Share via

Apache Kafka-tábla® létrehozása az Apache Flinken® a HDInsighton az AKS-en

  • Cikk

Fontos

Ez a szolgáltatás jelenleg előzetes kiadásban elérhető. A Microsoft Azure Előzetes verzió kiegészítő használati feltételei további jogi feltételeket tartalmaznak, amelyek a bétaverzióban, előzetes verzióban vagy egyébként még nem általánosan elérhető Azure-funkciókra vonatkoznak. Erről az adott előzetes verzióról az Azure HDInsight az AKS előzetes verziójában tájékozódhat. Ha kérdése vagy funkciójavaslata van, küldjön egy kérést az AskHDInsightban a részletekkel együtt, és kövessen minket további frissítésekért az Azure HDInsight-közösségről.

Ebből a példából megtudhatja, hogyan hozhat létre Kafka-táblát az Apache FlinkSQL-en.

Előfeltételek

A Kafka-összekötő lehetővé teszi az adatok Kafka-témakörökbe való beolvasását és írását. További információ: Apache Kafka SQL Csatlakozás or.

Témakör és adatok előkészítése a HDInsight Kafkáról

Üzenetek előkészítése 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()

Folyamat a Kafkába témakör

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

Egyéb parancsok:

-- 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"}

Részletes útmutatást talál a Secure Shell flink SQL-ügyfélhez való használatáról.

Kafka SQL Csatlakozás or & függőségek letöltése SSH-ba

Az alábbi lépésben a Kafka 3.2.0-függőségeket használjuk. A parancsot a HDInsight-fürt Kafka-verziója alapján kell frissítenie.

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

Most kapcsolódjunk a Flink SQL-ügyfélhez Kafka SQL-ügyfélalkalmazásokkal.

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

Hozzuk létre a Kafka táblát az Flink SQL-en, és válasszuk ki a Kafka táblát a Flink SQL-en.

Az alábbi kódrészletben frissítenie kell a Kafka bootstrap-kiszolgáló IP-címeit.

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;

Képernyőkép a Kafka-tábla Flink SQL-en való létrehozásáról és kiválasztásáról.

Kafka-üzenetek létrehozása

Most hozzunk létre Kafka-üzeneteket ugyanarra a témakörre a HDInsight Kafka használatával.

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

A táblázatot a Flink SQL-en is figyelheti.

Képernyőkép a táblázat dátumának figyeléséről az Flink SQL-en.

Íme a streamelési feladatok a Flink Web felhasználói felületén.

Képernyőkép a Flink webes felhasználói felületén található feladatokról.

Referencia