producer);

        // 启动 Flink 程序
        env.execute("Kafka to Kafka");
    }
}

代码中首先设置 Kafka 消费者和生产者的属性，然后创建 FlinkKafkaConsumer 和 FlinkKafkaProducer 对象，将消费者添加到 Flink 程序中，对数据进行计算，最后将结果通过生产者重新发送到 Kafka 中。

注意：需要使用 Maven 或 Gradle 等工具添加 Flink 和 Kafka 的依赖。