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Creación de una tabla de Apache Kafka® en Apache Flink® en HDInsight en AKS

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Nota:

Retiraremos Azure HDInsight en AKS el 31 de enero de 2025. Antes del 31 de enero de 2025, deberá migrar las cargas de trabajo a Microsoft Fabric o un producto equivalente de Azure para evitar la terminación repentina de las cargas de trabajo. Los clústeres restantes de la suscripción se detendrán y quitarán del host.

Solo el soporte técnico básico estará disponible hasta la fecha de retirada.

Importante

Esta funcionalidad actualmente está en su versión preliminar. En Términos de uso complementarios para las versiones preliminares de Microsoft Azure encontrará más términos legales que se aplican a las características de Azure que están en versión beta, en versión preliminar, o que todavía no se han lanzado con disponibilidad general. Para más información sobre esta versión preliminar específica, consulte la Información de Azure HDInsight sobre la versión preliminar de AKS. Para plantear preguntas o sugerencias sobre la característica, envía una solicitud en AskHDInsight con los detalles y síguenos para obtener más actualizaciones sobre Comunidad de Azure HDInsight.

Con este ejemplo, aprenderá a crear una tabla de Kafka en Apache FlinkSQL.

Requisitos previos

El conector de Kafka permite leer y escribir datos en temas de Kafka. Para obtener más información, consulte Conector SQL de Apache Kafka.

Preparación de temas y datos en HDInsight Kafka

Preparar mensajes con weblog.py

import random
import json
import time
from datetime import datetime

user_set = [
        'John',
        'XiaoMing',
        'Mike',
        'Tom',
        'Machael',
        'Zheng Hu',
        'Zark',
        'Tim',
        'Andrew',
        'Pick',
        'Sean',
        'Luke',
        'Chunck'
]

web_set = [
        'https://google.com',
        'https://facebook.com?id=1',
        'https://tmall.com',
        'https://baidu.com',
        'https://taobao.com',
        'https://aliyun.com',
        'https://apache.com',
        'https://flink.apache.com',
        'https://hbase.apache.com',
        'https://github.com',
        'https://gmail.com',
        'https://stackoverflow.com',
        'https://python.org'
]

def main():
        while True:
                if random.randrange(10) < 4:
                        url = random.choice(web_set[:3])
                else:
                        url = random.choice(web_set)

                log_entry = {
                        'userName': random.choice(user_set),
                        'visitURL': url,
                        'ts': datetime.now().strftime("%m/%d/%Y %H:%M:%S")
                }

                print(json.dumps(log_entry))
                time.sleep(0.05)

if __name__ == "__main__":
    main()

tema Canalización a Kafka

sshuser@hn0-contsk:~$ python weblog.py | /usr/hdp/current/kafka-broker/bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server wn0-contsk:9092 --topic click_events

Otros comandos:

-- create topic
/usr/hdp/current/kafka-broker/bin/kafka-topics.sh --create --replication-factor 2 --partitions 3 --topic click_events --bootstrap-server wn0-contsk:9092

-- delete topic
/usr/hdp/current/kafka-broker/bin/kafka-topics.sh --delete  --topic click_events --bootstrap-server wn0-contsk:9092

-- consume topic
sshuser@hn0-contsk:~$ /usr/hdp/current/kafka-broker/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server wn0-contsk:9092 --topic click_events --from-beginning
{"userName": "Luke", "visitURL": "https://flink.apache.com", "ts": "06/26/2023 14:33:43"}
{"userName": "Tom", "visitURL": "https://stackoverflow.com", "ts": "06/26/2023 14:33:43"}
{"userName": "Chunck", "visitURL": "https://google.com", "ts": "06/26/2023 14:33:44"}
{"userName": "Chunck", "visitURL": "https://facebook.com?id=1", "ts": "06/26/2023 14:33:44"}
{"userName": "John", "visitURL": "https://tmall.com", "ts": "06/26/2023 14:33:44"}
{"userName": "Andrew", "visitURL": "https://facebook.com?id=1", "ts": "06/26/2023 14:33:44"}
{"userName": "John", "visitURL": "https://tmall.com", "ts": "06/26/2023 14:33:44"}
{"userName": "Pick", "visitURL": "https://google.com", "ts": "06/26/2023 14:33:44"}
{"userName": "Mike", "visitURL": "https://tmall.com", "ts": "06/26/2023 14:33:44"}
{"userName": "Zheng Hu", "visitURL": "https://tmall.com", "ts": "06/26/2023 14:33:44"}
{"userName": "Luke", "visitURL": "https://facebook.com?id=1", "ts": "06/26/2023 14:33:44"}
{"userName": "John", "visitURL": "https://flink.apache.com", "ts": "06/26/2023 14:33:44"}

Se proporcionan instrucciones detalladas sobre cómo usar Secure Shell para cliente de SQL de Flink.

Descarga del conector SQL de Kafka y dependencias en SSH

Usamos las dependencias de Kafka 3.2.0 en el paso siguiente. Es necesario actualizar el comando en función de la versión de Kafka en el clúster de HDInsight.

wget https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/kafka/kafka-clients/3.2.0/kafka-clients-3.2.0.jar
wget https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/flink/flink-connector-kafka/1.17.0/flink-connector-kafka-1.17.0.jar

Ahora vamos a conectarse al cliente SQL de Flink con los archivos jar de cliente SQL de Kafka.

msdata@pod-0 [ /opt/flink-webssh ]$ bin/sql-client.sh -j flink-connector-kafka-1.17.0.jar -j kafka-clients-3.2.0.jar

Vamos a crear la tabla de Kafka en Flink SQL y seleccione la tabla de Kafka en Flink SQL.

Es necesario actualizar las direcciones IP del servidor de arranque de Kafka en el fragmento de código siguiente.

CREATE TABLE KafkaTable (
`userName` STRING,
`visitURL` STRING,
`ts` TIMESTAMP(3) METADATA FROM 'timestamp'
) WITH (
'connector' = 'kafka',
'topic' = 'click_events',
'properties.bootstrap.servers' = '<update-kafka-bootstrapserver-ip>:9092,<update-kafka-bootstrapserver-ip>:9092,<update-kafka-bootstrapserver-ip>:9092',
'properties.group.id' = 'my_group',
'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
'format' = 'json'
);

select * from KafkaTable;

Captura de pantalla que muestra cómo crear y seleccionar la tabla Kafka en Flink SQL.

Generar mensajes de Kafka

Ahora vamos a generar mensajes de Kafka en el mismo tema mediante HDInsight Kafka.

python weblog.py | /usr/hdp/current/kafka-broker/bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server wn0-contsk:9092 --topic click_events

Puede supervisar la tabla en Flink SQL.

Captura de pantalla que muestra cómo supervisar la fecha de la tabla en Flink SQL.

Estos son los trabajos de streaming en la interfaz de usuario web de Flink.

Captura de pantalla que muestra los trabajos en la interfaz de usuario web de Flink.

Referencia