[Серия полюсов] Flink интегрирует KafkaSink & Выходные данные в реальном времени (11)
[Серия полюсов] Flink интегрирует KafkaSink & Выходные данные в реальном времени (11)

01 Введение

Язык кода:javascript
копировать
KafkaSink Поток данных может быть записан в один или несколько Kafka topic
Фактический адрес исходного кода, доступна загрузка в один клик: https://gitee.com/shawsongyue/aurora.git
Модуль: aurora_flink_connector_kafka
Пример: KafkaSinkStreamingJob

02 Зависимость разъема

2.1 Зависимости коннектора Kafka

Язык кода:javascript
копировать
        <!--kafkaполагаться start-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-connector-kafka</artifactId>
            <version>3.0.2-1.18</version>
        </dependency>
        <!--kafkaполагаться end-->

2.2 базовые базовые зависимости

Язык кода:javascript
копировать
     Если эта зависимость не введена, сообщение об ошибке будет сообщено непосредственно при запуске проекта: Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/flink/connector/base/source/reader/RecordEmitter
Язык кода:javascript
копировать
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-connector-base</artifactId>
            <version>1.18.0</version>
        </dependency>

03 Как использовать

Kafka sink Классы сборки предназначены для создания KafkaSink Пример

Язык кода:javascript
копировать
DataStream<String> stream = ...;
        
KafkaSink<String> sink = KafkaSink.<String>builder()
        .setBootstrapServers(brokers)
        .setRecordSerializer(KafkaRecordSerializationSchema.builder()
            .setTopic("topic-name")
            .setValueSerializationSchema(new SimpleStringSchema())
            .build()
        )
        .setDeliveryGuarantee(DeliveryGuarantee.AT_LEAST_ONCE)
        .build();
        
stream.sinkTo(sink);

Следующие объекты недвижимости существуют KafkaSink Необходимо указать, когда:
Bootstrap servers,setBootstrapServers(String)
информациясериализатор(Serializer), setRecordSerializer(KafkaRecordSerializationSchema)
При использовании DeliveryGuarantee.EXACTLY_ONCE из семантической гарантии вам нужно использовать setTransactionalIdPrefix(String)

04 сериализатор

  1. Требуется при строительстве KafkaRecordSerializationSchema для преобразования входных данных в Kafka из ProducerRecord。Flink предоставил schema строитель Чтобы предоставить некоторые общие компоненты, такие как сериализация ключа (ключа)/тела (значения) сообщения, раздел Выбором и разделением сообщений также можно управлять путем реализации соответствующих интерфейсов для более широкого управления.
  2. Среди них метод сериализации тела (значения) сообщения и topic В методе выбора необходимо указать из. Кроме того, вы также можете пройти. setKafkaKeySerializer(Serializer) или setKafkaValueSerializer(Serializer) использовать Kafka предоставить вместо Flink предоставлено сериализатором
Язык кода:javascript
копировать
KafkaRecordSerializationSchema.builder()
    .setTopicSelector((element) -> {<your-topic-selection-logic>})
    .setValueSerializationSchema(new SimpleStringSchema())
    .setKeySerializationSchema(new SimpleStringSchema())
    .setPartitioner(new FlinkFixedPartitioner())
    .build();

05 Восстановление отказоустойчивости

Язык кода:javascript
копировать
`KafkaSink` Всего поддерживаются три различных семантических гарантии («DeliveryGuarantee»). для `DeliveryGuarantee.AT_LEAST_ONCE` и `DeliveryGuarantee.EXACTLY_ONCE`,Flink checkpoint Должно быть включено. По умолчанию `KafkaSink` использовать `DeliveryGuarantee.NONE`。 Ниже приводится объяснение различных семантических гарантий:
  • DeliveryGuarantee.NONE Никаких гарантий не предоставляется: сообщение может измениться из-за Kafka broker из Причины утраты или Причины Flink Неисправность возникает неоднократно.
  • DeliveryGuarantee.AT_LEAST_ONCE: sink существовать checkpoint буду ждать Kafka Все файлы в буфере Kafka producer подтверждать. новости не будет Kafka broker Он потерян из-за события в конце, но может существовать. Flink Повторяется при перезагрузке, потому что Flink Переобработаем старые данные.
  • DeliveryGuarantee.EXACTLY_ONCE: В этом режиме Кафка sink все будутданныепроходитьсуществовать checkpoint При фиксации транзакции пишется. Следовательно, если consumer Представленные изданные только для чтения (см. Kafka consumer Конфигурация isolation.level),существовать Flink дублирование данных не происходит при перезагрузке. Однако это сделало бы данныесуществовать. checkpoint Он не будет виден до завершения, поэтому внесите необходимые изменения. checkpoint из интервала. Пожалуйста, подтвердите транзакцию ID Префикс (transactionIdPrefix) уникален для разных приложений, чтобы обеспечить транзакции для разных заданий. Не будут влиять друг на друга! Кроме того, настоятельно рекомендуется Kafka Тайм-аут транзакции настроен намного больше, чем checkpoint максимальный интервал + Максимальное время перезапуска, в противном случае Kafka Истечение срока действия незафиксированных транзакций приведет к потере транзакций.

