Flink学习笔记：Connectors之kafka

本文为《Flink大数据项目实战》学习笔记，想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学，推荐学习课程：

Flink大数据项目实战：http://t.cn/EJtKhaz

1. Kafka-connector概述及FlinkKafkaConsumer(kafka source)

1.1回顾kafka

1.最初由Linkedin 开发的分布式消息中间件现已成为Apache顶级项目

2.面向大数据

3.基本概念：

1.Broker

2.Topic

3.Partition

4.Producer

5.Consumer

6.Consumer Group

7.Offset( 生产offset ，消费offset , offset lag)

1.2引入依赖

Flink读取kafka数据需要通过maven引入依赖：

<groupId>org.apache.flink</groupId>

<artifactId>flink-connector-kafka-0.8_2.11</artifactId>

</dependency>

1.3Flink KafkaConsumer

Flink KafkaConsumer目前已经出现了4个大的版本：FlinkKafkaConsumer08、FlinkKafkaConsumer09、FlinkKafkaConsumer10和FlinkKafkaConsumer11.

FlinkKafkaConsumer08和FlinkKafkaConsumer09都继承FlinkKafkaConsumerBase，FlinkKafkaConsumerBase内部实现了CheckpointFunction接口和继承RichParallelSourceFunction类。

FlinkKafkaConsumer11继承FlinkKafkaConsumer10，FlinkKafkaConsumer10继承FlinkKafkaConsumer09。FlinkKafkaConsumer081和FlinkKafkaConsumer082继承FlinkKafkaConsumer08。

1.4 FlinkKafkaConsumer010

FlinkKafkaConsumer010(String topic, DeserializationSchema<T> valueDeserializer, Properties props)

FlinkKafkaConsumer010(String topic, KeyedDeserializationSchema<T> deserializer, Properties props)

FlinkKafkaConsumer010(List<String> topics, DeserializationSchema<T> deserializer, Properties props)

FlinkKafkaConsumer010(List<String> topics, KeyedDeserializationSchema<T> deserializer, Properties props)

FlinkKafkaConsumer010(Pattern subscriptionPattern, KeyedDeserializationSchema<T> deserializer, Properties props)

三个构造参数：

1.要消费的topic(topic name / topic names/正表达式)

2.DeserializationSchema / KeyedDeserializationSchema(反序列化Kafka中的数据)

3.Kafka consumer的属性，其中三个属性必须提供：

a）bootstrap.servers (逗号分隔的Kafka broker列表)

b）zookeeper.connect (逗号分隔的Zookeeper server列表) (仅Kafka 0.8需要)

c）group.id(consumer group id)

1.5反序列化Schema类型

作用：对kafka里获取的二进制数据进行反序列化

FlinkKafkaConsumer需要知道如何将Kafka中的二进制数据转换成Java/Scala对象，DeserializationSchema定义了该转换模式，通过T deserialize(byte[] message)

FlinkKafkaConsumer从kafka获取的每条消息都会通过DeserializationSchema的T deserialize(byte[] message)反序列化处理

反序列化Schema类型(接口)：

1.DeserializationSchema(只反序列化value)

2.KeyedDeserializationSchema

1.6 DeserializationSchema接口

1.7 KeyedDeserializationSchema接口

1.8常见反序列化Schema

SimpleStringSchema

JSONDeserializationSchema / JSONKeyValueDeserializationSchema

TypeInformationSerializationSchema/ TypeInformationKeyValueSerializationSchema(适合读写均是flink的场景)

AvroDeserializationSchema

1.9 FlinkKafkaConsumer010最简样版代码

1.10 FlinkKafkaConsumer消费模式设置(影响从哪里开始消费)

设置FlinkKafkaConsumer消费模式示例代码如下所示：

不同消费模式的解释如下所示：

注意1：kafka 0.8版本， consumer提交偏移量到zookeeper，后续版本提交到kafka(一个特殊的topic： __consumer_offsets)

