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news 2025/7/30 11:06:56

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使用Flink处理Kafka中的数据

前提：

一，使用Flink消费Kafka中ProduceRecord主题的数据

具体代码为（scala）

执行结果

二，使用Flink消费Kafka中ChangeRecord主题的数据

具体代码(scala)

具体执行代码①

重要逻辑代码②

执行结果为：

使用Flink处理Kafka中的数据

前提：

创建主题： ChangeRecord ， ProduceRecord

使用kafka-topics.sh --zookeeper bigdata1:2181/kafka --list 查看主题

kafka-topics.sh --zookeeper bigdata1:2181/kafka --list

然后开启数据生成器

./jnamake_data_file_v1

一，使用Flink消费Kafka中ProduceRecord主题的数据

启动Flume a1， a1为所赋予的名称

flume-ng agent --conf-file /opt/module/flume-1.9.0/job/flume-to-kafka-producerecord--name a1 -Dflume.root.logger=DEBUG,console

启动一个Kafka的消费者（consumer）来消费（读取）Kafka中的消息

kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server bigdata1:9092 --from-beginning --topic ProduceRecord

编写Scala工程代码，使用Flink消费Kafka中的数据并进行相应的数据统计计算。

一，使用Flink消费Kafka中ProduceRecord主题的数据，统计在已经检验的产品中，各设备每五分钟生产产品总数，将结果存入Redis中，key值为“totalproduce”，value值为“设备id，最近五分钟生产总数”。使用redis cli以HGETALL key方式获取totalproduce值，将结果截图粘贴至对应报告中，需两次截图，第一次截图和第二次截图间隔五分钟以上，第一次截图放前面，第二次放后面；

注：ProduceRecord主题，生产一个产品产生一条数据；

change_handle_state字段为1代表已经检验，0代表未检验；

时间语义使用Processing Time。

具体代码为（scala）：

package gyflink
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema
import org.apache.flink.api.scala.createTypeInformation
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic
import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, StreamExecutionEnvironment}
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.RedisSink
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.config.{FlinkJedisClusterConfig, FlinkJedisPoolConfig}
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.mapper.{RedisCommand, RedisCommandDescription, RedisMapper}import java.util.Properties
object test1{def main(args: Array[String]): Unit = {// 创建Flink流执行环境val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment// 设置并行度env.setParallelism(1)//指定时间语义env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime)// kafka的属性配置val properties = new Properties()properties.setProperty("bootstrap.servers","bigdata1:9092,bigdata2:9092,bigdata3:9092")properties.setProperty("key.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer")properties.setProperty("key.deserializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer")properties.setProperty("value.deserializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer")properties.setProperty("auto.offset.reset","earliest")// 读取kafka数据val FlinkKafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer[String]("ProduceRecord", new SimpleStringSchema(), properties)val text = env.addSource(FlinkKafkaConsumer)// TODO 使用flink算子对数据进行处理//    topic的一条数据：2214,117,0002,2024-01-09 11:08:53,2024-01-09 11:08:53,2024-01-09 11:08:59,15897,1900-01-01 00:00:00,188815,0val inputMap = text.map(link => {val arr = link.split(",")     // 使用‘，’作为分割符(arr(1).toInt, arr(9).toInt)   // 下标取出第1个和第9个值}).filter(_._2 == 1)    // 筛选条件：把第二个元素等于1.keyBy(_._1)    // 将第一个元素作为key值.timeWindow(Time.minutes(5))   // 间隔5分钟进行计算.sum(1)inputMap.print("ds")// TODO 与 Redis 数据库进行连接// 创建Redis数据库的连接属性val config: FlinkJedisPoolConfig = new FlinkJedisPoolConfig.Builder()   // 创建一个FlinkJedisPoolConfig对象.setHost("bigdata1")    // 设置Redis数据库的主机地址.setPort(6379)          // 设置Redis数据库的端口号.build()// 创建RedisSink对象，并将数据写入Redis中val redisSink = new RedisSink[(Int, Int)](config, new MyRedisMapper)   // MyRedisMapper是一个自定义的映射器，将flink的数据转换为Redis的格式// 发送数据inputMap.addSink(redisSink)    // 将flink的数据流和Redis数据库连接起来// 执行Flink程序env.execute("kafkaToRedis")    // 向flink提交作业，开始执行}//    根据题目要求class MyRedisMapper extends RedisMapper[(Int, Int)] {     // RedisMapper的方法是是将把flink的数据存储为Redis的存储格式//这里使用RedisCommand.HSET不用RedisCommand.SET，前者创建RedisHash表后者创建Redis普通的String对应表override def getCommandDescription: RedisCommandDescription = new RedisCommandDescription(RedisCommand.HSET,"totalproduce")override def getKeyFromData(t: (Int, Int)): String = t._1 + ""override def getValueFromData(t: (Int, Int)): String = t._2 + ""}}

