使用Scala编写flink读取kafka数据代码并输出

可以回答这个问题，以下是Scala编写flink读取kafka数据代码并输出的示例：

import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

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

val stream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer[String]("topic", new SimpleStringSchema(), properties))

stream.print()

env.execute("Kafka Flink Example")

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写一段scala代码，用flink从kafka读取数据并打印出来

很高兴为您提供答案。以下是您所需的Scala代码，用于从Kafka读取数据并打印出来：

import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

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

val kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer[String]("test-topic", new SimpleStringSchema(), props)

val stream = env.addSource(kafkaConsumer)

stream.print()

env.execute("Kafka Flink Example")

这段代码使用Flink的Kafka消费者从Kafka主题“test-topic”读取数据，并将其打印到控制台上。请注意，您需要将“localhost:9092”替换为您的Kafka服务器地址和端口，将“test-group”替换为您的消费者组ID。

flink数据清洗kafka数据scala编写

下面是一个基本的 Flink 数据清洗 Kafka 数据的 Scala 代码示例：

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer
import java.util.Properties

object KafkaDataClean {

  def main(args: Array[String]) {

    // 设置 Kafka 连接参数
    val properties = new Properties()
    properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092")
    properties.setProperty("group.id", "test")

    // 创建 Flink 环境
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    // 从 Kafka topic 中读取数据
    val consumer = new FlinkKafkaConsumer[String]("my-topic", new SimpleStringSchema(), properties)
    val stream = env.addSource(consumer)

    // 数据清洗
    val cleanedStream = stream
      .map(line => line.split(","))
      .filter(fields => fields.length == 3)
      .map(fields => (fields(0), fields(1), fields(2).toDouble))
      .filter(fields => fields._3 > 0)

    // 输出清洗后的数据到控制台
    cleanedStream.print()

    // 执行 Flink 任务
    env.execute("Kafka Data Cleaning")
  }
}

在这个示例中，我们首先设置了连接到 Kafka 的参数，然后创建了一个 Flink 环境。接下来，我们使用 FlinkKafkaConsumer 从指定的 Kafka topic 中读取数据，并进行基本的数据清洗。最后，我们将清洗后的数据输出到控制台。