注意2：当作业从故障中恢复或者从savepoint还原时，上述设置的消费策略将不能决定开始消费的位置，真正的起始位置由保存点或检查点中存储的偏移量。

1.11理解FlinkKafkaSource的容错性(影响消费起始位置)

如果Flink启用了检查点，Flink Kafka Consumer将会周期性的checkpoint其Kafka偏移量到快照。

通过实现CheckpointedFunction。

ListState<Tuple2<KafkaTopicPartition, Long>> 。

保证仅一次消费。

如果作业失败，Flink将流程序恢复到最新检查点的状态，并从检查点中存储的偏移量开始重新消费Kafka中的记录。(此时前面所讲的消费策略就不能决定消费起始位置了，因为出故障了)。

1.12 Flink Kafka Consumer Offset提交行为

Flink Kafka Consumer Offset提交行为分为以下两种：

1.13不同情况下消费起始位置的分析

1.14动态Partition discovery

Flink Kafka Consumer支持动态发现Kafka分区，且能保证exactly-once。

默认禁止动态发现分区，把flink.partition-discovery.interval-millis设置大于0即可启用：

properties.setProperty(“flink.partition-discovery.interval-millis”, “30000”)

1.15动态Topic discovery

Flink Kafka Consumer支持动态发现Kafka Topic，仅限通过正则表达式指定topic的方式。

默认禁止动态发现分区，把flink.partition-discovery.interval-millis设置大于0即可启用。

2. FlinkKafkaProducer(kafka sink)

2.1 Flink KafkaProducer

FlinkKafkaProducerBase实现CheckpointFunction接口实现容错，同时也继承了RichSinkFunction类。FinkKafkaProducer08继承FlinkKafkaProducerBase。FinkKafkaProducer09继承FlinkKafkaProducerBase，FinkKafkaProducer10继承FinkKafkaProducer09.

FinkKafkaProducer011已经支持事务，它继承TowPhaseCommitSinkFunction。TowPhaseCommitSinkFunction继承RichSinkFunction。

2.2FlinkKafkaProducer

FlinkKafkaProducer包含了如下不同的构造方法：

FlinkKafkaProducer010(String brokerList, String topicId, SerializationSchema<T> serializationSchema)

FlinkKafkaProducer010(String topicId, SerializationSchema<T> serializationSchema, Properties producerConfig)

FlinkKafkaProducer010(String brokerList, String topicId, KeyedSerializationSchema<T> serializationSchema)

FlinkKafkaProducer010(String topicId, KeyedSerializationSchema<T> serializationSchema, Properties producerConfig)

FlinkKafkaProducer010(String topicId,SerializationSchema<T> serializationSchema,Properties producerConfig,@Nullable FlinkKafkaPartitioner<T> customPartitioner)

FlinkKafkaProducer010(String topicId,KeyedSerializationSchema<T> serializationSchema,Properties producerConfig,@Nullable FlinkKafkaPartitioner<T> customPartitioner)

Value序列化接口SerializationSchema，如果实现这个接口就需要实现如下方法：

byte[] serialize(T element);

如果key也需要实现序列化，则需要实现序列化接口KeyedSerializationSchema，然后重新如下方法：

byte[] serializeKey(T element);

byte[] serializeValue(T element);

String getTargetTopic(T element)

2.3常见序列化Schema

常见的序列化Schema：

1.TypeInformationSerializationSchema/ TypeInformationKeyValueSerializationSchema(适合读写均是flink的场景)

2.SimpleStringSchema

2.4 producerConfig

FlinkKafkaProducer内部KafkaProducer的配置，具体配置可以参考官网地址：

https://kafka.apache.org/documentation.html

2.5 FlinkKafkaPartitioner

默认使用FlinkFixedPartitioner，即每个subtask的数据写到同一个Kafka partition中。

自定义分区器：继承FlinkKafkaPartitioner(partitioner的状态在job失败时会丢失，不会checkpoint)。

2.6 FlinkKafkaProducer容错