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2.1、如何在FlinkSQL中读取&写出到Kafka

1、环境设置

    Kafka 连接器提供从 Kafka topic 中消费和写入数据的能力。

    官网链接：官网

方式1：在Maven工程中添加pom依赖

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-connector-kafka</artifactId>
  <version>1.17.1</version>
</dependency>

方式2：在 sql-client.sh 中添加 jar包依赖

    将 flink-sql-connector-kafka-1.17.1.jar 上传到flink的lib目录下 (可以去官网下载jar包)

    或者 启动 sql-client.sh 时，指定jar依赖

bin/sql-client.sh -j lib/flink-sql-connector-kafka-1.17.1.jar

2、读取Kafka

2.1 创建 kafka表

CREATE TABLE SourceKafkaTable (
   指定物理字段,
   指定元数据字段,
   指定水位线生成策略
) WITH (
  'connector' = 'kafka',                             --【必选】指定 连接器类型，kafka用'kafka'
  'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092', --【必选】指定 Kafka broker列表,用逗号分隔
  'topic' = 'user_behavior',                         --【必选】指定 topic列表,用逗号分隔
  'topic-pattern' = '.*log_kafka.*',                 --【必选】指定 匹配读取 topic 名称的正则表达式, 和 topic 配置一个即可
  'properties.group.id' = 'testGroup',               --【可选】指定 消费者组id，不指定时会自定生成 KafkaSource-{tableIdentifier}
  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',           --【可选】指定起始消费位点，默认值 earliest-offset
  'format' = 'csv'                                   --【必选】指定 消息的格式类型, 和 value.format 是等价的(配置一个即可)
);

2.2 读取 kafka消息体（Value）

在FlinkSQL读取kafka时，可以根据kafka存储的消息的格式，通过 'value.format' = 'csv|raw|json...'

来指定使用哪种格式来对kafka消息进行解析，并将解析的结果映射到表中的字段中去。

使用 'format' = 'json' 解析json格式的消息

当 kafka消息为json格式，可以使用 'format' = 'json' 在创建表时对json串进行解析，并将解析后的结果映射到表中的字段中去

注意：这种方式只能解析单层级的json格式，多层级时无法解析

       如果为多层级json格式时，可以使用raw格式 + udf函数来对json进行解析

导入Maven的pom依赖

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-json</artifactId>
  <version>1.17.1</version>
</dependency>

创建FlinkTable

-- TODO 创建用于读取kafka消息的flink表(消息格式为json)
-- kafka消息示例：{"ID":0,"NAME":"大王0"}
CREATE TABLE kafka_table_source_json (
  `ID` STRING,
  `NAME` STRING
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = '20231009',
  'properties.bootstrap.servers' = 'worker01:9092',
  'properties.group.id' = 'FlinkConsumer',
  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
  'format' = 'json',
  'json.fail-on-missing-field' = 'false',
  'json.ignore-parse-errors' = 'true'
);

-- TODO 解析json串时，容错性设置
'json.fail-on-missing-field' = 'false' -- 当解析字段缺失时，是跳过当前字段或行，还是抛出错误失败（默认为 false，即抛出错误失败）
'json.ignore-parse-errors' = 'true'  -- 当解析异常时，是跳过当前字段或行，还是抛出错误失败（默认为 false，即抛出错误失败）。如果忽略字段的解析异常，则会将该字段值设置为null。

-- 触发读取kafka操作
select * from kafka_table_source_json;

运行结果：

使用 'format' = 'csv' 解析csv格式的消息

当 kafka消息为csv格式，可以使用 'format' = 'csv' 在创建表时对csv进行解析，并将解析后的结果映射到表中的字段中去

导入Maven的pom依赖

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-csv</artifactId>
  <version>1.17.1</version>
</dependency>

创建FlinkTable

-- TODO 创建用于读取kafka消息的flink表(消息格式为csv)
-- kafka消息示例：2,3.1
CREATE TABLE kafka_table_source_csv (
  `order_id` BIGINT,
  `price` DOUBLE
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'csv_format',
  'properties.bootstrap.servers' = 'worker01:9092',
  'properties.group.id' = 'FlinkConsumer',
  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
  'value.format' = 'csv'
);

