Обогащение событий из Apache Kafka® атрибутами из ADLS 2-го поколения с помощью Apache Flink®

Статья
03/14/2024

Внимание

Эта функция в настоящее время доступна для предварительного ознакомления. Дополнительные условия использования для предварительных версий Microsoft Azure включают более юридические термины, применимые к функциям Azure, которые находятся в бета-версии, в предварительной версии или в противном случае еще не выпущены в общую доступность. Сведения об этой конкретной предварительной версии см. в статье Azure HDInsight в предварительной версии AKS. Для вопросов или предложений функций отправьте запрос на AskHDInsight с подробными сведениями и следуйте за нами для получения дополнительных обновлений в сообществе Azure HDInsight.

В этой статье вы узнаете, как расширить события реального времени, присоединив поток из Kafka с таблицей в ADLS 2-го поколения с помощью Flink Streaming. Мы используем API потоковой передачи Flink для присоединения событий из HDInsight Kafka с атрибутами из ADLS 2-го поколения. Далее мы используем присоединенные к атрибутам события для приемника в другую тему Kafka.

Необходимые компоненты

Кластер Flink в HDInsight в AKS
Кластер Kafka в HDInsight
- Убедитесь, что параметры сети выполнены, как описано в разделе "Использование Kafka в HDInsight", чтобы убедиться, что HDInsight в кластерах AKS и HDInsight находятся в одной виртуальной сети.
Для этой демонстрации мы используем виртуальную машину Window в качестве проекта maven в той же виртуальной сети, что и HDInsight в AKS.

Подготовка раздела Kafka

Мы создадим тему под названием user_events.

Целью является чтение потока событий в режиме реального времени из раздела Kafka с помощью Flink. У нас есть каждое событие со следующими полями:
```
user_id,
item_id, 
type, 
timestamp, 
```

Kafka 3.2.0

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

Подготовка файла в ADLS 2-го поколения

Мы создадим файл, называемый item attributes в нашем хранилище

Цель — считывать пакет item attributes из файла в ADLS 2-го поколения. Каждый элемент имеет следующие поля:
```
item_id, 
brand, 
category, 
timestamp, 
```

Разработка задания Apache Flink

На этом шаге мы выполняем следующие действия.

user_events Обогатите раздел из Kafka, присоединившись к item attributes файлу в ADLS 2-го поколения.
Мы толкаем результат этого шага в качестве обогащенного действия пользователей событий в раздел Kafka.

Разработка проекта Maven

Pom.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>contoso.example</groupId>
    <artifactId>FlinkKafkaJoinGen2</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <properties>
        <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
        <flink.version>1.17.0</flink.version>
        <java.version>1.8</java.version>
        <scala.binary.version>2.12</scala.binary.version>
        <kafka.version>3.2.0</kafka.version>
    </properties>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-java</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-streaming-java -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-java</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-clients -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-clients</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-connector-files -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-connector-files</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-connector-kafka</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
    </dependencies>
    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
                <version>3.0.0</version>
                <configuration>
                    <appendAssemblyId>false</appendAssemblyId>
                    <descriptorRefs>
                        <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                    </descriptorRefs>
                </configuration>
                <executions>
                    <execution>
                        <id>make-assembly</id>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>single</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

Присоединение к разделу Kafka с помощью ФАЙЛА ADLS 2-го поколения

KafkaJoinGen2Demo.java

package contoso.example;

import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple4;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple7;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.connector.kafka.sink.KafkaRecordSerializationSchema;
import org.apache.flink.connector.kafka.sink.KafkaSink;
import org.apache.flink.connector.kafka.source.KafkaSource;
import org.apache.flink.connector.kafka.source.enumerator.initializer.OffsetsInitializer;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class KafkaJoinGen2Demo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1. Set up the stream execution environment
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // Kafka source configuration, update with your broker IPs
        String brokers = "<broker-ip>:9092,<broker-ip>:9092,<broker-ip>:9092";
        String inputTopic = "user_events";
        String outputTopic = "user_events_output";
        String groupId = "my_group";

        // 2. Register the cached file, update your container name and storage name
        env.registerCachedFile("abfs://<container-name>@<storagename>.dfs.core.windows.net/flink/data/item.txt", "file1");

        // 3. Read a stream of real-time user behavior event from a Kafka topic
        KafkaSource<String> kafkaSource = KafkaSource.<String>builder()
                .setBootstrapServers(brokers)
                .setTopics(inputTopic)
                .setGroupId(groupId)
                .setStartingOffsets(OffsetsInitializer.earliest())
                .setValueOnlyDeserializer(new SimpleStringSchema())
                .build();

