实战Flink Java api消费kafka实时数据落盘HDFS

2024-01-08 02:52
文章标签 java 实战 数据 实时 api hdfs flink kafka 消费 落盘

本文主要是介绍实战Flink Java api消费kafka实时数据落盘HDFS，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

文章目录

  • 1 需求分析
  • 2 实验过程
    • 2.1 启动服务程序
    • 2.2 启动kafka生产
  • 3 Java API 开发
    • 3.1 依赖
    • 3.2 代码部分
  • 4 实验验证
    • STEP1
    • STEP2
    • STEP3
  • 5 时间窗口

1 需求分析

在Java api中，使用flink本地模式，消费kafka主题，并直接将数据存入hdfs中。

flink版本1.13

kafka版本0.8

hadoop版本3.1.4

2 实验过程

2.1 启动服务程序

为了完成 Flink 从 Kafka 消费数据并实时写入 HDFS 的需求，通常需要启动以下组件：

[root@hadoop10 ~]# jps
3073 SecondaryNameNode
2851 DataNode
2708 NameNode
12854 Jps
1975 StandaloneSessionClusterEntrypoint
2391 QuorumPeerMain
2265 TaskManagerRunner
9882 ConsoleProducer
9035 Kafka
3517 NodeManager
3375 ResourceManager

确保 Zookeeper 在运行，因为 Flink 的 Kafka Consumer 需要依赖 Zookeeper。

确保 Kafka Server 在运行，因为 Flink 的 Kafka Consumer 需要连接到 Kafka Broker。

启动 Flink 的 JobManager 和 TaskManager，这是执行 Flink 任务的核心组件。

确保这些组件都在运行，以便 Flink 作业能够正常消费 Kafka 中的数据并将其写入 HDFS。

  • 具体的启动命令在此不再赘述。

2.2 启动kafka生产

  • 当前kafka没有在守护进程后台运行；
  • 创建主题，启动该主题的生产者，在kafka的bin目录下执行；
  • 此时可以生产数据，从该窗口键入任意数据进行发送。
kafka-topics.sh --zookeeper hadoop10:2181 --create --topic topic1 --partitions 1 --replication-factor 1kafka-console-producer.sh --broker-list hadoop10:9092 --topic topic1

在这里插入图片描述

3 Java API 开发

3.1 依赖

此为项目的所有依赖，包括flink、spark、hbase、ck等，实际本需求无需全部依赖，均可在阿里云或者maven开源镜像站下载。

<?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>org.example</groupId><artifactId>flink-test</artifactId><version>1.0-SNAPSHOT</version><properties><flink.version>1.13.6</flink.version><hbase.version>2.4.0</hbase.version></properties><dependencies><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId><version>${flink.version}</version><!-- <scope>provided</scope>--></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-java</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-clients_2.11</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-table-api-java-bridge_2.11</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-table-planner-blink_2.11</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency><!--<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-table-planner_2.11</artifactId><version>1.14.6</version></dependency>--><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-shaded-hadoop-2-uber</artifactId><version>2.7.5-10.0</version></dependency><dependency><groupId>log4j</groupId><artifactId>log4j</artifactId><version>1.2.17</version></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><version>1.18.24</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-kafka_2.11</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-jdbc_2.11</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency><dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId><version>5.1.38</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.bahir</groupId><artifactId>flink-connector-redis_2.11</artifactId><version>1.1.0</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.hbase</groupId><artifactId>hbase-server</artifactId><version>${hbase.version}</version><exclusions><exclusion><artifactId>guava</artifactId><groupId>com.google.guava</groupId></exclusion><exclusion><artifactId>log4j</artifactId><groupId>log4j</groupId></exclusion></exclusions></dependency><dependency><groupId>org.apache.hbase</groupId><artifactId>hbase-common</artifactId><version>${hbase.version}</version><exclusions><exclusion><artifactId>guava</artifactId><groupId>com.google.guava</groupId></exclusion></exclusions></dependency><dependency><groupId>org.apache.commons</groupId><artifactId>commons-pool2</artifactId><version>2.4.2</version></dependency><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>fastjson</artifactId><version>2.0.32</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-kafka_2.11</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-csv</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-jdbc_2.11</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-json</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-hbase-2.2_2.11</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-cep_2.11</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency><dependency><groupId>cn.hutool</groupId><artifactId>hutool-all</artifactId><version>5.8.20</version></dependency></dependencies><build><extensions><extension><groupId>org.apache.maven.wagon</groupId><artifactId>wagon-ssh</artifactId><version>2.8</version></extension></extensions><plugins><plugin><groupId>org.codehaus.mojo</groupId><artifactId>wagon-maven-plugin</artifactId><version>1.0</version><configuration><!--上传的本地jar的位置--><fromFile>target/${project.build.finalName}.jar</fromFile><!--远程拷贝的地址--><url>scp://root:root@hadoop10:/opt/app</url></configuration></plugin></plugins></build></project>
  • 依赖参考
    在这里插入图片描述

