Apache Flink 漫谈系列(15) - DataStream Connectors之Kafka

一、聊什么

为了满足本系列读者的需求，我先介绍一下Kafka在Apache Flink中的使用。所以本篇以一个简单的示例，向大家介绍在Apache Flink中如何使用Kafka。

二、Kafka 简介

Apache Kafka是一个分布式发布-订阅消息传递系统。 它最初由LinkedIn公司开发，LinkedIn于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。Kafka用于构建实时数据管道和流式应用程序。它具有水平扩展性、容错性、极快的速度，目前也得到了广泛的应用。

Kafka不但是分布式消息系统而且也支持流式计算，所以在介绍Kafka在Apache Flink中的应用之前，先以一个Kafka的简单示例直观了解什么是Kafka。

1. 安装

本篇不是系统的，详尽的介绍Kafka，而是想让大家直观认识Kafka，以便在Apahe Flink中进行很好的应用，所以我们以最简单的方式安装Kafka。

(1) 下载二进制包：

curl -L -O http://mirrors.shu.edu.cn/apache/kafka/2.1.0/kafka_2.11-2.1.0.tgz 

(2) 解压安装

Kafka安装只需要将下载的tgz解压即可，如下：

jincheng:kafka jincheng.sunjc$ tar -zxf kafka_2.11-2.1.0.tgz 
jincheng:kafka jincheng.sunjc$ cd kafka_2.11-2.1.0 
jincheng:kafka_2.11-2.1.0 jincheng.sunjc$ ls 
LICENSE        NOTICE        bin        config        libs        site-docs 

其中bin包含了所有Kafka的管理命令，如接下来我们要启动的Kafka的Server。

(3) 启动Kafka Server

Kafka是一个发布订阅系统，消息订阅首先要有个服务存在。我们启动一个Kafka Server 实例。 Kafka需要使用ZooKeeper，要进行投产部署我们需要安装ZooKeeper集群，这不在本篇的介绍范围内，所以我们利用Kafka提供的脚本，安装一个只有一个节点的ZooKeeper实例。如下：

jincheng:kafka_2.11-2.1.0 jincheng.sunjc$ bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties & 
 
[2019-01-13 09:06:19,985] INFO Reading configuration from: config/zookeeper.properties (org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerConfig) 
.... 
.... 
[2019-01-13 09:06:20,061] INFO binding to port 0.0.0.0/0.0.0.0:2181 (org.apache.zookeeper.server.NIOServerCnxnFactory) 

启动之后，ZooKeeper会绑定2181端口(默认)。接下来我们启动Kafka Server，如下：

jincheng:kafka_2.11-2.1.0 jincheng.sunjc$ bin/kafka-server-start.sh config/server.properties 
[2019-01-13 09:09:16,937] INFO Registered kafkakafka:type=kafka.Log4jController MBean (kafka.utils.Log4jControllerRegistration$) 
[2019-01-13 09:09:17,267] INFO starting (kafka.server.KafkaServer) 
[2019-01-13 09:09:17,267] INFO Connecting to zookeeper on localhost:2181 (kafka.server.KafkaServer) 
[2019-01-13 09:09:17,284] INFO [ZooKeeperClient] Initializing a new session to localhost:2181. (kafka.zookeeper.ZooKeeperClient) 
... 
... 
[2019-01-13 09:09:18,253] INFO [KafkaServer id=0] started (kafka.server.KafkaServer) 

如果上面一切顺利，Kafka的安装就完成了。

2. 创建Topic

Kafka是消息订阅系统，首先创建可以被订阅的Topic，我们创建一个名为flink-tipic的Topic，在一个新的terminal中，执行如下命令：

jincheng:kafka_2.11-2.1.0 jincheng.sunjc$ bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic flink-tipic 
 
Created topic "flink-tipic". 

