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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

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
  

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。

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。

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。

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。
  

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);}
}