3.2 代码部分

  • 请注意kafka和hdfs的部分需要配置服务器地址，域名映射。
  • 此代码的功能是消费topic1主题，将数据直接写入hdfs中。
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringEncoder;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.core.fs.Path;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.filesystem.StreamingFileSink;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;import java.util.Properties;public class Test9_kafka {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();Properties properties = new Properties();properties.setProperty("bootstrap.servers", "hadoop10:9092");properties.setProperty("group.id", "test");// 使用FlinkKafkaConsumer作为数据源DataStream<String> ds1 = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("topic1", new SimpleStringSchema(), properties));String outputPath = "hdfs://hadoop10:8020/out240102";// 使用StreamingFileSink将数据写入HDFSStreamingFileSink<String> sink = StreamingFileSink.forRowFormat(new Path(outputPath), new SimpleStringEncoder<String>("UTF-8")).build();// 添加Sink，将Kafka数据直接写入HDFSds1.addSink(sink);ds1.print();env.execute("Flink Kafka HDFS");}
}

4 实验验证

STEP1

运行idea代码，程序开始执行，控制台除了日志外为空。下图是已经接收到生产者的数据后，消费在控制台的截图。

在这里插入图片描述

STEP2

启动生产者，将数据写入，数据无格式限制，随意填写。此时发送的数据，是可以在STEP1中的控制台中看到屏幕打印结果的。
在这里插入图片描述

STEP3

在HDFS中查看对应的目录，可以看到数据已经写入完成。
我这里生成了多个inprogress文件，是因为我测试了多次，断码运行了多次。ide打印在屏幕后，到hdfs落盘写入，中间有一定时间，需要等待，在HDFS中刷新数据，可以看到文件大小从0到被写入数据的过程。
在这里插入图片描述

5 时间窗口

  • 使用另一种思路实现，以时间窗口的形式，将数据实时写入HDFS，实验方法同上。截图为发送数据消费，并且在HDFS中查看到数据。
    在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

package day2;import day2.CustomProcessFunction;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringEncoder;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.core.fs.Path;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.filesystem.StreamingFileSink;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;import java.util.Properties;public class Test9_kafka {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();Properties properties = new Properties();properties.setProperty("bootstrap.servers", "hadoop10:9092");properties.setProperty("group.id", "test");// 使用FlinkKafkaConsumer作为数据源DataStream<String> ds1 = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("topic1", new SimpleStringSchema(), properties));String outputPath = "hdfs://hadoop10:8020/out240102";// 使用StreamingFileSink将数据写入HDFSStreamingFileSink<String> sink = StreamingFileSink.forRowFormat(new Path(outputPath), new SimpleStringEncoder<String>("UTF-8")).build();// 在一个时间窗口内将数据写入HDFSds1.process(new CustomProcessFunction())  // 使用自定义 ProcessFunction.addSink(sink);// 执行程序env.execute("Flink Kafka HDFS");}
}

package day2;import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;public class CustomProcessFunction extends ProcessFunction<String, String> {@Overridepublic void processElement(String value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {// 在这里可以添加具体的逻辑，例如将数据写入HDFSSystem.out.println(value);  // 打印结果到屏幕out.collect(value);}
}

这篇关于实战Flink Java api消费kafka实时数据落盘HDFS的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/582108。

