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2.1、如何在FlinkSQL中读取&写入到Kafka
作者:mmseoamin日期:2023-12-21

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1、环境设置

方式1:在Maven工程中添加pom依赖

方式2:在 sql-client.sh 中添加 jar包依赖

2、读取Kafka

2.1 创建 kafka表

2.2 读取 kafka消息体(Value)

使用 'format' = 'json' 解析json格式的消息

使用 'format' = 'csv' 解析csv格式的消息

使用 'format' = 'raw' 解析kafka消息为单个字符串字段

2.3 读取 kafka消息键(Key)

2.4 读取 kafka元数据(Metadata)

2.5 如何指定起始消费位点

从指定的timestamp开始消费:

从指定的timestamp开始消费:

2.6 创建 kafka表时,添加水位线生成策略

3、写入Kafka

3.1 写入 kafka时,可以指定的元数据


1、环境设置

        Kafka 连接器提供从 Kafka topic 中消费和写入数据的能力。

        官网链接:官网

方式1:在Maven工程中添加pom依赖


  org.apache.flink
  flink-connector-kafka
  1.17.1

方式2:在 sql-client.sh 中添加 jar包依赖

        将 flink-sql-connector-kafka-1.17.1.jar 上传到flink的lib目录下 (可以去官网下载jar包)

        或者 启动 sql-client.sh 时,指定jar依赖

bin/sql-client.sh -j lib/flink-sql-connector-kafka-1.17.1.jar

2、读取Kafka

2.1 创建 kafka表

CREATE TABLE SourceKafkaTable (
   指定物理字段,
   指定元数据字段,
   指定水位线生成策略
) WITH (
  'connector' = 'kafka',                             --【必选】指定 连接器类型,kafka用'kafka'
  'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092', --【必选】指定 Kafka broker列表,用逗号分隔
  'topic' = 'user_behavior',                         --【必选】指定 topic列表,用逗号分隔
  'topic-pattern' = '.*log_kafka.*',                 --【必选】指定 匹配读取 topic 名称的正则表达式, 和 topic 配置一个即可
  'properties.group.id' = 'testGroup',               --【可选】指定 消费者组id,不指定时会自定生成 KafkaSource-{tableIdentifier}
  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',           --【可选】指定起始消费位点,默认值 earliest-offset
  'format' = 'csv'                                   --【必选】指定 消息的格式类型, 和 value.format 是等价的(配置一个即可)
);

2.2 读取 kafka消息体(Value)

在FlinkSQL读取kafka时,可以根据kafka存储的消息的格式,通过 'value.format' = 'csv|raw|json...'

来指定使用哪种格式来对kafka消息进行解析,并将解析的结果映射到表中的字段中去。

2.1、如何在FlinkSQL中读取&写入到Kafka,第1张


使用 'format' = 'json' 解析json格式的消息

当 kafka消息为json格式,可以使用  'format' = 'json' 在创建表时对json串进行解析,并将解析后的结果映射到表中的字段中去

注意:这种方式只能解析单层级的json格式,多层级时无法解析

           如果为多层级json格式时,可以使用raw格式 + udf函数来对json进行解析

导入Maven的pom依赖


  org.apache.flink
  flink-json
  1.17.1

创建FlinkTable

-- TODO 创建用于读取kafka消息的flink表(消息格式为json)
-- kafka消息示例:{"ID":0,"NAME":"大王0"}
CREATE TABLE kafka_table_source_json (
  `ID` STRING,
  `NAME` STRING
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = '20231009',
  'properties.bootstrap.servers' = 'worker01:9092',
  'properties.group.id' = 'FlinkConsumer',
  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
  'format' = 'json',
  'json.fail-on-missing-field' = 'false',
  'json.ignore-parse-errors' = 'true'
);
-- TODO 解析json串时,容错性设置
'json.fail-on-missing-field' = 'false' -- 当解析字段缺失时,是跳过当前字段或行,还是抛出错误失败(默认为 false,即抛出错误失败)
'json.ignore-parse-errors' = 'true'  -- 当解析异常时,是跳过当前字段或行,还是抛出错误失败(默认为 false,即抛出错误失败)。如果忽略字段的解析异常,则会将该字段值设置为null。
-- 触发读取kafka操作
select * from kafka_table_source_json;

运行结果:

