flink中kafka连接器跟upset kafka连接器区别

连接 Kafka 的 Flink SQL 连接器参数通常包括以下几个方面： 1. Kafka 的连接信息，包括 Kafka 的地址和端口号。 2. Kafka 的主题名称。 3. 序列化和反序列化方式，比如 JSON、Avro 等。 4. 消费组 ID，用于标识消费者。 5. 开始消费的位置，可以是最早、最新或者指定偏移量。 6. 其他参数，比如连接超时时间、心跳间隔等。 下面是一个示例连接器参数： ``` CREATE TABLE my_table ( id INT, name STRING, age INT ) WITH ( 'connector' = 'kafka', 'topic' = 'my_topic', 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092', 'properties.group.id' = 'my_group', 'scan.startup.mode' = 'earliest-offset', 'format' = 'json', 'json.timestamp-format.standard' = 'ISO-8601' ) ``` 其中，'connector' 指定了连接器类型为 Kafka； 'topic' 指定了消费的主题名称； 'properties.bootstrap.servers' 指定了 Kafka 的地址和端口号； 'properties.group.id' 指定了消费者组 ID； 'scan.startup.mode' 指定了从哪个位置开始消费； 'format' 指定了序列化和反序列化方式为 JSON； 'json.timestamp-format.standard' 指定了时间戳格式。

<think>我们正在配置Flink连接Kafka，需要创建一个Flink作业，该作业使用Flink的Kafka连接器来消费或生产数据。根据引用[1]和[2]，我们知道Flink通过KafkaConnector与Kafka集成，并支持精确一次语义（Exactly-Once）。配置步骤大致如下：1.添加依赖：在项目中添加FlinkKafka连接器的依赖。2.创建数据源（Source）或数据汇（Sink）：根据需求配置Kafka消费者或生产者。3.设置属性：如Kafka服务器地址、消费者组ID、序列化/反序列化器等。4.整合到Flink作业中。注意：根据引用[1]，Kafka源在检查点完成时会提交当前消费的偏移量，以确保Flink检查点状态与Kafka broker上提交的偏移量一致。如果不启用检查点，则依赖Kafka消费者的内部自动提交偏移量机制。下面分别给出Kafka Source和Sink的配置示例。首先，确保在pom.xml中添加了相应的依赖（以Flink1.14和Scala2.12为例）： ```xml<!-- Flink KafkaConnector--> <dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-kafka_2.12</artifactId><version>1.14.4</version> </dependency>```如果使用Java，则不需要Scala版本后缀，但注意Flink版本和Kafka版本的兼容性。接下来，我们分别展示如何创建KafkaSource和KafkaSink。 **KafkaSource配置示例：**```javaimport org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema; importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; importorg.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;import java.util.Properties;public classKafkaSourceExample {publicstatic voidmain(String[] args) throwsException {//创建执行环境StreamExecutionEnvironment env= StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//设置Kafka连接属性Propertiesproperties =new Properties();properties.setProperty("bootstrap.servers","localhost:9092");properties.setProperty("group.id","test-group");//创建Kafka消费者FlinkKafkaConsumer<String>consumer =new FlinkKafkaConsumer<>("input-topic",//要消费的主题new SimpleStringSchema(),//反序列化模式，这里使用简单的字符串properties//连接属性);//设置从最早的记录开始消费（可选：latest,earliest,group-offsets等）consumer.setStartFromEarliest();//将消费者作为数据源添加到环境中DataStream<String>stream =env.addSource(consumer);//打印数据流（实际应用中应进行业务处理）stream.print();//执行作业env.execute("FlinkKafka SourceExample");}} ```**Kafka Sink配置示例：**```javaimportorg.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; importorg.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer; importjava.util.Properties; publicclass KafkaSinkExample {publicstatic voidmain(String[] args) throwsException {//创建执行环境StreamExecutionEnvironment env= StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//创建一个示例数据流（这里使用一个简单的字符串流）DataStream<String>stream =env.fromElements("message1","message2","message3");//设置Kafka连接属性Properties properties= newProperties();properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");//创建Kafka生产者FlinkKafkaProducer<String> producer= newFlinkKafkaProducer<>("output-topic",//目标主题new SimpleStringSchema(),//序列化模式properties//连接属性);//将数据流写入Kafkastream.addSink(producer);//执行作业env.execute("Flink KafkaSinkExample");}} ```注意：对于生产环境，我们通常需要启用检查点以实现Exactly-Once语义。在Sink端，为了支持Exactly-Once，我们可以使用`FlinkKafkaProducer`的构造函数，它接受一个`Semantic`参数（如`Semantic.EXACTLY_ONCE`）。但是，请注意，这需要Kafka broker版本为0.11及以上，并且需要事务支持。