使用scala写出flink消费kafka中的topic

要使用Scala写出Flink从Kafka中消费topic，你可以遵循以下步骤：

1. 创建Flink程序：创建一个新的Scala程序或导入现有的Scala项目。

2. 引入Flink依赖：在项目的依赖管理器中添加Flink依赖，以便可以在代码中使用Flink的API。

3. 创建Flink环境：使用Flink的StreamExecutionEnvironment类创建一个Flink环境，该环境将用于执行所有操作。

4. 从Kafka消费数据：使用Flink的API从Kafka中读取数据并将其转换为Flink的DataStream。

5. 对数据进行处理：对读取的数据执行所需的转换和处理，例如筛选、汇总等。

6. 写入Kafka：使用Flink的API将处理后的数据写入Kafka中的另一个topic。

7. 执行程序：最后，调用Flink环境的execute方法执行程序。

代码示例如下：

import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.{FlinkKafkaConsumer, FlinkKafkaProducer}

object KafkaExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    
    val consumer = new FlinkKafkaConsumer[String]("input-topic", new SimpleStringSchema, properties)
    val stream = env.addSource(consumer)
    
    val processedStream = stream
      .filter(value => value.contains("example"))
      .map(value => value.toUpperCase)
    
    processedStream.addSink(new FlinkKafkaProducer[String]("output-topic", new SimpleStringSchema, properties))
    
    env.execute("Kafka Example")
  }
}