你当前正在访问 Microsoft Azure Global Edition 技术文档网站。如果需要访问由世纪互联运营的 Microsoft Azure 中国技术文档网站，请访问 https://docs.azure.cn。

将 HDInsight 上的 Apache Kafka® 与 HDInsight on AKS 上的 Apache Flink® 配合使用

项目
04/16/2024

重要

此功能目前以预览版提供。 Microsoft Azure 预览版的补充使用条款包含适用于 beta 版、预览版或其他尚未正式发布的 Azure 功能的更多法律条款。有关此特定预览版的信息，请参阅 Azure HDInsight on AKS 预览版信息。如有疑问或功能建议，请在 AskHDInsight 上提交请求并附上详细信息，并关注我们以获取 Azure HDInsight Community 的更多更新。

Apache Flink 的已知用例是流分析。许多用户普遍选择使用数据流，这些数据流是使用 Apache Kafka 引入的。 Flink 和 Kafka 的典型安装从推送到 Kafka 的事件流开始，Flink 作业可以使用该流。

此示例使用运行 Flink 1.17.0 的 HDInsight on AKS 群集来处理使用和生成 Kafka 主题的流数据。

注意

FlinkKafkaConsumer 已弃用，并将随 Flink 1.17 一起删除，请改用 KafkaSource。 FlinkKafkaProducer 已弃用，并将随 Flink 1.15 一起删除，请改用 KafkaSink。

先决条件

Kafka 和 Flink 都需要位于同一 VNet 中，或者两个群集之间应存在 vnet 对等互连。
创建 VNet。
在同一 VNet 中创建 Kafka 群集。可以根据当前使用情况在 HDInsight 上选择 Kafka 3.2 或 2.4。
在虚拟网络部分添加 VNet 详细信息。
使用同一 VNet 在 AKS 群集池上创建 HDInsight。
为创建的群集池创建 Flink 群集。

Apache Kafka 连接器

Flink 提供了一个 Apache Kafka 连接器，用于从 Kafka 主题读取数据以及将数据写入到 Kafka 主题，并提供一次保证。

Maven 依赖项

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-connector-kafka</artifactId>
            <version>1.17.0</version>
        </dependency>

生成 Kafka 接收器

Kafka 接收器提供用于构造 KafkaSink 实例的生成器类。我们将使用这种群集来构造接收器，并将其与 HDInsight on AKS 上运行的 Flink 群集一起使用

SinKafkaToKafka.java

import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.connector.base.DeliveryGuarantee;

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.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

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

        // 2. read kafka message as stream input, update your broker IPs below
        String brokers = "X.X.X.X:9092,X.X.X.X:9092,X.X.X.X:9092";
        KafkaSource<String> source = KafkaSource.<String>builder()
                .setBootstrapServers(brokers)
                .setTopics("clicks")
                .setGroupId("my-group")
                .setStartingOffsets(OffsetsInitializer.earliest())
                .setValueOnlyDeserializer(new SimpleStringSchema())
                .build();

        DataStream<String> stream = env.fromSource(source, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "Kafka Source");
        
        // 3. transformation: 
        // https://www.taobao.com,1000 ---> 
        // Event{user: "Tim",url: "https://www.taobao.com",timestamp: 1970-01-01 00:00:01.0}
        SingleOutputStreamOperator<String> result = stream.map(new MapFunction<String, String>() {
            @Override
            public String map(String value) throws Exception {
                String[] fields = value.split(",");
                return new Event(fields[0].trim(), fields[1].trim(), Long.valueOf(fields[2].trim())).toString();
            }
        });

        // 4. sink click into another kafka events topic
        KafkaSink<String> sink = KafkaSink.<String>builder()
                .setBootstrapServers(brokers)
                .setProperty("transaction.timeout.ms","900000")
                .setRecordSerializer(KafkaRecordSerializationSchema.builder()
                        .setTopic("events")
                        .setValueSerializationSchema(new SimpleStringSchema())
                        .build())
                .setDeliveryGuarantee(DeliveryGuarantee.EXACTLY_ONCE)
                .build();

        result.sinkTo(sink);

       // 5. execute the stream
        env.execute("kafka Sink to other topic");
    }
}

编写 Java 程序 Event.java

import java.sql.Timestamp;

public class Event {

    public String user;
    public String url;
    public Long timestamp;

    public Event() {
    }

    public Event(String user,String url,Long timestamp) {
        this.user = user;
        this.url = url;
        this.timestamp = timestamp;
    }

    @Override
    public String toString(){
        return "Event{" +
                "user: \"" + user + "\""  +
                ",url: \"" + url + "\""  +
                ",timestamp: " + new Timestamp(timestamp) +
                "}";
    }
}