2.1、如何在FlinkSQL中读取&写入到Kafka,第2张


使用 'format' = 'csv' 解析csv格式的消息

当 kafka消息为csv格式,可以使用  'format' = 'csv' 在创建表时对csv进行解析,并将解析后的结果映射到表中的字段中去

导入Maven的pom依赖


  org.apache.flink
  flink-csv
  1.17.1

创建FlinkTable

-- TODO 创建用于读取kafka消息的flink表(消息格式为csv)
-- kafka消息示例:2,3.1
CREATE TABLE kafka_table_source_csv (
  `order_id` BIGINT,
  `price` DOUBLE
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'csv_format',
  'properties.bootstrap.servers' = 'worker01:9092',
  'properties.group.id' = 'FlinkConsumer',
  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
  'value.format' = 'csv'
);
-- 触发读取kafka操作
select * from kafka_table_source_csv;

运行结果:

2.1、如何在FlinkSQL中读取&写入到Kafka,第3张


使用 'format' = 'raw' 解析kafka消息为单个字符串字段

可以使用  'format' = 'raw' 将kafka消息以原始格式映射到flink表中的string类型的字段中

创建FlinkTable

-- TODO 创建用于读取kafka消息的flink表(消息格式为json)
-- kafka消息示例:{"ID":0,"NAME":"大王0"}
CREATE TABLE kafka_table_source_raw (
  `log` STRING
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = '20231009',
  'properties.bootstrap.servers' = 'worker01:9092',
  'properties.group.id' = 'FlinkConsumer',
  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
  'format' = 'raw'
);
-- 触发读取kafka操作
select * from kafka_table_source_raw;

运行结果:

2.1、如何在FlinkSQL中读取&写入到Kafka,第4张


2.3 读取 kafka消息键(Key)

kafka消息信息:

{
    "key":{
        "ID_1":0,
        "NAME_1":"大王0"
    },
    "value":{
        "ID":0,
        "NAME":"大王0"
    },
    "metadata":{
        "offset":0,
        "topic":"readKey",
        "partition":0
    }
}

创建FlinkTable

-- 读取kafka消息中的key部分
CREATE TABLE kafka_table_source_read_key (
  `ID` STRING,
  `NAME` STRING,
  `ID_1` STRING,
  `NAME_1` STRING
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'readKey',
  'properties.bootstrap.servers' = 'worker01:9092',
  'properties.group.id' = 'FlinkConsumer',
  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
  'key.format' = 'json',
  'key.json.ignore-parse-errors' = 'true',
  'key.fields' = 'ID_1;NAME_1',
  'value.format' = 'json'
);

2.4 读取 kafka元数据(Metadata)

创建FlinkTable

-- TODO 创建读取kafka表时,同时读取kafka元数据字段
CREATE TABLE kafka_table_source_read_metadata (
  `log` STRING,
  `topic` STRING METADATA VIRTUAL, -- 消息所属的 topic
  `partition` BIGINT METADATA VIRTUAL, -- 消息所属的 partition ID
  `offset` BIGINT METADATA VIRTUAL, -- 消息在partition中的 offset
  `timestamp` TIMESTAMP(3) METADATA FROM 'timestamp' -- 消息的时间戳
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'readKey',
  'properties.bootstrap.servers' = 'worker01:9092',
  'properties.group.id' = 'FlinkConsumer',
  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
  'format' = 'raw'
);
select * from kafka_table_source_read_metadata;

2.1、如何在FlinkSQL中读取&写入到Kafka,第5张


2.5 如何指定起始消费位点

scan.startup.mode 配置项决定了 Kafka consumer 的启动模式。有效值为:

  • group-offsets:从 Zookeeper/Kafka 中某个指定的消费组已提交的偏移量开始。
  • earliest-offset:从可能的最早偏移量开始。
  • latest-offset:从最末尾偏移量开始。
  • timestamp:从用户为每个 partition 指定的时间戳开始。
    • 如果使用了 timestamp,必须使用另外一个配置项              scan.startup.timestamp-millis=时间戳(毫秒值)
  • specific-offsets:从用户为每个 partition 指定的偏移量开始。
    • 如果使用了 specific-offsets,必须使用另外一个配置项 scan.startup.specific-offsets 来为每个 partition 指定起始偏移量, 例如,选项值 partition:0,offset:42;partition:1,offset:300 表示 partition 0 从偏移量 42 开始,partition 1 从偏移量 300 开始

    默认值 group-offsets 表示从 Zookeeper/Kafka 中最近一次已提交的偏移量开始消费。

    2.1、如何在FlinkSQL中读取&写入到Kafka,第6张

    从指定的timestamp开始消费:

