Flink-04 Flink Java 3分钟上手 FlinkKafkaConsumer消费Kafka数据 进行计算SingleOutputStreamOperatorDataStreamSource

简介: Flink-04 Flink Java 3分钟上手 FlinkKafkaConsumer消费Kafka数据 进行计算SingleOutputStreamOperatorDataStreamSource

代码仓库

会同步代码到 GitHub

https://github.com/turbo-duck/flink-demo

pom.xml

修改pom.xml,需要加入 kafka相关的包,和适配器。

<?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-demo-01</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <properties>
        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
        <flink.version>1.13.2</flink.version>
        <scala.binary.version>2.12</scala.binary.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-java</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-java_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-clients_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-connector-kafka_2.11</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka-clients</artifactId>
            <version>3.0.0</version>
        </dependency>
    </dependencies>
</project>

编写代码

设置 Kafka 配置

Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bootstrap.servers", "0.0.0.0:9092");

创建Kafka消费者


FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>("test", new SimpleStringSchema(), properties);

添加数据源


DataStreamSource<String> data = env.addSource(consumer);


FlatMap


SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> wordAndOne = data.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Long>>() {
    public void flatMap(String s, Collector<Tuple2<String, Long>> collector) throws Exception {
        for (String word : s.split(" ")) {
            collector.collect(Tuple2.of(word, 1L));
        }
    }
});


计算求和


SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> result = wordAndOne
    .keyBy(new KeySelector<Tuple2<String, Long>, Object>() {
        @Override
        public Object getKey(Tuple2<String, Long> value) throws Exception {
            return value.f0;
        }
    })
    .sum(1);


全部代码

package icu.wzk.demo04;

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.util.Collector;

import java.util.Properties;

public class StartApp {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("bootstrap.servers","0.0.0.0:9092");
        FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>("test", new SimpleStringSchema(), properties);
        DataStreamSource<String> data = env.addSource(consumer);
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> wordAndOne = data.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Long>>() {
            public void flatMap(String s, Collector<Tuple2<String, Long>> collector) throws Exception {
                for (String word : s.split(" ")) {
                    collector.collect(Tuple2.of(word, 1L));
                }
            }
        });
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> result = wordAndOne
                .keyBy(new KeySelector<Tuple2<String, Long>, Object>() {
                    @Override
                    public Object getKey(Tuple2<String, Long> value) throws Exception {
                        return value.f0;
                    }
                })
                .sum(1);
        result.print();
        env.execute();
    }

}

KafkaProducer

package icu.wzk.demo04;

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

import java.util.Properties;

public class TestKafkaProducer {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "0.0.0.0:9092");
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
        for (int i = 0; i < 500; i++) {
            String key = "key-" + i;
            String value = "value-" + i;
            ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("test", key, value);
            producer.send(record);
            System.out.println("send: " + key);
            Thread.sleep(200);
        }
        producer.close();
    }

}

目录
相关文章
|
10月前
|
人工智能 数据处理 API
阿里云、Ververica、Confluent 与 LinkedIn 携手推进流式创新,共筑基于 Apache Flink Agents 的智能体 AI 未来
Apache Flink Agents 是由阿里云、Ververica、Confluent 与 LinkedIn 联合推出的开源子项目,旨在基于 Flink 构建可扩展、事件驱动的生产级 AI 智能体框架,实现数据与智能的实时融合。
1549 6
阿里云、Ververica、Confluent 与 LinkedIn 携手推进流式创新,共筑基于 Apache Flink Agents 的智能体 AI 未来
消息中间件 存储 传感器
592 0
|
11月前
|
Java API 开发工具
【Azure Developer】Java代码实现获取Azure 资源的指标数据却报错 "invalid time interval input"
在使用 Java 调用虚拟机 API 获取指标数据时,因本地时区设置非 UTC,导致时间格式解析错误。解决方法是在代码中手动指定时区为 UTC,使用 `ZoneOffset.ofHours(0)` 并结合 `withOffsetSameInstant` 方法进行时区转换,从而避免因时区差异引发的时间格式问题。
443 4
|
11月前
|
算法 Java
Java多线程编程:实现线程间数据共享机制
以上就是Java中几种主要处理多线程序列化资源以及协调各自独立运行但需相互配合以完成任务threads 的技术手段与策略。正确应用上述技术将大大增强你程序稳定性与效率同时也降低bug出现率因此深刻理解每项技术背后理论至关重要.
641 16
|
12月前
|
数据采集 JSON Java
Java爬虫获取1688店铺所有商品接口数据实战指南
本文介绍如何使用Java爬虫技术高效获取1688店铺商品信息,涵盖环境搭建、API调用、签名生成及数据抓取全流程,并附完整代码示例,助力市场分析与选品决策。
|
12月前
|
机器学习/深度学习 Java 编译器
解锁硬件潜能:Java向量化计算,性能飙升W倍!
编译优化中的机器相关优化主要包括指令选择、寄存器分配、窥孔优化等,发生在编译后端,需考虑目标平台的指令集、寄存器、SIMD支持等硬件特性。向量化计算利用SIMD技术,实现数据级并行,大幅提升性能,尤其适用于图像处理、机器学习等领域。Java通过自动向量化和显式向量API(JDK 22标准)支持该技术。
460 4
|
数据采集 存储 前端开发
Java爬虫性能优化:多线程抓取JSP动态数据实践
Java爬虫性能优化:多线程抓取JSP动态数据实践
|
消息中间件 Java Kafka
Java 事件驱动架构设计实战与 Kafka 生态系统组件实操全流程指南
本指南详解Java事件驱动架构与Kafka生态实操,涵盖环境搭建、事件模型定义、生产者与消费者实现、事件测试及高级特性,助你快速构建高可扩展分布式系统。
534 7
|
自然语言处理 Java Apache
在Java中将String字符串转换为算术表达式并计算
具体的实现逻辑需要填写在 `Tokenizer`和 `ExpressionParser`类中,这里只提供了大概的框架。在实际实现时 `Tokenizer`应该提供分词逻辑,把输入的字符串转换成Token序列。而 `ExpressionParser`应当通过递归下降的方式依次解析
532 14

热门文章

最新文章