kafka不同的消费组如何在同一个topic中读取不同的数据？比如消费组1读取topic中1类数据，消费组2读取topic中2类数据，如何实现这类的代码？

在 Kafka 中，可以通过在消费者组中设置不同的消费者实例来实现消费不同类型的数据。具体来说，可以在每个消费者实例中设置不同的消费者 ID，然后在订阅主题时，使用不同的消费者 ID 来指定消费不同类型的数据。

以下是一个示例代码，其中消费组1消费 topic1 中的数据，消费组2消费 topic2 中的数据：

from kafka import KafkaConsumer

group_id1 = 'group1'
group_id2 = 'group2'

consumer1 = KafkaConsumer('topic1', group_id=group_id1, bootstrap_servers=['localhost:9092'])
consumer2 = KafkaConsumer('topic2', group_id=group_id2, bootstrap_servers=['localhost:9092'])

for msg in consumer1:
    print('group1 received: {}'.format(msg.value))

for msg in consumer2:
    print('group2 received: {}'.format(msg.value))

在上面的代码中，我们创建了两个不同的消费者实例，一个用于消费 topic1 中的数据，另一个用于消费 topic2 中的数据。通过设置不同的消费者组 ID，这两个消费者实例可以同时从 Kafka 中读取不同类型的数据。

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使用scala写出flink消费kafka中的topic，将topic中的数据读取出来

好的，下面是使用 Scala 编写 Flink 消费 Kafka 中的 Topic 并将数据读取出来的代码：

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

import java.util.Properties

object KafkaConsumer {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

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

    val kafkaSource = new FlinkKafkaConsumer[String]("topic-name", new SimpleStringSchema(), properties)

    val stream = env.addSource(kafkaSource)

    stream.print()

    env.execute("Kafka Consumer")
  }
}

在这段代码中，我们首先创建了一个 Flink 的 StreamExecutionEnvironment 对象，然后创建了一个 Properties 对象来设置 Kafka 的相关属性，包括 bootstrap.servers 和 group.id。

接着，我们创建了一个 FlinkKafkaConsumer 对象，用来消费 Kafka 中的 Topic。这里需要传入 Topic 的名称、序列化和反序列化的 Schema 以及 Kafka 的属性配置。

最后，我们将消费到的数据通过 print() 方法输出到控制台上，并调用 env.execute() 方法来启动整个 Flink 程序。

使用 Flink scala 消费 Kafka 中 topic 为 topic2 的数据，将数据分 别分发至 kafka 的 DWD 层的 Topic 中。使用 Kafka 自带的消费者消费 Topic 的前 1 条数据

以下是使用 Flink scala 消费 Kafka 中 topic 为 topic2 的数据，将数据分别分发至 kafka 的 DWD 层的 Topic 中，并使用 Kafka 自带的消费者消费 Topic 的前 1 条数据的示例代码：

import java.util.Properties

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.KeyedSerializationSchemaWrapper
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

object KafkaToFlinkToKafkaExample {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    // Kafka consumer properties
    val kafkaConsumerProps = new Properties()
    kafkaConsumerProps.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092")
    kafkaConsumerProps.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "flink-kafka-consumer")
    kafkaConsumerProps.setProperty(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer")
    kafkaConsumerProps.setProperty(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer")

    // Kafka producer properties
    val kafkaProducerProps = new Properties()
    kafkaProducerProps.setProperty(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092")
    kafkaProducerProps.setProperty(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, classOf[StringSerializer].getName)
    kafkaProducerProps.setProperty(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, classOf[StringSerializer].getName)

    // Kafka topics
    val sourceTopic = "topic2"
    val targetTopic1 = "dwd_topic1"
    val targetTopic2 = "dwd_topic2"

    // Kafka consumer
    val kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer[String](sourceTopic, new SimpleStringSchema(), kafkaConsumerProps)
    val kafkaStream = env.addSource(kafkaConsumer)

    // Kafka producers
    val kafkaProducer1 = new FlinkKafkaProducer[String](targetTopic1, new KeyedSerializationSchemaWrapper[String](new SimpleStringSchema()), kafkaProducerProps)
    val kafkaProducer2 = new FlinkKafkaProducer[String](targetTopic2, new KeyedSerializationSchemaWrapper[String](new SimpleStringSchema()), kafkaProducerProps)

    // Process stream and write to Kafka
    kafkaStream.map(record => {
      // Write to targetTopic1
      kafkaProducer1.send(record)
      // Write to targetTopic2
      kafkaProducer2.send(record)
      record
    })

    // Kafka consumer for targetTopic1
    val kafkaConsumerTarget1 = new FlinkKafkaConsumer[String](targetTopic1, new SimpleStringSchema(), kafkaConsumerProps)
    val kafkaStreamTarget1 = env.addSource(kafkaConsumerTarget1)

    // Kafka consumer for targetTopic2
    val kafkaConsumerTarget2 = new FlinkKafkaConsumer[String](targetTopic2, new SimpleStringSchema(), kafkaConsumerProps)
    val kafkaStreamTarget2 = env.addSource(kafkaConsumerTarget2)

    // Print first record from targetTopic1
    kafkaStreamTarget1.print().setParallelism(1).first(1)

    env.execute("KafkaToFlinkToKafkaExample")
  }
}

在上述代码中，我们首先定义了 Kafka 的消费者和生产者的相关属性，以及源 topic 和目标 topic。然后，我们使用 Flink 的 `FlinkKafkaConsumer` 和 `FlinkKafkaProducer` 分别创建了 Kafka 的消费者和生产者，并将 Kafka 中的数据流读取到 Flink 中，然后对数据流进行处理，将数据分别写入到两个目标 topic 中。最后，我们通过创建两个 Kafka 消费者来消费目标 topic 中的数据，并使用 `print().setParallelism(1).first(1)` 打印出目标 topic1 的前 1 条数据。

注意：在实际生产环境中，需要根据需求对代码进行修改和优化，例如增加容错机制、设置 Flink 的 Checkpoint 等。