    // --------------------------------------------------------------------------------------------
    //  TODO 从指定的timestamp开始消费
    // --------------------------------------------------------------------------------------------
    drop table kafka_table_source_test_startup_timestamp;
    CREATE TABLE kafka_table_source_test_startup_timestamp (
      `log` STRING,
      `ts` TIMESTAMP(3) METADATA FROM 'timestamp',
      `offset` BIGINT METADATA VIRTUAL
    ) WITH (
      'connector' = 'kafka',
      'topic' = '20231009',
      'properties.bootstrap.servers' = 'worker01:9092',
      'properties.group.id' = 'FlinkConsumer',
      'scan.startup.mode' = 'timestamp', -- 从用户为每个 partition 指定的时间戳开始
      'scan.startup.timestamp-millis' = '1697008386973', -- 从 指定的timestamp开始(包括)消费
       'value.format' = 'raw'
    );
    select * 
    ,cast(UNIX_TIMESTAMP(cast(ts as string), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS') as string) || SPLIT_INDEX(cast(ts as string),'.',1) as timestamp_hmz
    from kafka_table_source_test_startup_timestamp;

    运行结果:

    2.1、如何在FlinkSQL中读取&写入到Kafka,第7张

    从指定的timestamp开始消费:

    // --------------------------------------------------------------------------------------------
    //  TODO 从指定的offset开始消费
    // --------------------------------------------------------------------------------------------
    drop table kafka_table_source_test_startup_offsets;
    CREATE TABLE kafka_table_source_test_startup_offsets (
      `log` STRING,
      `ts` TIMESTAMP(3) METADATA FROM 'timestamp',
      `offset` BIGINT METADATA VIRTUAL
    ) WITH (
      'connector' = 'kafka',
      'topic' = '20231009',
      'properties.bootstrap.servers' = 'worker01:9092',
      'properties.group.id' = 'FlinkConsumer',
      'scan.startup.mode' = 'specific-offsets', -- 从用户为每个 partition 指定的偏移量开始
      'scan.startup.specific-offsets' = 'partition:0,offset:4', -- 为每个 partition 指定起始偏移量
       'value.format' = 'raw'
    );
    select * from kafka_table_source_test_startup_offsets;

    运行结果:

    2.1、如何在FlinkSQL中读取&写入到Kafka,第8张


    2.6 创建 kafka表时,添加水位线生成策略

    // --------------------------------------------------------------------------------------------
    //  TODO 创建 kafka表时,添加水位线生成策略
    // --------------------------------------------------------------------------------------------
    drop table kafka_table_source_test_watermark;
    CREATE TABLE kafka_table_source_test_watermark (
      `log` STRING,
      `event_time` TIMESTAMP(3) METADATA FROM 'timestamp',
      `offset` BIGINT METADATA VIRTUAL,
      WATERMARK FOR event_time AS event_time -- 根据kafka的timestamp,生成水位线,使用 严格递增时间戳水位线生成策略
    ) WITH (
      'connector' = 'kafka',
      'topic' = '20231009',
      'properties.bootstrap.servers' = 'worker01:9092',
      'properties.group.id' = 'FlinkConsumer',
      'scan.startup.mode' = 'specific-offsets', -- 从用户为每个 partition 指定的偏移量开始
      'scan.startup.specific-offsets' = 'partition:0,offset:4', -- 为每个 partition 指定起始偏移量
       'value.format' = 'raw'
    );
    select * from kafka_table_source_test_watermark;

    3、写入Kafka

    3.1 写入 kafka时,可以指定的元数据

    // --------------------------------------------------------------------------------------------
    //  TODO 通过flinksql向kafka写入数据(写入时指定 timestamp)
    // --------------------------------------------------------------------------------------------
    drop table kafka_table_source_test_startup_mode;
    CREATE TABLE kafka_table_source_test_startup_mode (
      `order_id` BIGINT,
      `price` DOUBLE,
      `ts` TIMESTAMP(3) METADATA FROM 'timestamp',
      `offset` BIGINT METADATA VIRTUAL
    ) WITH (
      'connector' = 'kafka',
      'topic' = '20231011',
      'properties.bootstrap.servers' = 'worker01:9092',
      'properties.group.id' = 'FlinkConsumer',
      'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
      'value.format' = 'csv'
    );
    insert into kafka_table_source_test_startup_mode(order_id, price,ts)
    SELECT * FROM (VALUES
      (1, 2.0,TO_TIMESTAMP_LTZ(1000, 3))
    , (2, 4.0,TO_TIMESTAMP_LTZ(2000, 3))
    , (3, 6.0,TO_TIMESTAMP_LTZ(3000, 3))
    , (4, 7.0,TO_TIMESTAMP_LTZ(4000, 3))
    , (5, 8.0,TO_TIMESTAMP_LTZ(5000, 3))
    , (6, 10.0,TO_TIMESTAMP_LTZ(6000, 3))
    , (7, 12.0,TO_TIMESTAMP_LTZ(7000, 3))
    ) AS book (order_id, price,ts);
    -- 触发读取kafka操作
    select * from kafka_table_source_test_startup_mode;