Flink深入浅出之从FlinkConsumer到KafkaSource的转变

2022-12-05 11:44:46

Flink和Kafka：实时计算的强强联手

在实时大数据处理领域，Apache Flink和Apache Kafka堪称绝配。Flink作为一款实时计算引擎，擅长处理快速流动的海量数据；而Kafka则是一个强大的消息队列，负责可靠地存储和传输数据。本文将深入探讨Flink与Kafka的紧密结合，及其在现实应用中的强大作用。

FlinkConsumer与KafkaSource：两种连接方式

在Flink 1.15版本之前，FlinkConsumer 是Flink连接Kafka的首选组件。它使用Flink自己的Kafka客户端进行连接，以其简单易用的特点广受青睐。然而，它不支持exactly-once语义，即无法保证在故障发生时只处理消息一次，存在数据丢失或重复处理的风险。

随着Flink 1.15版本的发布，KafkaSource 应运而生，取代了FlinkConsumer。KafkaSource采用Apache Kafka Client进行连接，不仅继承了FlinkConsumer的优点，还引入了以下新特性：

Exactly-once语义： KafkaSource支持事务性读写，确保在系统发生故障时只处理消息一次，有效避免数据丢失或重复处理。
多Kafka集群支持： KafkaSource可以同时连接多个Kafka集群，方便处理来自不同来源的数据。
Kafka Schema Registry支持： Kafka Source支持Kafka Schema Registry，便于在Flink作业中处理Avro和Protobuf等复杂的数据格式。

Flink与Kafka依赖包的变化

从Flink 1.15版本开始，Flink连接Kafka的依赖包也发生了变化，由flink-connector-kafka_2.1x 变更为flink-connector-kafka 。这一变化主要是为了支持Kafka Schema Registry。如果您使用Flink 1.15版本或更高版本，务必使用flink-connector-kafka 依赖包。

代码示例：使用KafkaSource连接Kafka

以下代码示例演示了如何使用KafkaSource连接Kafka：

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaDeserializationSchema;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;

import java.util.Properties;

public class KafkaSourceExample {

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

        // 创建Kafka连接属性
        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        properties.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "my-group");

        // 创建Kafka DeserializationSchema
        KafkaDeserializationSchema<String> deserializationSchema = new SimpleStringSchema();

        // 创建KafkaSource
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaSource = new FlinkKafkaConsumer<>("my-topic", deserializationSchema, properties);

        // 从Kafka中读取数据并创建DataStream
        DataStream<String> inputStream = env.addSource(kafkaSource);

        // 处理数据
        inputStream.print();

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

结论

Flink和Kafka的结合，为实时大数据处理提供了强大的解决方案。通过使用KafkaSource，Flink可以可靠地从多个Kafka集群中读取数据，并支持exactly-once语义，确保数据处理的准确性和可靠性。在未来，Flink与Kafka的集成将继续深化，为数据工程师和数据科学家提供更强大、更灵活的实时计算工具。

常见问题解答

FlinkConsumer与KafkaSource有什么区别？

FlinkConsumer使用Flink自己的Kafka客户端连接Kafka，不支持exactly-once语义和多Kafka集群支持；而KafkaSource使用Apache Kafka Client连接Kafka，支持exactly-once语义、多Kafka集群支持和Kafka Schema Registry。