-- 触发读取kafka操作
select * from kafka_table_source_csv;

运行结果：

使用 'format' = 'raw' 解析kafka消息为单个字符串字段

可以使用 'format' = 'raw' 将kafka消息以原始格式映射到flink表中的string类型的字段中

创建FlinkTable

-- TODO 创建用于读取kafka消息的flink表(消息格式为json)
-- kafka消息示例：{"ID":0,"NAME":"大王0"}
CREATE TABLE kafka_table_source_raw (
  `log` STRING
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = '20231009',
  'properties.bootstrap.servers' = 'worker01:9092',
  'properties.group.id' = 'FlinkConsumer',
  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
  'format' = 'raw'
);

-- 触发读取kafka操作
select * from kafka_table_source_raw;

运行结果：

2.3 读取 kafka消息键（Key）

kafka消息信息：

{
    "key":{
        "ID_1":0,
        "NAME_1":"大王0"
    },
    "value":{
        "ID":0,
        "NAME":"大王0"
    },
    "metadata":{
        "offset":0,
        "topic":"readKey",
        "partition":0
    }
}

创建FlinkTable

-- 读取kafka消息中的key部分
CREATE TABLE kafka_table_source_read_key (
  `ID` STRING,
  `NAME` STRING,
  `ID_1` STRING,
  `NAME_1` STRING
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'readKey',
  'properties.bootstrap.servers' = 'worker01:9092',
  'properties.group.id' = 'FlinkConsumer',
  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
  'key.format' = 'json',
  'key.json.ignore-parse-errors' = 'true',
  'key.fields' = 'ID_1;NAME_1',
  'value.format' = 'json'
);

2.4 读取 kafka元数据(Metadata)

创建FlinkTable

-- TODO 创建读取kafka表时，同时读取kafka元数据字段
CREATE TABLE kafka_table_source_read_metadata (
  `log` STRING,
  `topic` STRING METADATA VIRTUAL, -- 消息所属的 topic
  `partition` BIGINT METADATA VIRTUAL, -- 消息所属的 partition ID
  `offset` BIGINT METADATA VIRTUAL, -- 消息在partition中的 offset
  `timestamp` TIMESTAMP(3) METADATA FROM 'timestamp' -- 消息的时间戳
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'readKey',
  'properties.bootstrap.servers' = 'worker01:9092',
  'properties.group.id' = 'FlinkConsumer',
  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
  'format' = 'raw'
);

select * from kafka_table_source_read_metadata;

2.5 如何指定起始消费位点

scan.startup.mode

配置项决定了 Kafka consumer 的启动模式。有效值为：

  • group-offsets：从 Zookeeper/Kafka 中某个指定的消费组已提交的偏移量开始。
  • earliest-offset：从可能的最早偏移量开始。
  • latest-offset：从最末尾偏移量开始。
  • timestamp：从用户为每个 partition 指定的时间戳开始。 - 如果使用了 timestamp，必须使用另外一个配置项 scan.startup.timestamp-millis=时间戳(毫秒值)
  • specific-offsets：从用户为每个 partition 指定的偏移量开始。 - 如果使用了 specific-offsets，必须使用另外一个配置项 scan.startup.specific-offsets 来为每个 partition 指定起始偏移量， 例如，选项值 partition:0,offset:42;partition:1,offset:300 表示 partition 0 从偏移量 42 开始，partition 1 从偏移量 300 开始

默认值 

group-offsets

表示从 Zookeeper/Kafka 中最近一次已提交的偏移量开始消费。

从指定的timestamp开始消费:

// --------------------------------------------------------------------------------------------
//  TODO 从指定的timestamp开始消费
// --------------------------------------------------------------------------------------------
drop table kafka_table_source_test_startup_timestamp;
CREATE TABLE kafka_table_source_test_startup_timestamp (
  `log` STRING,
  `ts` TIMESTAMP(3) METADATA FROM 'timestamp',
  `offset` BIGINT METADATA VIRTUAL
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = '20231009',
  'properties.bootstrap.servers' = 'worker01:9092',
  'properties.group.id' = 'FlinkConsumer',
  'scan.startup.mode' = 'timestamp', -- 从用户为每个 partition 指定的时间戳开始
  'scan.startup.timestamp-millis' = '1697008386973', -- 从 指定的timestamp开始(包括)消费
   'value.format' = 'raw'
);

select * 
,cast(UNIX_TIMESTAMP(cast(ts as string), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS') as string) || SPLIT_INDEX(cast(ts as string),'.',1) as timestamp_hmz
from kafka_table_source_test_startup_timestamp;