        DataStream<String> kafkaData = env.fromSource(kafkaSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "Kafka Source");

        // Parse Kafka source data
      DataStream<Tuple4<String, String, String, String>> userEvents = kafkaData.map(new MapFunction<String, Tuple4<String, String, String, String>>() {
          @Override
          public Tuple4<String, String, String, String> map(String value) throws Exception {
              // Parse the line into a Tuple4
              String[] parts = value.split(",");
              if (parts.length < 4) {
                  // Log and skip malformed record
                  System.out.println("Malformed record: " + value);
                  return null;
              }
              return new Tuple4<>(parts[0], parts[1], parts[2], parts[3]);
           }
       });

        // 4. Enrich the user activity events by joining the items' attributes from a file
        DataStream<Tuple7<String,String,String,String,String,String,String>> enrichedData = userEvents.map(new MyJoinFunction());

        // 5. Output the enriched user activity events to a Kafka topic
        KafkaSink<String> sink = KafkaSink.<String>builder()
                .setBootstrapServers(brokers)
                .setRecordSerializer(KafkaRecordSerializationSchema.builder()
                        .setTopic(outputTopic)
                        .setValueSerializationSchema(new SimpleStringSchema())
                        .build()
                )
                .build();

        enrichedData.map(value -> value.toString()).sinkTo(sink);

        // 6. Execute the Flink job
        env.execute("Kafka Join Batch gen2 file, sink to another Kafka Topic");
    }

    private static class MyJoinFunction extends RichMapFunction<Tuple4<String,String,String,String>, Tuple7<String,String,String,String,String,String,String>> {
        private Map<String, Tuple4<String, String, String, String>> itemAttributes;

        @Override
        public void open(Configuration parameters) throws Exception {
            super.open(parameters);

            // Read the cached file and parse its contents into a map
            itemAttributes = new HashMap<>();
            try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(getRuntimeContext().getDistributedCache().getFile("file1")))) {
                String line;
                while ((line = reader.readLine()) != null) {
                    String[] parts = line.split(",");
                    itemAttributes.put(parts[0], new Tuple4<>(parts[0], parts[1], parts[2], parts[3]));
                }
            }
        }

        @Override
        public Tuple7<String,String,String,String,String,String,String> map(Tuple4<String,String,String,String> value) throws Exception {
            Tuple4<String, String, String, String> broadcastValue = itemAttributes.get(value.f1);
            if (broadcastValue != null) {
                return Tuple7.of(value.f0,value.f1,value.f2,value.f3,broadcastValue.f1,broadcastValue.f2,broadcastValue.f3);
            } else {
                return null;
            }
        }
    }
}

Jar-файл пакета и отправка в Apache Flink

Мы отправим упакованный jar-файл в Flink:

Создание раздела в режиме реального времени `user_events` на Kafka

Мы можем создать событие user_events поведения пользователей в режиме реального времени в Kafka.

`itemAttributes` Использование присоединения к `user_events` Kafka

Теперь мы используем itemAttributes события активности user_eventsпользователя в файловой системе.

Мы продолжаем создавать и использовать атрибуты действий пользователя и элементов на следующих изображениях.

Справочные материалы

Примеры Flink
Веб-сайт Apache Flink
Apache, Apache Kafka, Kafka, Apache Flink, Flink и связанные открытый код имена проектов являются товарными знаками Apache Software Foundation (ASF).

Поделиться через

Обогащение событий из Apache Kafka® атрибутами из ADLS 2-го поколения с помощью Apache Flink®

Необходимые компоненты

Подготовка раздела Kafka

Подготовка файла в ADLS 2-го поколения

Разработка задания Apache Flink

Разработка проекта Maven

Jar-файл пакета и отправка в Apache Flink

Создание раздела в режиме реального времени `user_events` на Kafka

`itemAttributes` Использование присоединения к `user_events` Kafka

Справочные материалы

Обратная связь

Обратная связь

Дополнительные ресурсы

Поделиться через

Обогащение событий из Apache Kafka® атрибутами из ADLS 2-го поколения с помощью Apache Flink®

Необходимые компоненты

Подготовка раздела Kafka

Подготовка файла в ADLS 2-го поколения

Разработка задания Apache Flink

Разработка проекта Maven

Jar-файл пакета и отправка в Apache Flink

Создание раздела в режиме реального времени user_events на Kafka

itemAttributes Использование присоединения к user_events Kafka

Справочные материалы

Обратная связь

Обратная связь

Дополнительные ресурсы

Создание раздела в режиме реального времени `user_events` на Kafka

`itemAttributes` Использование присоединения к `user_events` Kafka