相关文章

Python获取中国节假日数据记录入JSON文件

Python获取中国节假日数据记录入JSON文件

《Python获取中国节假日数据记录入JSON文件》项目系统内置的日历应用为了提升用户体验,特别设置了在调休日期显示“休”的UI图标功能,那么问题是这些调休数据从哪里来呢？我尝试一种更为智能的方法：P... 目录节假日数据获取存入jsON文件节假日数据读取封装完整代码项目系统内置的日历应用为了提升用户体验，
阅读更多...
Java编译生成多个.class文件的原理和作用

Java编译生成多个.class文件的原理和作用

《Java编译生成多个.class文件的原理和作用》作为一名经验丰富的开发者,在Java项目中执行编译后,可能会发现一个.java源文件有时会产生多个.class文件,从技术实现层面详细剖析这一现象... 目录一、内部类机制与.class文件生成成员内部类（常规内部类）局部内部类（方法内部类）匿名内部类二、
阅读更多...
SpringBoot实现数据库读写分离的3种方法小结

SpringBoot实现数据库读写分离的3种方法小结

《SpringBoot实现数据库读写分离的3种方法小结》为了提高系统的读写性能和可用性,读写分离是一种经典的数据库架构模式,在SpringBoot应用中,有多种方式可以实现数据库读写分离,本文将介绍三... 目录一、数据库读写分离概述二、方案一：基于AbstractRoutingDataSource实现动态
阅读更多...
Springboot @Autowired和@Resource的区别解析

Springboot @Autowired和@Resource的区别解析

《Springboot@Autowired和@Resource的区别解析》@Resource是JDK提供的注解,只是Spring在实现上提供了这个注解的功能支持,本文给大家介绍Springboot@... 目录【一】定义【1】@Autowired【2】@Resource【二】区别【1】包含的属性不同【2】@
阅读更多...
springboot循环依赖问题案例代码及解决办法

springboot循环依赖问题案例代码及解决办法

《springboot循环依赖问题案例代码及解决办法》在SpringBoot中,如果两个或多个Bean之间存在循环依赖（即BeanA依赖BeanB,而BeanB又依赖BeanA）,会导致Spring的... 目录1. 什么是循环依赖？2. 循环依赖的场景案例3. 解决循环依赖的常见方法方法 1：使用 @La
阅读更多...
Java枚举类实现Key-Value映射的多种实现方式

Java枚举类实现Key-Value映射的多种实现方式

《Java枚举类实现Key-Value映射的多种实现方式》在Java开发中,枚举(Enum)是一种特殊的类,本文将详细介绍Java枚举类实现key-value映射的多种方式,有需要的小伙伴可以根据需要... 目录前言一、基础实现方式1.1 为枚举添加属性和构造方法二、http://www.cppcns.co
阅读更多...
Elasticsearch 在 Java 中的使用教程

Elasticsearch 在 Java 中的使用教程

《Elasticsearch在Java中的使用教程》Elasticsearch是一个分布式搜索和分析引擎,基于ApacheLucene构建,能够实现实时数据的存储、搜索、和分析,它广泛应用于全文... 目录1. Elasticsearch 简介2. 环境准备2.1 安装 Elasticsearch2.2 J
阅读更多...
Java中的String.valueOf()和toString()方法区别小结

Java中的String.valueOf()和toString()方法区别小结

《Java中的String.valueOf()和toString()方法区别小结》字符串操作是开发者日常编程任务中不可或缺的一部分,转换为字符串是一种常见需求,其中最常见的就是String.value... 目录String.valueOf()方法方法定义方法实现使用示例使用场景toString()方法方法
阅读更多...
Java中List的contains()方法的使用小结

Java中List的contains()方法的使用小结

《Java中List的contains()方法的使用小结》List的contains()方法用于检查列表中是否包含指定的元素,借助equals()方法进行判断,下面就来介绍Java中List的c... 目录详细展开1. 方法签名2. 工作原理3. 使用示例4. 注意事项总结结论：List 的 contain
阅读更多...
Java实现文件图片的预览和下载功能

Java实现文件图片的预览和下载功能

《Java实现文件图片的预览和下载功能》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Java实现文件图片的预览和下载功能,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... Java实现文件（图片）的预览和下载 @ApiOperation("访问文件") @GetMapping("
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2