flinksql使用avro格式读kafka大佬们用过吗？

当然，Flink SQL支持使用Avro格式读取Kafka消息，这在处理结构化数据时非常有用，尤其是当您需要强类型和模式进化支持时。具体到您的需求，可以利用Flink的Kafka连接器配置Avro格式来读取Kafka中的消息。这里以Confluent Avro为例进行说明：

如何配置Flink SQL使用Avro格式读取Kafka

1. 确保依赖准备： 首先，确保您的Flink项目中包含了对Confluent Schema Registry以及Avro的支持。如果您使用的是Maven或Gradle构建项目，需要添加相应的依赖。

2. 配置Kafka源表： 在Flink SQL中定义一个读取Kafka的源表时，您需要指定connector为kafka或upsert-kafka（取决于是否需要upsert语义），并设置format或value.format为avro-confluent。同时，提供Confluent Schema Registry的地址和其他必要的参数。

   CREATE TABLE kafka_source (
    -- 定义表结构，字段类型需与Avro模式匹配
    field1 STRING,
    field2 INT,
    ...
   ) WITH (
    'connector' = 'kafka',  -- 或 'upsert-kafka'
    'topic' = 'your-topic',
    'properties.bootstrap.servers' = 'kafka-server1:9092,kafka-server2:9092',
    'format' = 'avro-confluent',  -- 或者在upsert-kafka中使用'value.format'
    'avro-confluent.url' = 'http://schema-registry-url:8081',  -- Confluent Schema Registry地址
    'properties.group.id' = 'your-group-id',  -- Kafka消费者组ID
    'scan.startup.mode' = 'latest-offset'  -- 或其他启动偏移量策略
   );
   

3. 模式兼容性与Schema Registry：

   • 使用Confluent Avro格式时，Flink会根据记录中编码的结构版本ID从Schema Registry获取Avro写入结构，并推断出读取结构。
   • 确保生产到Kafka的消息已通过Confluent Schema Registry序列化，且Flink能够访问到该Registry以解析模式。

4. 注意事项：

   • 确认您的Flink版本与Confluent Schema Registry及Kafka客户端兼容。
   • 如果消息key也需要用Avro格式处理，请正确配置key.format及其相关参数。
   • 对于大规模或高并发场景，考虑调整Flink作业的并行度和缓冲区设置以优化性能。

通过上述步骤，您可以成功地在Flink SQL中配置使用Avro格式从Kafka读取消息，进而进行进一步的数据处理或分析任务。

请注意，实际应用中可能还需根据具体需求调整更多配置项，如时间戳提取逻辑、分区分配策略等。