Flink的DataSource三部曲之二:內置connector

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內容：所有原創文章分類匯總及配套原始碼，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等；

本篇概覽

本文是《Flink的DataSource三部曲》系列的第二篇，上一篇《Flink的DataSource三部曲之一：直接API》學習了StreamExecutionEnvironment的API創建DataSource，今天要練習的是Flink內置的connector，即下圖的紅框位置，這些connector可以通過StreamExecutionEnvironment的addSource方法使用：

今天的實戰選擇Kafka作為資料源來操作，先嘗試接收和處理String型的訊息，再接收JSON型別的訊息，將JSON反序列化成bean實體；

Flink的DataSource三部曲文章鏈接

1. 《Flink的DataSource三部曲之一：直接API》
2. 《Flink的DataSource三部曲之二:內置connector》
3. 《Flink的DataSource三部曲之三:自定義》

原始碼下載

如果您不想寫代碼，整個系列的原始碼可在GitHub下載到，地址和鏈接資訊如下表所示(https://github.com/zq2599/blog_demos)：

這個git專案中有多個檔案夾，本章的應用在flinkdatasourcedemo檔案夾下，如下圖紅框所示：

環境和版本

本次實戰的環境和版本如下：

1. JDK：1.8.0_211
2. Flink：1.9.2
3. Maven：3.6.0
4. 作業系統：macOS Catalina 10.15.3 （MacBook Pro 13-inch, 2018）
5. IDEA：2018.3.5 (Ultimate Edition)
6. Kafka：2.4.0
7. Zookeeper：3.5.5

請確保上述內容都已經準備就緒，才能繼續后面的實戰；

Flink與Kafka版本匹配

1. Flink官方對匹配Kafka版本做了詳細說明，地址是：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-stable/dev/connectors/kafka.html
2. 要重點關注的是官方提到的通用版(universal Kafka connector )，這是從Flink1.7開始推出的，對于Kafka1.0.0或者更高版本都可以使用：

3. 下圖紅框中是我的工程中要依賴的庫，藍框中是連接Kafka用到的類，讀者您可以根據自己的Kafka版本在表格中找到適合的庫和類：

實戰字串訊息處理

1. 在kafka上創建名為test001的topic，參考命令：

./kafka-topics.sh \
--create \
--zookeeper 192.168.50.43:2181 \
--replication-factor 1 \
--partitions 2 \
--topic test001

2. 繼續使用上一章創建的flinkdatasourcedemo工程，打開pom.xml檔案增加以下依賴：

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-connector-kafka_2.11</artifactId>
  <version>1.10.0</version>
</dependency>

3. 新增類Kafka240String.java，作用是連接broker，對收到的字串訊息做WordCount操作：

package com.bolingcavalry.connector;

import com.bolingcavalry.Splitter;
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.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import java.util.Properties;
import static com.sun.tools.doclint.Entity.para;

public class Kafka240String {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //設定并行度
        env.setParallelism(2);

        Properties properties = new Properties();
        //broker地址
        properties.setProperty("bootstrap.servers", "192.168.50.43:9092");
        //zookeeper地址
        properties.setProperty("zookeeper.connect", "192.168.50.43:2181");
        //消費者的groupId
        properties.setProperty("group.id", "flink-connector");
        //實體化Consumer類
        FlinkKafkaConsumer<String> flinkKafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>(
                "test001",
                new SimpleStringSchema(),
                properties
        );
        //指定從最新位置開始消費，相當于放棄歷史訊息
        flinkKafkaConsumer.setStartFromLatest();

        //通過addSource方法得到DataSource
        DataStream<String> dataStream = env.addSource(flinkKafkaConsumer);

        //從kafka取得字串訊息后，分割成單詞，統計數量，視窗是5秒
        dataStream
                .flatMap(new Splitter())
                .keyBy(0)
                .timeWindow(Time.seconds(5))
                .sum(1)
                .print();

        env.execute("Connector DataSource demo : kafka");
    }
}

4. 確保kafka的topic已經創建，將Kafka240運行起來，可見消費訊息并進行單詞統計的功能是正常的：

5. 接收kafka字串訊息的實戰已經完成，接下來試試JSON格式的訊息；

實戰JSON訊息處理

1. 接下來要接受的JSON格式訊息，可以被反序列化成bean實體，會用到JSON庫，我選擇的是gson；
2. 在pom.xml增加gson依賴：

<dependency>
  <groupId>com.google.code.gson</groupId>
  <artifactId>gson</artifactId>
  <version>2.8.5</version>
</dependency>

3. 增加類Student.java，這是個普通的Bean，只有id和name兩個欄位：

package com.bolingcavalry;

public class Student {

    private int id;

    private String name;

    public int getId() {
        return id;
    }

    public void setId(int id) {
        this.id = id;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }
}

4. 增加類StudentSchema.java，該類是DeserializationSchema介面的實作，將JSON反序列化成Student實體時用到：

ackage com.bolingcavalry.connector;

import com.bolingcavalry.Student;
import com.google.gson.Gson;
import org.apache.flink.api.common.serialization.DeserializationSchema;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SerializationSchema;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import java.io.IOException;

public class StudentSchema implements DeserializationSchema<Student>, SerializationSchema<Student> {

    private static final Gson gson = new Gson();

    /**
     * 反序列化，將byte陣列轉成Student實體
     * @param bytes
     * @return
     * @throws IOException
     */
    @Override
    public Student deserialize(byte[] bytes) throws IOException {
        return gson.fromJson(new String(bytes), Student.class);
    }

    @Override
    public boolean isEndOfStream(Student student) {
        return false;
    }

    /**
     * 序列化，將Student實體轉成byte陣列
     * @param student
     * @return
     */
    @Override
    public byte[] serialize(Student student) {
        return new byte[0];
    }

    @Override
    public TypeInformation<Student> getProducedType() {
        return TypeInformation.of(Student.class);
    }
}

5. 新增類Kafka240Bean.java，作用是連接broker，對收到的JSON訊息轉成Student實體，統計每個名字出現的數量，視窗依舊是5秒：

package com.bolingcavalry.connector;

import com.bolingcavalry.Splitter;
import com.bolingcavalry.Student;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import java.util.Properties;

public class Kafka240Bean {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //設定并行度
        env.setParallelism(2);

        Properties properties = new Properties();
        //broker地址
        properties.setProperty("bootstrap.servers", "192.168.50.43:9092");
        //zookeeper地址
        properties.setProperty("zookeeper.connect", "192.168.50.43:2181");
        //消費者的groupId
        properties.setProperty("group.id", "flink-connector");
        //實體化Consumer類
        FlinkKafkaConsumer<Student> flinkKafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>(
                "test001",
                new StudentSchema(),
                properties
        );
        //指定從最新位置開始消費，相當于放棄歷史訊息
        flinkKafkaConsumer.setStartFromLatest();

        //通過addSource方法得到DataSource
        DataStream<Student> dataStream = env.addSource(flinkKafkaConsumer);

        //從kafka取得的JSON被反序列化成Student實體，統計每個name的數量，視窗是5秒
        dataStream.map(new MapFunction<Student, Tuple2<String, Integer>>() {
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> map(Student student) throws Exception {
                return new Tuple2<>(student.getName(), 1);
            }
        })
                .keyBy(0)
                .timeWindow(Time.seconds(5))
                .sum(1)
                .print();

        env.execute("Connector DataSource demo : kafka bean");
    }
}

6. 在測驗的時候，要向kafka發送JSON格式字串，flink這邊就會給統計出每個name的數量：

至此，內置connector的實戰就完成了，接下來的章節，我們將要一起實戰自定義DataSource；

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