在Kafka Server的terminal中也会输出如下成功创建信息：

... 
[2019-01-13 09:13:31,156] INFO Created log for partition flink-tipic-0 in /tmp/kafka-logs with properties {compression.type -> producer, message.format.version -> 2.1-IV2, file.delete.delay.ms -> 60000, max.message.bytes -> 1000012, min.compaction.lag.ms -> 0, message.timestamp.type -> CreateTime, message.downconversion.enable -> true, min.insync.replicas -> 1, segment.jitter.ms -> 0, preallocate -> false, min.cleanable.dirty.ratio -> 0.5, index.interval.bytes -> 4096, unclean.leader.election.enable -> false, retention.bytes -> -1, delete.retention.ms -> 86400000, cleanup.policy -> [delete], flush.ms -> 9223372036854775807, segment.ms -> 604800000, segment.bytes -> 1073741824, retention.ms -> 604800000, message.timestamp.difference.max.ms -> 9223372036854775807, segment.index.bytes -> 10485760, flush.messages -> 9223372036854775807}. (kafka.log.LogManager)... 

上面显示了flink-topic的基本属性配置，如消息压缩方式，消息格式，备份数量等等。

除了看日志，我们可以用命令显示的查询我们是否成功的创建了flink-topic，如下：

jincheng:kafka_2.11-2.1.0 jincheng.sunjc$ bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181 
 
flink-tipic 

如果输出flink-tipic那么说明我们的Topic成功创建了。

那么Topic是保存在哪里?Kafka是怎样进行消息的发布和订阅的呢?为了直观，我们看如下Kafka架构示意图简单理解一下：

简单介绍一下，Kafka利用ZooKeeper来存储集群信息，也就是上面我们启动的Kafka Server 实例，一个集群中可以有多个Kafka Server 实例，Kafka Server叫做Broker，我们创建的Topic可以在一个或多个Broker中。Kafka利用Push模式发送消息，利用Pull方式拉取消息。

3. 发送消息

如何向已经存在的Topic中发送消息呢，当然我们可以API的方式编写代码发送消息。同时，还可以利用命令方式来便捷的发送消息，如下：

jincheng:kafka_2.11-2.1.0 jincheng.sunjc$ bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic flink-topic 
>Kafka test msg 
>Kafka connector 

上面我们发送了两条消息Kafka test msg 和 Kafka connector 到 flink-topic Topic中。

4. 读取消息

如果读取指定Topic的消息呢?同样可以API和命令两种方式都可以完成，我们以命令方式读取flink-topic的消息，如下：

jincheng:kafka_2.11-2.1.0 jincheng.sunjc$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic flink-topic --from-beginning 
Kafka test msg 
Kafka connector 

其中--from-beginning 描述了我们从Topic开始位置读取消息。

三、Flink Kafka Connector

前面我们以最简单的方式安装了Kafka环境，那么我们以上面的环境介绍Flink Kafka Connector的使用。Flink Connector相关的基础知识会在《Apache Flink 漫谈系列(14) - Connectors》中介绍，这里我们直接介绍与Kafka Connector相关的内容。

Apache Flink 中提供了多个版本的Kafka Connector，本篇以flink-1.7.0版本为例进行介绍。

1. mvn 依赖

要使用Kakfa Connector需要在我们的pom中增加对Kafka Connector的依赖，如下：

<dependency> 
<groupId>org.apache.flink</groupId> 
<artifactId>flink-connector-kafka_2.11</artifactId> 
<version>1.7.0</version> 
</dependency> 

Flink Kafka Consumer需要知道如何将Kafka中的二进制数据转换为Java / Scala对象。 DeserializationSchema允许用户指定这样的模式。 为每个Kafka消息调用 T deserialize(byte [] message)方法，从Kafka传递值。

2. Examples

我们示例读取Kafka的数据，再将数据做简单处理之后写入到Kafka中。我们需要再创建一个用于写入的Topic，如下：

bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic flink-tipic-output 

所以示例中我们Source利用flink-topic, Sink用slink-topic-output。

(1) Simple ETL

我们假设Kafka中存储的就是一个简单的字符串，所以我们需要一个用于对字符串进行serialize和deserialize的实现，也就是我们要定义一个实现DeserializationSchema和SerializationSchema 的序列化和反序列化的类。因为我们示例中是字符串，所以我们自定义一个KafkaMsgSchema实现类,然后在编写Flink主程序。