例如，创建一个支持Exactly-Once的KafkaSink： ```java//设置Flink环境启用检查点env.enableCheckpointing(5000);//每5秒一次检查点//创建支持Exactly-Once语义的生产者FlinkKafkaProducer<String>producer =new FlinkKafkaProducer<>("output-topic",newSimpleStringSchema(),properties,FlinkKafkaProducer.Semantic.EXACTLY_ONCE //使用EXACTLY_ONCE语义); ```另外，根据引用[3]，如果我们需要将数据写入数据库（如MySQL），可以自定义Sink。但这里我们只关注Kafka连接。以上示例基于Java语言，如果你使用Scala，代码结构类似。最后，请根据实际Kafka集群地址、主题名称、序列化方式等修改配置。注意：在运行作业之前，请确保Kafka集群已启动，并且相关主题已创建。希望这些示例能帮助你配置Flink连接Kafka。</think>### Apache Flink连接Kafka配置示例 以下是Flink连接Kafka的完整配置步骤，包含数据源(Source)和数据汇(Sink)的配置示例： #### 1. 添加Maven依赖 ```xml <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-connector-kafka</artifactId> <version>1.17.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-clients</artifactId> <version>1.17.0</version> </dependency> ``` #### 2. Kafka Source配置（数据读取） ```java import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer; Properties kafkaProps = new Properties(); kafkaProps.setProperty("bootstrap.servers", "kafka-server:9092"); // Kafka集群地址 kafkaProps.setProperty("group.id", "flink-consumer-group"); // 消费者组ID // 创建Kafka消费者 FlinkKafkaConsumer<String> source = new FlinkKafkaConsumer<>( "input-topic", // 消费的主题 new SimpleStringSchema(), // 消息反序列化器 kafkaProps // 连接配置 ); // 设置消费起始位置 source.setStartFromEarliest(); // 也可用setStartFromLatest()/setStartFromGroupOffsets() StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataStream<String> stream = env.addSource(source); ``` #### 3. Kafka Sink配置（数据写入） ```java import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer; Properties sinkProps = new Properties(); sinkProps.setProperty("bootstrap.servers", "kafka-server:9092"); // 创建Kafka生产者（至少一次语义） FlinkKafkaProducer<String> sink = new FlinkKafkaProducer<>( "output-topic", // 目标主题 new SimpleStringSchema(), // 消息序列化器 sinkProps, FlinkKafkaProducer.Semantic.AT_LEAST_ONCE // 语义保证 ); // 将数据流写入Kafka stream.addSink(sink); ``` #### 4. 启用检查点（实现精确一次语义） ```java // 在env中启用检查点 env.enableCheckpointing(5000); // 每5秒做一次检查点 // 配置精确一次语义的Sink FlinkKafkaProducer<String> exactlyOnceSink = new FlinkKafkaProducer<>( "output-topic", new SimpleStringSchema(), sinkProps, FlinkKafkaProducer.Semantic.EXACTLY_ONCE // 精确一次语义 ); ``` #### 5. 完整执行示例 ```java public class KafkaFlinkJob { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.enableCheckpointing(5000); // 启用检查点 // Source配置 Properties sourceProps = new Properties(); sourceProps.setProperty("bootstrap.servers", "kafka-server:9092"); sourceProps.setProperty("group.id", "flink-group"); FlinkKafkaConsumer<String> source = new FlinkKafkaConsumer<>( "input-topic", new SimpleStringSchema(), sourceProps); source.setStartFromLatest(); // Sink配置 Properties sinkProps = new Properties(); sinkProps.setProperty("bootstrap.servers", "kafka-server:9092"); FlinkKafkaProducer<String> sink = new FlinkKafkaProducer<>( "output-topic", new SimpleStringSchema(), sinkProps, FlinkKafkaProducer.Semantic.EXACTLY_ONCE); // 构建处理流水线 env.addSource(source) .map(message -> "Processed: " + message) // 处理逻辑 .addSink(sink); env.execute("Flink Kafka Integration Job"); } } ``` #### 关键配置说明： 1. **语义保证**： - `AT_LEAST_ONCE`：至少一次（默认） - `EXACTLY_ONCE`：精确一次（需启用检查点） - `NONE`：无保证 2. **偏移量管理**： - 启用检查点时，Flink会在检查点完成时提交偏移量到Kafka[^1] - 未启用检查点时，使用Kafka的自动提交机制[^1] 3. **并行度**： - Source并行度自动匹配Kafka主题分区数 - Sink并行度可自定义，建议与下游分区数匹配 4. **容错机制**： - 检查点机制确保状态一致性[^2] - 失败恢复时自动从最后提交的偏移量继续处理 #### 注意事项： 1. Kafka版本需与连接器兼容（建议Kafka 2.4+） 2. 生产环境需配置SSL/SASL认证 3. 大数据量场景建议调优`batch.size`和`linger.ms` 4. 使用`EXACTLY_ONCE`语义时需配置事务超时： ```java sinkProps.setProperty("transaction.timeout.ms", "900000"); // 15分钟 ```