执行结果：

二，使用Flink消费Kafka中ChangeRecord主题的数据

启动Flume a1， a1为所赋予的名称

flume-ng agent --conf-file /opt/module/flume-1.9.0/job/flume-to-kafka-changerecord --name a1 -Dflume.root.logger=DEBUG,console

启动一个Kafka的消费者（consumer）来消费（读取）Kafka中的消息

kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server bigdata1:9092 --from-beginning --topic ChangeRecord

二，使用Flink消费Kafka中ChangeRecord主题的数据，当某设备30秒状态连续为“预警”，输出预警信息。当前预警信息输出后，最近30秒不再重复预警（即如果连续1分钟状态都为“预警”只输出两次预警信息）。将结果存入Redis中，key值为“warning30sMachine”，value值为“设备id，预警信息”。使用redis cli以HGETALL key方式获取warning30sMachine值，将结果截图粘贴至对应报告中，需两次截图，第一次截图和第二次截图间隔一分钟以上，第一次截图放前面，第二次放后面；

注：时间使用change_start_time字段，忽略数据中的change_end_time不参与任何计算。忽略数据迟到问题。

Redis的value示例：115,2022-01-01 09:53:10:设备115 连续30秒为预警状态请尽快处理！

(2022-01-01 09:53:10 为change_start_time字段值，中文内容及格式必须为示例所示内容。)