• KafkaMsgSchema - 完整代码

import org.apache.flink.api.common.serialization.DeserializationSchema; 
import org.apache.flink.api.common.serialization.SerializationSchema; 
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.BasicTypeInfo; 
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation; 
import org.apache.flink.util.Preconditions; 
 
import java.io.IOException; 
import java.io.ObjectInputStream; 
import java.io.ObjectOutputStream; 
import java.nio.charset.Charset; 
 
public class KafkaMsgSchema implements DeserializationSchema<String>, SerializationSchema<String> { 
    private static final long serialVersionUID = 1L; 
    private transient Charset charset; 
 
    public KafkaMsgSchema() { 
// 默认UTF-8编码 
        this(Charset.forName("UTF-8")); 
    } 
 
    public KafkaMsgSchema(Charset charset) { 
        this.charset = Preconditions.checkNotNull(charset); 
    } 
 
    public Charset getCharset() { 
        return this.charset; 
    } 
 
    public String deserialize(byte[] message) { 
// 将Kafka的消息反序列化为 java 对象 
        return new String(message, charset); 
    } 
 
    public boolean isEndOfStream(String nextElement) { 
// 流永远不结束 
        return false; 
    } 
 
    public byte[] serialize(String element) { 
// 将java对象序列化为Kafka的消息 
        return element.getBytes(this.charset); 
    } 
 
    public TypeInformation<String> getProducedType() { 
// 定义产生的数据Typeinfo 
        return BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO; 
    } 
 
    private void writeObject(ObjectOutputStream out) throws IOException { 
        out.defaultWriteObject(); 
        out.writeUTF(this.charset.name()); 
    } 
 
    private void readObject(ObjectInputStream in) throws IOException, ClassNotFoundException { 
        in.defaultReadObject(); 
        String charsetName = in.readUTF(); 
        this.charset = Charset.forName(charsetName); 
    } 
} 

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; 
import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool; 
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; 
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; 
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer; 
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer; 
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.KeyedSerializationSchemaWrapper; 
 
import java.util.Properties; 
 
public class KafkaExample { 
    public static void main(String[] args) throws Exception { 
        // 用户参数获取 
        final ParameterTool parameterTool = ParameterTool.fromArgs(args); 
        // Stream 环境 
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); 
 
        // Source的topic 
        String sourceTopic = "flink-topic"; 
        // Sink的topic 
        String sinkTopic = "flink-topic-output"; 
        // broker 地址 
        String broker = "localhost:9092"; 
 
        // 属性参数 - 实际投产可以在命令行传入 
        Properties p = parameterTool.getProperties(); 
        p.putAll(parameterTool.getProperties()); 
        p.put("bootstrap.servers", broker); 
 
        env.getConfig().setGlobalJobParameters(parameterTool); 
 
        // 创建消费者 
        FlinkKafkaConsumer consumer = new FlinkKafkaConsumer<String>( 
                sourceTopic, 
                new KafkaMsgSchema(), 
                p); 
        // 设置读取最早的数据 
//        consumer.setStartFromEarliest(); 
 
        // 读取Kafka消息 
        DataStream<String> input = env.addSource(consumer); 
 
 
        // 数据处理 
        DataStream<String> result = input.map(new MapFunction<String, String>() { 
            public String map(String s) throws Exception { 
                String msg = "Flink study ".concat(s); 
                System.out.println(msg); 
                return msg; 
            } 
        }); 
 
        // 创建生产者 
        FlinkKafkaProducer producer = new FlinkKafkaProducer<String>( 
                sinkTopic, 
                new KeyedSerializationSchemaWrapper<String>(new KafkaMsgSchema()), 
                p, 
                FlinkKafkaProducer.Semantic.AT_LEAST_ONCE); 
 
        // 将数据写入Kafka指定Topic中 
        result.addSink(producer); 
 
        // 执行job 
        env.execute("Kafka Example"); 
    } 
} 

运行主程序如下：

我测试操作的过程如下：

• 启动flink-topic和flink-topic-output的消费拉取;
• 通过命令向flink-topic中添加测试消息only for test;
• 通过命令打印验证添加的测试消息 only for test;
• 最简单的FlinkJob source->map->sink 对测试消息进行map处理："Flink study ".concat(s);
• 通过命令打印sink的数据;

