flink连接kafka具体代码实现
时间: 2023-05-26 20:05:09 浏览: 65
以下是基于Java语言,使用Flink连接Kafka的示例代码:
1. 引入依赖库
在pom.xml中加入如下依赖库:
```
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-core</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-kafka_2.12</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
</dependencies>
```
其中,${flink.version}为Flink的版本号。
2. 配置Kafka参数信息
创建一个KafkaProperties类,用于设置Kafka的参数信息:
```
public class KafkaProperties {
public static final String TOPIC = "test_topic";
public static final String BOOTSTRAP_SERVERS = "localhost:9092";
public static final String GROUP_ID = "test_group";
}
```
其中,TOPIC为Kafka主题,BOOTSTRAP_SERVERS为Kafka的bootstrap.servers配置,GROUP_ID为消费者的group.id。
3. 创建Flink程序
创建一个Flink程序,用于连接Kafka,并进行数据处理:
```
public class KafkaStreamExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// set up the execution environment
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// configure Kafka consumer
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bootstrap.servers", KafkaProperties.BOOTSTRAP_SERVERS);
properties.setProperty("group.id", KafkaProperties.GROUP_ID);
// create a Kafka DataStream
FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>(KafkaProperties.TOPIC, new SimpleStringSchema(), properties);
DataStream<String> kafkaStream = env.addSource(kafkaConsumer);
// data processing
DataStream<String> processedStream = kafkaStream.flatMap((String line, Collector<String> collector) -> {
String[] words = line.split(" ");
for (String word : words) {
collector.collect(word);
}
}).keyBy(word -> word)
.sum(1)
.map(tuple -> tuple.f0 + ": " + tuple.f1);
// print the result to stdout
processedStream.print();
// execute the Flink job
env.execute("Kafka Stream Example");
}
}
```
上述代码中,首先创建了一个数据处理的逻辑,将Kafka中的数据通过空格拆分为单词,然后对单词进行计数。接着将结果通过map操作,将计数结果封装为字符串,以便输出。最后将处理结果打印到控制台,并启动Flink作业。注意,需要将Kafka连接的属性信息通过Properties对象进行设置,并作为参数传递给FlinkKafkaConsumer对象。
以上就是基于Java语言,使用Flink连接Kafka的示例代码实现。