05 Мониторинг показателей

Kafka sink встречасуществоватьдругойизобъем(Scope)Сообщите о следующеминдекс。

объем

индекс

пользовательские переменные

описывать

тип

оператор

currentSendTime

n/a

Для отправки последних данных потребовалось время. Индекс отражает мгновенное значение последних данных.

Gauge

06 Практика исходного кода проекта

6.1 Структура пакета

6.2 Зависимость pom.xml

Язык кода:javascript
копировать
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.xsy</groupId>
    <artifactId>aurora_flink_connector_kafka</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <!--Настройки недвижимости-->
    <properties>
        <!--java_JDKВерсия-->
        <java.version>11</java.version>
        <!--mavenПакетплагин-->
        <maven.plugin.version>3.8.1</maven.plugin.version>
        <!--Скомпилированная кодировкаUTF-8-->
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <!--Кодировка выходного отчетаUTF-8-->
        <project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding>
        <!--jsonданные Инструменты обработки форматов-->
        <fastjson.version>1.2.75</fastjson.version>
        <!--log4jВерсия-->
        <log4j.version>2.17.1</log4j.version>
        <!--flinkВерсия-->
        <flink.version>1.18.0</flink.version>
        <!--scalaВерсия-->
        <scala.binary.version>2.11</scala.binary.version>
    </properties>

    <!--Универсальныйполагаться-->
    <dependencies>

        <!-- json -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>fastjson</artifactId>
            <version>${fastjson.version}</version>
        </dependency>

        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-java -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-java</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-scala_2.12</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>

        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-clients -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-clients</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>


        <!--================================Интегрируйте внешниеполагаться==========================================-->
        <!--Интегрированная система ведения журналов start-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
            <artifactId>log4j-slf4j-impl</artifactId>
            <version>${log4j.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
            <artifactId>log4j-api</artifactId>
            <version>${log4j.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
            <artifactId>log4j-core</artifactId>
            <version>${log4j.version}</version>
        </dependency>

        <!--Интегрированная система ведения журналов end-->

        <!--kafkaполагаться start-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-connector-kafka</artifactId>
            <version>3.0.2-1.18</version>
        </dependency>
        <!--kafkaполагаться end-->

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-connector-base</artifactId>
            <version>1.18.0</version>
        </dependency>
    </dependencies>

    <!--компилировать Пакет-->
    <build>
        <finalName>${project.name}</finalName>
        <!--Файл ресурсов Пакет-->
        <resources>
            <resource>
                <directory>src/main/resources</directory>
            </resource>
            <resource>
                <directory>src/main/java</directory>
                <includes>
                    <include>**/*.xml</include>
                </includes>
            </resource>
        </resources>

        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
                <version>3.1.1</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>shade</goal>
                        </goals>
                        <configuration>
                            <artifactSet>
                                <excludes>
                                    <exclude>org.apache.flink:force-shading</exclude>
                                    <exclude>org.google.code.flindbugs:jar305</exclude>
                                    <exclude>org.slf4j:*</exclude>
                                    <excluder>org.apache.logging.log4j:*</excluder>
                                </excludes>
                            </artifactSet>
                            <filters>
                                <filter>
                                    <artifact>*:*</artifact>
                                    <excludes>
                                        <exclude>META-INF/*.SF</exclude>
                                        <exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
                                        <exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
                                    </excludes>
                                </filter>
                            </filters>
                            <transformers>
                                <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
                                    <mainClass>org.aurora.KafkaStreamingJob</mainClass>
                                </transformer>
                            </transformers>
                        </configuration>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>

        <!--плагин Единое управление-->
        <pluginManagement>
            <plugins>
                <!--mavenПакетплагин-->
                <plugin>
                    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                    <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
                    <version>${spring.boot.version}</version>
                    <configuration>
                        <fork>true</fork>
                        <finalName>${project.build.finalName}</finalName>
                    </configuration>
                    <executions>
                        <execution>
                            <goals>
                                <goal>repackage</goal>
                            </goals>
                        </execution>
                    </executions>
                </plugin>

                <!--компилировать Пакетплагин-->
                <plugin>
                    <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                    <version>${maven.plugin.version}</version>
                    <configuration>
                        <source>${java.version}</source>
                        <target>${java.version}</target>
                        <encoding>UTF-8</encoding>
                        <compilerArgs>
                            <arg>-parameters</arg>
                        </compilerArgs>
                    </configuration>
                </plugin>
            </plugins>
        </pluginManagement>
    </build>

    <!--КонфигурацияMavenТребуется в проектеиспользоватьиз Удаленный склад-->
    <repositories>
        <repository>
            <id>aliyun-repos</id>
            <url>https://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>
            <snapshots>
                <enabled>false</enabled>
            </snapshots>
        </repository>
    </repositories>

    <!--используется для Конфигурацияmavenплагиниз Удаленный склад-->
    <pluginRepositories>
        <pluginRepository>
            <id>aliyun-plugin</id>
            <url>https://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>
            <snapshots>
                <enabled>false</enabled>
            </snapshots>
        </pluginRepository>
    </pluginRepositories>