(2) 内置Schemas

Apache Flink 内部提供了如下3种内置的常用消息格式的Schemas：

• TypeInformationSerializationSchema (and TypeInformationKeyValueSerializationSchema) 它基于Flink的TypeInformation创建模式。 如果数据由Flink写入和读取，这将非常有用。
• JsonDeserializationSchema (and JSONKeyValueDeserializationSchema) 它将序列化的JSON转换为ObjectNode对象，可以使用objectNode.get(“field”)作为(Int / String / ...)()从中访问字段。 KeyValue objectNode包含“key”和“value”字段，其中包含所有字段以及可选的"metadata"字段，该字段公开此消息的偏移量/分区/主题。
• AvroDeserializationSchema 它使用静态提供的模式读取使用Avro格式序列化的数据。 它可以从Avro生成的类(AvroDeserializationSchema.forSpecific(...))推断出模式，或者它可以与GenericRecords一起使用手动提供的模式(使用AvroDeserializationSchema.forGeneric(...))

要使用内置的Schemas需要添加如下依赖：

<dependency> 
<groupId>org.apache.flink</groupId> 
<artifactId>flink-avro</artifactId> 
<version>1.7.0</version> 
</dependency> 

(3) 读取位置配置

我们在消费Kafka数据时候，可能需要指定消费的位置，Apache Flink 的FlinkKafkaConsumer提供很多便利的位置设置，如下：

• consumer.setStartFromEarliest() - 从最早的记录开始;
• consumer.setStartFromLatest() - 从最新记录开始;
• consumer.setStartFromTimestamp(...); // 从指定的epoch时间戳(毫秒)开始;
• consumer.setStartFromGroupOffsets(); // 默认行为，从上次消费的偏移量进行继续消费。

上面的位置指定可以精确到每个分区，比如如下代码：

Map<KafkaTopicPartition, Long> specificStartOffsets = new HashMap<>(); 
specificStartOffsets.put(new KafkaTopicPartition("myTopic", 0), 23L); // 第一个分区从23L开始 
specificStartOffsets.put(new KafkaTopicPartition("myTopic", 1), 31L);// 第二个分区从31L开始 
specificStartOffsets.put(new KafkaTopicPartition("myTopic", 2), 43L);// 第三个分区从43L开始 
 
consumer.setStartFromSpecificOffsets(specificStartOffsets); 

对于没有指定的分区还是默认的setStartFromGroupOffsets方式。

(4) Topic发现

Kafka支持Topic自动发现，也就是用正则的方式创建FlinkKafkaConsumer,比如：

// 创建消费者 
FlinkKafkaConsumer consumer = new FlinkKafkaConsumer<String>(            java.util.regex.Pattern.compile(sourceTopic.concat("-[0-9]")), 
new KafkaMsgSchema(), 
p); 

在上面的示例中，当作业开始运行时，消费者将订阅名称与指定正则表达式匹配的所有Topic(以sourceTopic的值开头并以单个数字结尾)。

3. 定义Watermark(Window)

对Kafka Connector的应用不仅限于上面的简单数据提取，我们更多时候是期望对Kafka数据进行Event-time的窗口操作，那么就需要在Flink Kafka Source中定义Watermark。

要定义Event-time，首先是Kafka数据里面携带时间属性，假设我们数据是String#Long的格式，如only for test#1000。那么我们将Long作为时间列。

• KafkaWithTsMsgSchema - 完整代码

要想解析上面的Kafka的数据格式，我们需要开发一个自定义的Schema,比如叫KafkaWithTsMsgSchema，将String#Long解析为一个Java的Tuple2

import org.apache.flink.api.common.serialization.DeserializationSchema; 
import org.apache.flink.api.common.serialization.SerializationSchema; 
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.BasicTypeInfo; 
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation; 
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; 
import org.apache.flink.api.java.typeutils.TupleTypeInfo; 
import org.apache.flink.util.Preconditions; 
 
import java.io.IOException; 
import java.io.ObjectInputStream; 
import java.io.ObjectOutputStream; 
import java.nio.charset.Charset; 
 
public class KafkaWithTsMsgSchema implements DeserializationSchema<Tuple2<String, Long>>, SerializationSchema<Tuple2<String, Long>> { 
    private static final long serialVersionUID = 1L; 
    private transient Charset charset; 
 
