用kafka链接presto数据库，这个数据库有ssl验证，所以需要建立http/2连接池， 为了提高性能，还要新建连接池， 然后实时获取指定的数据集如（select * from a left join b on a.id = b.id） 获取的数据用java封装成api发布， 这个api里能够接受数据集里面所有的字段参数，所以需要对指定数据集里的字段做解析， 另外因为api传递过来的参数都是varchar，所以要将传递过来的字符串转换成和数据集对应字段的数据类型一致 最后，一个请求参数会传递多个参数，转换成sql就是select * from result_set where col_a in (a,v,d,dq), 因为是用逗号隔开，所以还要考虑字符类型问题 以上是需求，完整代码该怎么写

这个需求涉及到多个方面的技术，需要细分为以下几个步骤：

1. 建立Kafka连接：使用Kafka的Java客户端API建立连接，并对连接进行SSL验证。

2. 建立HTTP/2连接池：使用HttpClient的Java客户端API建立连接池，并设置连接池的大小和超时时间。

3. 实时获取数据集：使用Presto的Java客户端API向数据库发送SQL查询语句，并获取查询结果。

4. 将查询结果封装成API：将查询结果使用Java对象封装，并使用Spring Boot或其他框架发布API。

5. 解析数据集字段：使用Presto的Java客户端API获取数据集的元数据信息，并解析出所有的字段名和对应的数据类型。

6. 转换数据类型：使用Java的数据类型转换函数将API传递过来的字符串参数转换为数据集字段对应的数据类型。

7. 处理多个参数：使用Java的字符串函数将多个参数转换成SQL查询语句中的“IN”条件，并将参数值按照数据类型进行转换。

下面是一个大体的代码实现示例：

// 建立Kafka连接
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(kafkaProps);
consumer.subscribe(Collections.singletonList(topic));

// 建立HTTP/2连接池
CloseableHttpAsyncClient httpClient = HttpAsyncClients.custom()
        .setConnectionManager(poolManager)
        .setDefaultRequestConfig(requestConfig)
        .build();

// 实时获取数据集
PrestoClient prestoClient = new PrestoClient();
List<Map<String, Object>> queryResult = prestoClient.executeQuery(querySql);

// 将查询结果封装成API
@RestController
@RequestMapping("/api")
public class DataController {
    @GetMapping("/{column}")
    public List<Object> getData(@PathVariable String column) {
        List<Object> result = new ArrayList<>();
        for (Map<String, Object> row : queryResult) {
            result.add(row.get(column));
        }
        return result;
    }
}

// 解析数据集字段
List<ColumnMetadata> columns = prestoClient.getColumns(tableName);
Map<String, Class<?>> columnTypes = new HashMap<>();
for (ColumnMetadata column : columns) {
    columnTypes.put(column.getName(), PrestoType.toJavaType(column.getType()));
}

// 转换数据类型
private Object convertToDataType(String value, Class<?> dataType) {
    if (dataType == String.class) {
        return value;
    } else if (dataType == Integer.class) {
        return Integer.parseInt(value);
    } else if (dataType == Double.class) {
        return Double.parseDouble(value);
    } else if (dataType == Boolean.class) {
        return Boolean.parseBoolean(value);
    } else {
        throw new IllegalArgumentException("Unsupported data type: " + dataType.getName());
    }
}

// 处理多个参数
String[] values = params.split(",");
List<Object> paramValues = new ArrayList<>();
for (String value : values) {
    Object paramValue = convertToDataType(value, columnTypes.get(columnName));
    paramValues.add(paramValue);
}
String inClause = String.join(",", Collections.nCopies(paramValues.size(), "?"));
String querySql = "SELECT * FROM " + tableName + " WHERE " + columnName + " IN (" + inClause + ")";
PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(querySql);
for (int i = 0; i < paramValues.size(); i++) {
    pstmt.setObject(i + 1, paramValues.get(i));
}
ResultSet resultSet = pstmt.executeQuery();

需要注意的是，以上代码只是一个大体的示例，实际的实现方式还需要根据具体的业务需求进行调整和优化。