1、 使用Flink消费Kafka中topic为topic1的数据，根据数据中不同的表将数据分别分发至kafka的DWD层的Topic

Apache Flink是一个用于处理无界和有界数据流的应用程序框架，它可以有效地从Kafka这类消息队列中读取数据。如果你想要使用Flink来消费Kafka主题`topic1`的数据，并根据不同内容将其分发到不同的DWD（Data Warehouse and Data Mining，数据仓库和数据分析）层主题中，你可以按照以下步骤操作：

1. **设置依赖**：首先，在Flink项目中添加对Kafka和Flink的Kafka消费者依赖。

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-java</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-streaming-kafka_2.11</artifactId>
</dependency>

2. **创建Flink StreamExecutionEnvironment**：初始化一个Flink环境，指定输入源为Kafka。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1); // 设置并行度
KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>("topic1", ...); // 提供Kafka配置

3. **数据转换和路由**：利用Flink的map()函数处理接收到的消息，根据数据内容的不同决定路由到哪个DWD主题。例如，可以使用正则表达式匹配或者自定义函数判断。

DataStream<String> rawMessages = env.addSource(kafkaConsumer);
DataStream<String>[] routedStreams = rawMessages.map(new MapFunction<String, Tuple2<String, String>>() {
    @Override
    public Tuple2<String, String> map(String value) {
        // 根据value的内容判断并创建新topic名称
        String dwdTopic = routeToDWD(value);
        return new Tuple2<>(value, dwdTopic);
    }
});

4. **写入DWD主题**：创建对应每个路由结果的主题，并使用Flink的Sink API将数据发送到目标Kafka主题。

Map<String, Sink<String>> sinks = new HashMap<>();
sinks.put("dwd_topic1", FlinkKafkaProducer.create(...));
// 对于其他DWD主题
...
for (Tuple2<String, String> data : routedStreams[0].get()) {
    sinks.get(data.f1).add(data.f0);
}

// 发起所有sink任务
for (Map.Entry<String, Sink<String>> entry : sinks.entrySet()) {
    entry.getValue().open(env.getExecutionConfig());
}