具体代码(scala)：

具体执行代码①：

package gyflinkimport org.apache.flink.api.common.eventtime.{SerializableTimestampAssigner, WatermarkStrategy}
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema
import org.apache.flink.api.scala.createTypeInformation
import org.apache.flink.connector.kafka.source.KafkaSource
import org.apache.flink.connector.kafka.source.enumerator.initializer.OffsetsInitializer
import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.RedisSink
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.config.FlinkJedisPoolConfig
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.mapper.{RedisCommand, RedisCommandDescription, RedisMapper}import java.text.SimpleDateFormat// 定义一个Change类，这个类里面定义四个参数，这四个参数对应着分割后的元素
case class Change(ChangeId: Int, ChangeState:String, ChangeTime:String, timeStamp:Long)object flink_kafka_to_redis2 {def main(args: Array[String]): Unit = {/**                         25_299_649,111,13,预警,2024-01-09 11:08:08,2024-01-09 11:08:52,15ChangeRecord的日志信息： 22_220_698,114,29,预警,2024-01-09 11:07:42,2024-01-09 11:09:00,15* */// TODO 创建flink的执行环境val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironmentenv.setParallelism(1)   // 设置并行度为1，单节点运行// TODO 与kafka进行连接val kafkaSource = KafkaSource.builder().setBootstrapServers("bigdata1:9092") // 设置kafka服务器地址.setTopics("ChangeRecord") // flink需要订阅的主题.setValueOnlyDeserializer(new SimpleStringSchema()) // 设置只对value反序列化器，由于kafka使用网络进行传输，发送的是序列化数据，所以flink要做反序列化操作.setStartingOffsets(OffsetsInitializer.latest()) // 设置读取偏移量，从kafka最新的记录开始读取.build()// TODO 读取kafka数据,设置无水印val produceDataStream = env.fromSource(kafkaSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "kafka_flink_redis")//                                      kafka属性                 水印设置                    名称val kafka_value = produceDataStream.map(x => {val data = x.split(",")   // 每一条记录以‘,’进行分割val timestamp = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").parse(data(4)).getTime    // 将string类型的时间转换为timestamp类型，形成时间戳Change(data(1).toInt, data(3), data(4),timestamp)     // 输出：Change(110,预警,2024-01-18 14:09:36,1705558176000)})// 设置水位线val waterTimeStream = kafka_value.assignTimestampsAndWatermarks(   // 创建一个新的watermark策略，并应用与kafka数据流// 流过来的数据时间是递增的，将迟到的数据直接丢弃WatermarkStrategy.forMonotonousTimestamps()    // 用于处理单调递增的时间戳(升序的时间戳).withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner[Change] {    // 定义了一个时间戳分配器，从每个事件中提取时间戳override def extractTimestamp(change: Change, recordTimestamp: Long): Long = {    // 定义了两个参数，第一个参数表示Change类型，第二个是个Long类型，这个函数返回值为Long的change.timeStamp    // 从 change（Change） 提取timeStamp的参数}}))// 开始处理数据流val resultSteam = waterTimeStream.keyBy(_.ChangeId) // 按照ChangeId进行分组.process(new flink_kafka_to_redis2_Process)   // 调用处理类// 与Redis建立连接val JedisPoolConfig = new FlinkJedisPoolConfig.Builder().setHost("bigdata1").setPort(6379)//      .setDatabase(0).build()val Warning30Machine = new RedisMapper[(Int, String)] {override def getCommandDescription: RedisCommandDescription = new RedisCommandDescription(RedisCommand.HSET, "warning30sMachine")override def getKeyFromData(t: (Int, String)): String = t._1.toStringoverride def getValueFromData(t: (Int, String)): String = t._2}// 建立Redis通道val redisSink = new RedisSink[(Int, String)](JedisPoolConfig, Warning30Machine)// 将结果流加入到通道resultSteam.addSink(redisSink)resultSteam.print()env.execute()}}

重要逻辑代码②：

package gyflink
import org.apache.flink.api.common.state.{ValueState, ValueStateDescriptor}
import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction
import org.apache.flink.util.Collectorclass flink_kafka_to_redis2_Process extends KeyedProcessFunction[Int,Change, (Int, String)] {//                                                           键类型  输入类型    输出类型// 用于保存上一条的记录的状态private lazy val lastState:ValueState[Change] = getRuntimeContext.getState(    // 延迟初始化的私有变量new ValueStateDescriptor[Change]("lastState",classOf[Change]))override def processElement(Change: Change, ctx: KeyedProcessFunction[Int, Change, (Int, String)]#Context, out: Collector[(Int, String)]): Unit = {// 获取定时服务val timerService = ctx.timerService()// 如果是预警信息if (Change.ChangeState.equals("预警")){if (lastState.value() == null){lastState.update(Change)timerService.registerEventTimeTimer(Change.timeStamp + 30000)}} else {// 出现不是预警信息，删除存在的定时器，如果不存在定时器会忽略if (lastState.value() != null){timerService.deleteEventTimeTimer(lastState.value().timeStamp + 30000)lastState.update(null)}}}// 定时器逻辑override def onTimer(timestamp: Long, ctx: KeyedProcessFunction[Int, Change, (Int, String)]#OnTimerContext, out: Collector[(Int, String)]): Unit = {val record = lastState.value()//    out.collect((record.ChangeId,s"${record.ChangeTime}:设备${record.ChangeId}连续30秒为预警状态请尽快处理！"))out.collect(record.ChangeId,s"${record.ChangeId},${record.ChangeTime}:设备${record.ChangeId} 连续30 秒为预警状态请尽快处理！")lastState.update(null)}}