flink sql 消费kafka

Flink SQL 可以通过 Flink Table API 和 Flink SQL API 来消费 Kafka 中的数据。下面是一个使用 Flink SQL API 消费 Kafka 数据的示例：

-- 创建 Kafka 表
CREATE TABLE kafka_source (
    id INT,
    name STRING,
    age INT
) WITH (
    'connector' = 'kafka',
    'topic' = 'test',
    'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
    'properties.group.id' = 'test-group',
    'format' = 'json'
);

-- 查询 Kafka 数据
SELECT id, name, age FROM kafka_source;

在上面的示例中，我们通过 `CREATE TABLE` 命令创建了一个名为 `kafka_source` 的 Kafka 表，并指定了 Kafka 的连接信息、主题、消费者组以及数据格式。然后，我们可以通过 `SELECT` 命令来查询 Kafka 中的数据。

需要注意的是，Flink SQL API 需要在 Flink 1.11.0 版本以上才支持 Kafka 表的创建和查询。此外，还需要在 Flink 的 classpath 中添加对应的 Kafka 连接器依赖。

相关问题

flink sql 连接kafka

Apache Flink 提供了与 Kafka 进行无缝集成的功能。使用 Flink SQL 连接 Kafka 可以轻松地将流处理和数据分析应用程序与 Kafka 集成。

以下是在 Flink SQL 中连接 Kafka 的步骤：

1. 首先，需要在 Flink 中导入 Kafka 的依赖项。可以在 pom.xml 文件中添加以下依赖项：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-kafka_{scala.binary.version}</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

2. 在 Flink SQL 中，需要使用 CREATE TABLE 语句来创建与 Kafka 主题的连接。以下是一个示例 CREATE TABLE 语句：

CREATE TABLE myKafkaTable (
    kafka_key STRING,
    kafka_value STRING,
    kafka_timestamp TIMESTAMP(3),
    kafka_topic STRING,
    kafka_partition INT,
    kafka_offset BIGINT
) WITH (
    'connector' = 'kafka',
    'topic' = 'myKafkaTopic',
    'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
    'properties.group.id' = 'myKafkaConsumerGroup',
    'format' = 'json',
    'scan.startup.mode' = 'earliest-offset'
)

3. 在上面的示例中，`myKafkaTable` 是要创建的表的名称，`kafka_key`、`kafka_value`、`kafka_timestamp`、`kafka_topic`、`kafka_partition` 和 `kafka_offset` 是表中的列名。`'connector' = 'kafka'` 表示连接到 Kafka，`'topic' = 'myKafkaTopic'` 表示要连接的 Kafka 主题的名称，`'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092'` 表示 Kafka 服务器的地址，`'properties.group.id' = 'myKafkaConsumerGroup'` 表示使用的消费者组的名称，`'format' = 'json'` 表示消息格式为 JSON，`'scan.startup.mode' = 'earliest-offset'` 表示从最早的可用偏移量开始读取消息。

4. 通过使用 Flink SQL 中的 SELECT 语句，可以从 Kafka 主题中读取和查询数据。以下是一个示例 SELECT 语句：

SELECT kafka_key, COUNT(*) as count FROM myKafkaTable GROUP BY kafka_key

5. 最后，可以使用 Flink 中的 DataStream API 或 Table API 来处理从 Kafka 中读取的数据。

这就是在 Flink SQL 中连接 Kafka 的基本步骤。通过使用 Flink SQL 和 Kafka，可以轻松地构建流处理和数据分析应用程序。

flink sql写Kafka

在Flink SQL中，可以使用CREATE TABLE语句将输出写入Kafka。以下是一个示例：

CREATE TABLE kafka_output (
  name STRING,
  age INT
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'output_topic',
  'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
  'format' = 'json'
);

在这个示例中，我们定义了一个名为"kafka_output"的表，包含两个字段"name"和"age"，并将输出写入名为"output_topic"的Kafka主题。我们还指定了Kafka的配置，例如Kafka的地址和格式。

接下来，您可以编写Flink SQL查询，将数据插入到这个表中，例如：

INSERT INTO kafka_output
SELECT name, age FROM input_table

在这个示例中，我们将"input_table"表中的数据选择出来，并插入到"kafka_output"表中，从而将数据写入Kafka主题。

需要注意的是，在使用Flink SQL写Kafka时，您需要确保输入和输出的表都正确地定义了字段和格式，并且Kafka的配置和格式也正确设置。