运行结果：

从指定的timestamp开始消费:

// --------------------------------------------------------------------------------------------
//  TODO 从指定的offset开始消费
// --------------------------------------------------------------------------------------------
drop table kafka_table_source_test_startup_offsets;
CREATE TABLE kafka_table_source_test_startup_offsets (
  `log` STRING,
  `ts` TIMESTAMP(3) METADATA FROM 'timestamp',
  `offset` BIGINT METADATA VIRTUAL
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = '20231009',
  'properties.bootstrap.servers' = 'worker01:9092',
  'properties.group.id' = 'FlinkConsumer',
  'scan.startup.mode' = 'specific-offsets', -- 从用户为每个 partition 指定的偏移量开始
  'scan.startup.specific-offsets' = 'partition:0,offset:4', -- 为每个 partition 指定起始偏移量
   'value.format' = 'raw'
);

select * from kafka_table_source_test_startup_offsets;

运行结果：

2.6 创建 kafka表时，添加水位线生成策略

// --------------------------------------------------------------------------------------------
//  TODO 创建 kafka表时，添加水位线生成策略
// --------------------------------------------------------------------------------------------
drop table kafka_table_source_test_watermark;
CREATE TABLE kafka_table_source_test_watermark (
  `log` STRING,
  `event_time` TIMESTAMP(3) METADATA FROM 'timestamp',
  `offset` BIGINT METADATA VIRTUAL,
  WATERMARK FOR event_time AS event_time -- 根据kafka的timestamp，生成水位线，使用 严格递增时间戳水位线生成策略
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = '20231009',
  'properties.bootstrap.servers' = 'worker01:9092',
  'properties.group.id' = 'FlinkConsumer',
  'scan.startup.mode' = 'specific-offsets', -- 从用户为每个 partition 指定的偏移量开始
  'scan.startup.specific-offsets' = 'partition:0,offset:4', -- 为每个 partition 指定起始偏移量
   'value.format' = 'raw'
);

select * from kafka_table_source_test_watermark;

3、写入Kafka

3.1 写入 kafka时，可以指定的元数据

// --------------------------------------------------------------------------------------------
//  TODO 通过flinksql向kafka写入数据(写入时指定 timestamp)
// --------------------------------------------------------------------------------------------
drop table kafka_table_source_test_startup_mode;
CREATE TABLE kafka_table_source_test_startup_mode (
  `order_id` BIGINT,
  `price` DOUBLE,
  `ts` TIMESTAMP(3) METADATA FROM 'timestamp',
  `offset` BIGINT METADATA VIRTUAL
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = '20231011',
  'properties.bootstrap.servers' = 'worker01:9092',
  'properties.group.id' = 'FlinkConsumer',
  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
  'value.format' = 'csv'
);

insert into kafka_table_source_test_startup_mode(order_id, price,ts)
SELECT * FROM (VALUES
  (1, 2.0,TO_TIMESTAMP_LTZ(1000, 3))
, (2, 4.0,TO_TIMESTAMP_LTZ(2000, 3))
, (3, 6.0,TO_TIMESTAMP_LTZ(3000, 3))
, (4, 7.0,TO_TIMESTAMP_LTZ(4000, 3))
, (5, 8.0,TO_TIMESTAMP_LTZ(5000, 3))
, (6, 10.0,TO_TIMESTAMP_LTZ(6000, 3))
, (7, 12.0,TO_TIMESTAMP_LTZ(7000, 3))
) AS book (order_id, price,ts);

-- 触发读取kafka操作
select * from kafka_table_source_test_startup_mode;
标签： kafka 分布式
本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_42845827/article/details/133708706
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