轻松搞定：Flink同时消费多个Kafka Topic并输出到多个Topic

2022-11-26 20:45:01

同时处理多个 Kafka 主题以获取见解

简介

在实时数据处理领域，Apache Flink 以其高吞吐量、低延迟和容错性而闻名。当涉及到同时消费和处理来自多个 Kafka 主题的数据时，Flink 凭借其强大的功能和直观的 API 脱颖而出。本文将深入探讨如何使用 Flink 从多个 Kafka 主题获取数据并将其输出到多个主题，从而获得有价值的见解。

步骤 1：准备工作

在开始之前，请确保满足以下先决条件：

已安装 Apache Flink
正在运行 Kafka 集群
熟悉 Kafka 和 Flink 的基础知识

步骤 2：创建 Flink 项目

首先，使用以下命令创建一个新的 Flink 项目：

flink create-project my-flink-project

步骤 3：添加依赖项

将以下依赖项添加到项目中的 pom.xml 文件：

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-connector-kafka</artifactId>
  <version>1.15.3</version>
</dependency>

步骤 4：编写代码

现在，让我们编写代码以从多个 Kafka 主题消费数据并将其输出到多个主题：

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;

public class FlinkKafkaMultipleTopics {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // 创建 Flink 执行环境
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

    // 创建 Kafka 消费者
    FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<String>(
        "topic1,topic2",
        new SimpleStringSchema(),
        Properties.empty()
    );

    // 创建 Kafka 生产者
    FlinkKafkaProducer<String> producer = new FlinkKafkaProducer<String>(
        "output-topic",
        new SimpleStringSchema(),
        Properties.empty()
    );

    // 创建数据流
    DataStream<String> stream = env
        .addSource(consumer)
        .map(value -> value.toUpperCase());

    // 将数据流发送到 Kafka 生产者
    stream.addSink(producer);

    // 执行 Flink 作业
    env.execute();
  }
}