</project>

6.3 Файл конфигурации

(1)application.properties

Язык кода:javascript
копировать
Адрес кластера #kafka
kafka.bootstrapServers=localhost:9092
#кафкатопик
kafka.topic=topic_a
#kafkaconsumergroup
kafka.group=aurora_group

(2)log4j2.properties

Язык кода:javascript
копировать
rootLogger.level=INFO
rootLogger.appenderRef.console.ref=ConsoleAppender
appender.console.name=ConsoleAppender
appender.console.type=CONSOLE
appender.console.layout.type=PatternLayout
appender.console.layout.pattern=%d{HH:mm:ss,SSS} %-5p %-60c %x - %m%n
log.file=D:\\tmprootLogger.level=INFO
rootLogger.appenderRef.console.ref=ConsoleAppender
appender.console.name=ConsoleAppender
appender.console.type=CONSOLE
appender.console.layout.type=PatternLayout
appender.console.layout.pattern=%d{HH:mm:ss,SSS} %-5p %-60c %x - %m%n
log.file=D:\\tmp

6.4 Создание задания приемника

Язык кода:javascript
копировать
package com.aurora;

import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;
import org.apache.flink.connector.base.DeliveryGuarantee;
import org.apache.flink.connector.kafka.sink.KafkaRecordSerializationSchema;
import org.apache.flink.connector.kafka.sink.KafkaSink;
import org.apache.flink.connector.kafka.source.KafkaSource;
import org.apache.flink.connector.kafka.source.KafkaSourceBuilder;
import org.apache.flink.connector.kafka.source.enumerator.initializer.OffsetsInitializer;
import org.apache.flink.runtime.state.StateBackend;
import org.apache.flink.runtime.state.filesystem.FsStateBackend;
import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.CheckpointConfig;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import java.util.ArrayList;

/**
 * @author Легкое лето из кота
 * @description kafka Коннектор использовать демонстрационное задание
 * @datetime 22:21 2024/2/1
 */
public class KafkaSinkStreamingJob {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(KafkaSinkStreamingJob.class);

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        //==============1. Получить параметры========================== = =
        //Определяем путь к файлу
        String propertiesFilePath = "E:\\project\\aurora_dev\\aurora_flink_connector_kafka\\src\\main\\resources\\application.properties";
        //Метод 1: напрямую использовать встроенный класс инструмента
        ParameterTool paramsMap = ParameterTool.fromPropertiesFile(propertiesFilePath);

        //===============2. Инициализируем параметры Кафки========================. = ===
        String bootstrapServers = paramsMap.get("kafka.bootstrapServers");
        String topic = paramsMap.get("kafka.topic");

        KafkaSink<String> sink = KafkaSink.<String>builder()
                //Устанавливаем адрес Кафки
                .setBootstrapServers(bootstrapServers)
                //Устанавливаем режим порядкового номера сообщения
                .setRecordSerializer(KafkaRecordSerializationSchema.builder()
                        .setTopic(topic)
                        .setValueSerializationSchema(new SimpleStringSchema())
                        .build()
                )
                // хотя бы один раз
                .setDeliveryGuarantee(DeliveryGuarantee.AT_LEAST_ONCE)
                .build();


        //=================4. Создайте рабочую среду Flink=================.
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        ArrayList<String> listData = new ArrayList<>();
        listData.add("test");
        listData.add("java");
        listData.add("c++");
        DataStreamSource<String> dataStreamSource = env.fromCollection(listData);

        //==================5.данные Простая обработка=====================
        SingleOutputStreamOperator<String> flatMap = dataStreamSource.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
            @Override
            public void flatMap(String record, Collector<String> collector) throws Exception {
                logger.info("толькосуществоватьиметь дело сkafkaданные:{}", record);
                collector.collect(record);
            }
        });

        //данныевыходоператор        flatMap.sinkTo(sink);

        //=================6. Запускаем сервис======================= === ==============
        //Включаем функцию flinkizcheckpoint: запускаем контрольную точку каждые 1000 мс (устанавливаем цикл операторов checkpointiz)
        env.enableCheckpointing(1000);
        // дополнительные настройки контрольной точки
        //Устанавливаем режим контрольной точки ровно один раз (это также значение по умолчанию)
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
        // Убедитесь, что интервал между контрольными точками составляет не менее 500 мс (т. е. контрольная точка с минимальным интервалом)
        env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(500);
        //Убедимся, что проверка должна быть завершена в течение 1 минуты, иначе она будет сброшена (т.е. чекпоинт из таймаута)
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000);
        //Одновременно разрешается эксплуатировать только одну контрольную точку
        env.getCheckpointConfig().setMaxConcurrentCheckpoints(1);
        //Даже после отмены программы контрольная точка сохранится, чтобы ее можно было восстановить до указанной контрольной точки в соответствии с фактическими потребностями.
        env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);
        //настраиватьstatebackend,Укажите состояние и КПП и зданные места хранения (КПП и зданные должны иметь постоянное хранилище)
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage("file:///E:/flink/checkPoint");
        env.execute();
    }

}
boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose