Kafka 简介
Apache Kafka是一个分布式发布-订阅消息传递系统。 它最初由LinkedIn公司开发，LinkedIn于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。Kafka用于构建实时数据管道和流式应用程序。它具有水平扩展性、容错性、极快的速度，目前也得到了广泛的应用。
Kafka不但是分布式消息系统而且也支持流式计算，所以在介绍Kafka在Apache Flink中的应用之前，先以一个Kafka的简单示例直观了解什么是Kafka。
安装
本篇不是系统的，详尽的介绍Kafka，而是想让大家直观认识Kafka，以便在Apahe Flink中进行很好的应用，所以我们以最简单的方式安装Kafka。
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下载二进制包
curl -L -O http://mirrors.shu.edu.cn/apache/kafka/2.1.0/kafka_2.11-2.1.0.tgz复制代码-
解压安装
Kafka安装只需要将下载的tgz解压即可，如下：
jincheng:kafka jincheng.sunjc$ tar -zxf kafka_2.11-2.1.0.tgz
jincheng:kafka jincheng.sunjc$ cd kafka_2.11-2.1.0
jincheng:kafka_2.11-2.1.0 jincheng.sunjc$ ls
LICENSE NOTICE bin config libs site-docs
复制代码其中bin包含了所有Kafka的管理命令，如接下来我们要启动的Kafka的Server。
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启动Kafka Server
Kafka是一个发布订阅系统，消息订阅首先要有个服务存在。我们启动一个Kafka Server 实例。 Kafka需要使用ZooKeeper，要进行投产部署我们需要安装ZooKeeper集群，这不在本篇的介绍范围内，所以我们利用Kafka提供的脚本，安装一个只有一个节点的ZooKeeper实例。如下：
jincheng:kafka_2.11-2.1.0 jincheng.sunjc$ bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties &
[2019-01-13 09:06:19,985] INFO Reading configuration from: config/zookeeper.properties (org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerConfig)
....
....
[2019-01-13 09:06:20,061] INFO binding to port 0.0.0.0/0.0.0.0:2181 (org.apache.zookeeper.server.NIOServerCnxnFactory)复制代码启动之后，ZooKeeper会绑定2181端口（默认）。接下来我们启动Kafka Server，如下：
jincheng:kafka_2.11-2.1.0 jincheng.sunjc$ bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
[2019-01-13 09:09:16,937] INFO Registered kafka:type=kafka.Log4jController MBean (kafka.utils.Log4jControllerRegistration$)
[2019-01-13 09:09:17,267] INFO starting (kafka.server.KafkaServer)
[2019-01-13 09:09:17,267] INFO Connecting to zookeeper on localhost:2181 (kafka.server.KafkaServer)
[2019-01-13 09:09:17,284] INFO [ZooKeeperClient] Initializing a new session to localhost:2181. (kafka.zookeeper.ZooKeeperClient)
...
...
[2019-01-13 09:09:18,253] INFO [KafkaServer id=0] started (kafka.server.KafkaServer)复制代码如果上面一切顺利，Kafka的安装就完成了。
创建Topic
Kafka是消息订阅系统，首先创建可以被订阅的Topic，我们创建一个名为flink-tipic的Topic，在一个新的terminal中，执行如下命令：
jincheng:kafka_2.11-2.1.0 jincheng.sunjc$ bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic flink-tipic
Created topic "flink-tipic".复制代码在Kafka Server的terminal中也会输出如下成功创建信息：
...
[2019-01-13 09:13:31,156] INFO Created log for partition flink-tipic-0 in /tmp/kafka-logs with properties {compression.type -> producer, message.format.version -> 2.1-IV2, file.delete.delay.ms -> 60000, max.message.bytes -> 1000012, min.compaction.lag.ms -> 0, message.timestamp.type -> CreateTime, message.downconversion.enable -> true, min.insync.replicas -> 1, segment.jitter.ms -> 0, preallocate -> false, min.cleanable.dirty.ratio -> 0.5, index.interval.bytes -> 4096, unclean.leader.election.enable -> false, retention.bytes -> -1, delete.retention.ms -> 86400000, cleanup.policy -> [delete], flush.ms -> 9223372036854775807, segment.ms -> 604800000, segment.bytes -> 1073741824, retention.ms -> 604800000, message.timestamp.difference.max.ms -> 9223372036854775807, segment.index.bytes -> 10485760, flush.messages -> 9223372036854775807}. (kafka.log.LogManager)
...复制代码上面显示了flink-topic的基本属性配置，如消息压缩方式，消息格式，备份数量等等。
除了看日志，我们可以用命令显示的查询我们是否成功的创建了flink-topic，如下：
jincheng:kafka_2.11-2.1.0 jincheng.sunjc$ bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
flink-tipic复制代码如果输出flink-tipic，那么说明我们的Topic成功创建了。
那么Topic是保存在哪里？Kafka是怎样进行消息的发布和订阅的呢？为直观，我们看如下Kafka架构示意图简单理解一下：
简单介绍一下，Kafka利用ZooKeeper来存储集群信息，也就是上面我们启动的Kafka Server 实例，一个集群中可以有多个Kafka Server 实例，Kafka Server叫做Broker，我们创建的Topic可以在一个或多个Broker中。Kafka利用Push模式发送消息，利用Pull方式拉取消息。
发送消息
如何向已经存在的Topic中发送消息呢，当然我们可以API的方式编写代码发送消息。同时，还可以利用命令方式来便捷的发送消息，如下：
jincheng:kafka_2.11-2.1.0 jincheng.sunjc$ bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic flink-topic
>Kafka test msg
>Kafka connector复制代码上面我们发送了两条消息Kafka test msg 和 Kafka connector 到 flink-topic Topic中。
读取消息
如果读取指定Topic的消息呢？同样可以API和命令两种方式都可以完成，我们以命令方式读取flink-topic的消息，如下：
jincheng:kafka_2.11-2.1.0 jincheng.sunjc$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic flink-topic --from-beginning
Kafka test msg
Kafka connector复制代码其中--from-beginning 描述了我们从Topic开始位置读取消息。
Flink Kafka Connector
前面我们以最简单的方式安装了Kafka环境，那么我们以上面的环境介绍Flink Kafka Connector的使用。Flink Connector相关的基础知识会在《Apache Flink 漫谈系列(14) - Connectors》中介绍，这里我们直接介绍与Kafka Connector相关的内容。
Apache Flink 中提供了多个版本的Kafka Connector，本篇以flink-1.7.0版本为例进行介绍。
mvn 依赖
要使用Kakfa Connector需要在我们的pom中增加对Kafka Connector的依赖，如下：
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-kafka_2.11</artifactId>
<version>1.7.0</version>
</dependency>复制代码Flink Kafka Consumer需要知道如何将Kafka中的二进制数据转换为Java / Scala对象。 DeserializationSchema允许用户指定这样的模式。 为每个Kafka消息调用 T deserialize（byte [] message）方法，从Kafka传递值。
Examples
我们示例读取Kafka的数据，再将数据做简单处理之后写入到Kafka中。我们需要再创建一个用于写入的Topic，如下：
bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic flink-tipic-output复制代码所以示例中我们Source利用flink-topic, Sink用slink-topic-output。
Simple ETL
我们假设Kafka中存储的就是一个简单的字符串，所以我们需要一个用于对字符串进行serialize和deserialize的实现，也就是我们要定义一个实现DeserializationSchema和SerializationSchema 的序列化和反序列化的类。因为我们示例中是字符串，所以我们自定义一个KafkaMsgSchema实现类,然后在编写Flink主程序。
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KafkaMsgSchema - 完整代码
import org.apache.flink.api.common.serialization.DeserializationSchema;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SerializationSchema;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.BasicTypeInfo;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.util.Preconditions;
import java.io.IOException;
import java.io.ObjectInputStream;
import java.io.ObjectOutputStream;
import java.nio.charset.Charset;
public class KafkaMsgSchema implements DeserializationSchema<String>, SerializationSchema<String> {
private static final long serialVersionUID = 1L;
private transient Charset charset;
public KafkaMsgSchema() {
// 默认UTF-8编码
this(Charset.forName("UTF-8"));
}
public KafkaMsgSchema(Charset charset) {
this.charset = Preconditions.checkNotNull(charset);
}
public Charset getCharset() {
return this.charset;
}
public String deserialize(byte[] message) {
// 将Kafka的消息反序列化为java对象
return new String(message, charset);
}
public boolean isEndOfStream(String nextElement) {
// 流永远不结束
return false;
}
public byte[] serialize(String element) {
// 将java对象序列化为Kafka的消息
return element.getBytes(this.charset);
}
public TypeInformation<String> getProducedType() {
// 定义产生的数据Typeinfo
return BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO;
}
private void writeObject(ObjectOutputStream out) throws IOException {
out.defaultWriteObject();
out.writeUTF(this.charset.name());
}
private void readObject(ObjectInputStream in) throws IOException, ClassNotFoundException {
in.defaultReadObject();
String charsetName = in.readUTF();
this.charset = Charset.forName(charsetName);
}
}
复制代码-
主程序 - 完整代码
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;
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;
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.KeyedSerializationSchemaWrapper;
import java.util.Properties;
public class KafkaExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 用户参数获取
final ParameterTool parameterTool = ParameterTool.fromArgs(args);
// Stream 环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// Source的topic
String sourceTopic = "flink-topic";
// Sink的topic
String sinkTopic = "flink-topic-output";
// broker 地址
String broker = "localhost:9092";
// 属性参数 - 实际投产可以在命令行传入
Properties p = parameterTool.getProperties();
p.putAll(parameterTool.getProperties());
p.put("bootstrap.servers", broker);
env.getConfig().setGlobalJobParameters(parameterTool);
// 创建消费者
FlinkKafkaConsumer consumer = new FlinkKafkaConsumer<String>(
sourceTopic,
new KafkaMsgSchema(),
p);
// 设置读取最早的数据
// consumer.setStartFromEarliest();
// 读取Kafka消息
DataStream<String> input = env.addSource(consumer);
// 数据处理
DataStream<String> result = input.map(new MapFunction<String, String>() {
public String map(String s) throws Exception {
String msg = "Flink study ".concat(s);
System.out.println(msg);
return msg;
}
});
// 创建生产者
FlinkKafkaProducer producer = new FlinkKafkaProducer<String>(
sinkTopic,
new KeyedSerializationSchemaWrapper<String>(new KafkaMsgSchema()),
p,
FlinkKafkaProducer.Semantic.AT_LEAST_ONCE);
// 将数据写入Kafka指定Topic中
result.addSink(producer);
// 执行job
env.execute("Kafka Example");
}
}
复制代码运行主程序如下：
![](data:image/svg+xml;utf8,<?xml version="1.0"?><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" version="1.1" width="1216" height="590"></svg>)
我测试操作的过程如下：
-
启动
flink-topic和flink-topic-output的消费拉取； -
通过命令向
flink-topic中添加测试消息only for test; -
通过命令打印验证添加的测试消息
only for test; -
最简单的FlinkJob
source->map->sink对测试消息进行map处理："Flink study ".concat(s); -
通过命令打印sink的数据；
#### 内置Schemas
Apache Flink 内部提供了如下3种内置的常用消息格式的Schemas:
-
TypeInformationSerializationSchema (and TypeInformationKeyValueSerializationSchema)它基于Flink的TypeInformation创建模式。 如果数据由Flink写入和读取，这将非常有用。 -
JsonDeserializationSchema (and JSONKeyValueDeserializationSchema)它将序列化的JSON转换为ObjectNode对象，可以使用objectNode.get（“field”）作为（Int / String / ...）（）从中访问字段。 KeyValue objectNode包含“key”和“value”字段，其中包含所有字段以及可选的"metadata"字段，该字段公开此消息的偏移量/分区/主题。 -
AvroDeserializationSchema它使用静态提供的模式读取使用Avro格式序列化的数据。 它可以从Avro生成的类（AvroDeserializationSchema.forSpecific（...））推断出模式，或者它可以与GenericRecords一起使用手动提供的模式（使用AvroDeserializationSchema.forGeneric（...））
要使用内置的Schemas需要添加如下依赖：
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-avro</artifactId>
<version>1.7.0</version>
</dependency>复制代码读取位置配置
我们在消费Kafka数据时候，可能需要指定消费的位置，Apache Flink 的FlinkKafkaConsumer提供很多便利的位置设置，如下：
-
consumer.setStartFromEarliest() - 从最早的记录开始；
-
consumer.setStartFromLatest() - 从最新记录开始；
-
consumer.setStartFromTimestamp(...); // 从指定的epoch时间戳（毫秒）开始；
-
consumer.setStartFromGroupOffsets(); // 默认行为，从上次消费的偏移量进行继续消费。
上面的位置指定可以精确到每个分区，比如如下代码：
Map<KafkaTopicPartition, Long> specificStartOffsets = new HashMap<>();
specificStartOffsets.put(new KafkaTopicPartition("myTopic", 0), 23L); // 第一个分区从23L开始
specificStartOffsets.put(new KafkaTopicPartition("myTopic", 1), 31L);// 第二个分区从31L开始
specificStartOffsets.put(new KafkaTopicPartition("myTopic", 2), 43L);// 第三个分区从43L开始
consumer.setStartFromSpecificOffsets(specificStartOffsets);复制代码对于没有指定的分区还是默认的setStartFromGroupOffsets方式。
Topic发现
Kafka支持Topic自动发现，也就是用正则的方式创建FlinkKafkaConsumer,比如：
// 创建消费者
FlinkKafkaConsumer consumer = new FlinkKafkaConsumer<String>( java.util.regex.Pattern.compile(sourceTopic.concat("-[0-9]")),
new KafkaMsgSchema(),
p);复制代码在上面的示例中，当作业开始运行时，消费者将订阅名称与指定正则表达式匹配的所有Topic（以sourceTopic的值开头并以单个数字结尾）。
定义Watermark(Window)
对Kafka Connector的应用不仅限于上面的简单数据提取，我们更多时候是期望对Kafka数据进行Event-time的窗口操作，那么就需要在Flink Kafka Source中定义Watermark。
要定义Event-time，首先是Kafka数据里面携带时间属性，假设我们数据是String#Long的格式，如only for test#1000。那么我们将Long作为时间列。
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KafkaWithTsMsgSchema - 完整代码
要想解析上面的Kafka的数据格式，我们需要开发一个自定义的Schema,比如叫KafkaWithTsMsgSchema，将String#Long解析为一个Java的Tuple2<String, Long>,完整代码如下：
import org.apache.flink.api.common.serialization.DeserializationSchema;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SerializationSchema;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.BasicTypeInfo;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.api.java.typeutils.TupleTypeInfo;
import org.apache.flink.util.Preconditions;
import java.io.IOException;
import java.io.ObjectInputStream;
import java.io.ObjectOutputStream;
import java.nio.charset.Charset;
public class KafkaWithTsMsgSchema implements DeserializationSchema<Tuple2<String, Long>>, SerializationSchema<Tuple2<String, Long>> {
private static final long serialVersionUID = 1L;
private transient Charset charset;
public KafkaWithTsMsgSchema() {
this(Charset.forName("UTF-8"));
}
public KafkaWithTsMsgSchema(Charset charset) {
this.charset = Preconditions.checkNotNull(charset);
}
public Charset getCharset() {
return this.charset;
}
public Tuple2<String, Long> deserialize(byte[] message) {
String msg = new String(message, charset);
String[] dataAndTs = msg.split("#");
if(dataAndTs.length == 2){
return new Tuple2<String, Long>(dataAndTs[0], Long.parseLong(dataAndTs[1].trim()));
}else{
// 实际生产上需要抛出runtime异常
System.out.println("Fail due to invalid msg format.. ["+msg+"]");
return new Tuple2<String, Long>(msg, 0L);
}
}
@Override
public boolean isEndOfStream(Tuple2<String, Long> stringLongTuple2) {
return false;
}
public byte[] serialize(Tuple2<String, Long> element) {
return "MAX - ".concat(element.f0).concat("#").concat(String.valueOf(element.f1)).getBytes(this.charset);
}
private void writeObject(ObjectOutputStream out) throws IOException {
out.defaultWriteObject();
out.writeUTF(this.charset.name());
}
private void readObject(ObjectInputStream in) throws IOException, ClassNotFoundException {
in.defaultReadObject();
String charsetName = in.readUTF();
this.charset = Charset.forName(charsetName);
}
@Override
public TypeInformation<Tuple2<String, Long>> getProducedType() {
return new TupleTypeInfo<Tuple2<String, Long>>(BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO, BasicTypeInfo.LONG_TYPE_INFO);
}
}
复制代码-
Watermark生成
提取时间戳和创建Watermark，需要实现一个自定义的时间提取和Watermark生成器。在Apache Flink 内部有2种方式如下:
-
AssignerWithPunctuatedWatermarks - 每条记录都产生Watermark。
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AssignerWithPeriodicWatermarks - 周期性的生成Watermark。
我们以
AssignerWithPunctuatedWatermarks为例写一个自定义的时间提取和Watermark生成器。代码如下：
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.AssignerWithPunctuatedWatermarks;
import org.apache.flink.streaming.api.watermark.Watermark;
import javax.annotation.Nullable;
public class KafkaAssignerWithPunctuatedWatermarks
implements AssignerWithPunctuatedWatermarks<Tuple2<String, Long>> {
@Nullable
@Override
public Watermark checkAndGetNextWatermark(Tuple2<String, Long> o, long l) {
// 利用提取的时间戳创建Watermark
return new Watermark(l);
}
@Override
public long extractTimestamp(Tuple2<String, Long> o, long l) {
// 提取时间戳
return o.f1;
}
}复制代码-
主程序 - 完整程序
我们计算一个大小为1秒的Tumble窗口，计算窗口内最大的值。完整的程序如下：
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.BasicTypeInfo;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.api.java.typeutils.TupleTypeInfo;
import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingEventTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
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 java.util.Properties;
public class KafkaWithEventTimeExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 用户参数获取
final ParameterTool parameterTool = ParameterTool.fromArgs(args);
// Stream 环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 设置 Event-time
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
// Source的topic
String sourceTopic = "flink-topic";
// Sink的topic
String sinkTopic = "flink-topic-output";
// broker 地址
String broker = "localhost:9092";
// 属性参数 - 实际投产可以在命令行传入
Properties p = parameterTool.getProperties();
p.putAll(parameterTool.getProperties());
p.put("bootstrap.servers", broker);
env.getConfig().setGlobalJobParameters(parameterTool);
// 创建消费者
FlinkKafkaConsumer consumer = new FlinkKafkaConsumer<Tuple2<String, Long>>(
sourceTopic,
new KafkaWithTsMsgSchema(),
p);
// 读取Kafka消息
TypeInformation<Tuple2<String, Long>> typeInformation = new TupleTypeInfo<Tuple2<String, Long>>(
BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO, BasicTypeInfo.LONG_TYPE_INFO);
DataStream<Tuple2<String, Long>> input = env
.addSource(consumer).returns(typeInformation)
// 提取时间戳，并生产Watermark
.assignTimestampsAndWatermarks(new KafkaAssignerWithPunctuatedWatermarks());
// 数据处理
DataStream<Tuple2<String, Long>> result = input
.windowAll(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(1)))
.max(0);
// 创建生产者
FlinkKafkaProducer producer = new FlinkKafkaProducer<Tuple2<String, Long>>(
sinkTopic,
new KeyedSerializationSchemaWrapper<Tuple2<String, Long>>(new KafkaWithTsMsgSchema()),
p,
FlinkKafkaProducer.Semantic.AT_LEAST_ONCE);
// 将数据写入Kafka指定Topic中
result.addSink(producer);
// 执行job
env.execute("Kafka With Event-time Example");
}
}复制代码测试运行如下
简单解释一下，我们输入数如下：
| Msg | Watermark |
|---|---|
| E#1000000 | 1000000 |
| A#3000000 | 3000000 |
| B#5000000 | 5000000 |
| C#5000100 | 5000100 |
| E#5000120 | 5000120 |
| A#7000000 | 7000000 |
我们看的5000000~7000000之间的数据，其中B#5000000, C#5000100和E#5000120是同一个窗口的内容。计算MAX值，按字符串比较，最大的消息就是输出的E#5000120。
Kafka携带Timestamps
在Kafka-0.10+ 消息可以携带timestamps，也就是说不用单独的在msg中显示添加一个数据列作为timestamps。只有在写入和读取都用Flink时候简单一些。一般情况用上面的示例方式已经足够了。
小结
本篇重点是向大家介绍Kafka如何在Flink中进行应用，开篇介绍了Kafka的简单安装和收发消息的命令演示，然后以一个简单的数据提取和一个Event-time的窗口示例让大家直观的感受如何在Apache Flink中使用Kafka。
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