    public KafkaWithTsMsgSchema() { 
        this(Charset.forName("UTF-8")); 
    } 
 
    public KafkaWithTsMsgSchema(Charset charset) { 
        this.charset = Preconditions.checkNotNull(charset); 
    } 
 
    public Charset getCharset() { 
        return this.charset; 
    } 
 
    public Tuple2<String, Long> deserialize(byte[] message) { 
        String msg = new String(message, charset); 
        String[] dataAndTs = msg.split("#"); 
        if(dataAndTs.length == 2){ 
            return new Tuple2<String, Long>(dataAndTs[0], Long.parseLong(dataAndTs[1].trim())); 
        }else{ 
            // 实际生产上需要抛出runtime异常 
            System.out.println("Fail due to invalid msg format.. ["+msg+"]"); 
            return new Tuple2<String, Long>(msg, 0L); 
        } 
    } 
 
    @Override 
    public boolean isEndOfStream(Tuple2<String, Long> stringLongTuple2) { 
        return false; 
    } 
 
    public byte[] serialize(Tuple2<String, Long> element) { 
        return "MAX - ".concat(element.f0).concat("#").concat(String.valueOf(element.f1)).getBytes(this.charset); 
    } 
 
    private void writeObject(ObjectOutputStream out) throws IOException { 
        out.defaultWriteObject(); 
        out.writeUTF(this.charset.name()); 
    } 
 
    private void readObject(ObjectInputStream in) throws IOException, ClassNotFoundException { 
        in.defaultReadObject(); 
        String charsetName = in.readUTF(); 
        this.charset = Charset.forName(charsetName); 
    } 
 
    @Override 
    public TypeInformation<Tuple2<String, Long>> getProducedType() { 
        return new TupleTypeInfo<Tuple2<String, Long>>(BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO, BasicTypeInfo.LONG_TYPE_INFO); 
    }} 

• Watermark生成

提取时间戳和创建Watermark，需要实现一个自定义的时间提取和Watermark生成器。在Apache Flink 内部有2种方式如下:

• AssignerWithPunctuatedWatermarks - 每条记录都产生Watermark。
• AssignerWithPeriodicWatermarks - 周期性的生成Watermark。

我们以AssignerWithPunctuatedWatermarks为例写一个自定义的时间提取和Watermark生成器。代码如下：

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; 
import org.apache.flink.streaming.api.functions.AssignerWithPunctuatedWatermarks; 
import org.apache.flink.streaming.api.watermark.Watermark; 
 
import javax.annotation.Nullable; 
 
public class KafkaAssignerWithPunctuatedWatermarks 
        implements AssignerWithPunctuatedWatermarks<Tuple2<String, Long>> { 
    @Nullable 
    @Override 
    public Watermark checkAndGetNextWatermark(Tuple2<String, Long> o, long l) { 
// 利用提取的时间戳创建Watermark 
        return new Watermark(l); 
    } 
 
    @Override 
    public long extractTimestamp(Tuple2<String, Long> o, long l) { 
// 提取时间戳 
        return o.f1; 
    }} 

主程序 - 完整程序

我们计算一个大小为1秒的Tumble窗口，计算窗口内最大的值。完整的程序如下：

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.BasicTypeInfo; 
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation; 
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; 
import org.apache.flink.api.java.typeutils.TupleTypeInfo; 
import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool; 
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic; 
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; 
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; 
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingEventTimeWindows; 
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time; 
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer; 
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer; 
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.KeyedSerializationSchemaWrapper; 
 
import java.util.Properties; 
 
public class KafkaWithEventTimeExample { 
    public static void main(String[] args) throws Exception { 
        // 用户参数获取 
        final ParameterTool parameterTool = ParameterTool.fromArgs(args); 
        // Stream 环境 
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); 
        // 设置 Event-time 
        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime); 
 
        // Source的topic 
        String sourceTopic = "flink-topic"; 
        // Sink的topic 
        String sinkTopic = "flink-topic-output"; 
        // broker 地址 
        String broker = "localhost:9092"; 
 
        // 属性参数 - 实际投产可以在命令行传入 
        Properties p = parameterTool.getProperties(); 
        p.putAll(parameterTool.getProperties()); 
        p.put("bootstrap.servers", broker); 
 
        env.getConfig().setGlobalJobParameters(parameterTool); 
        // 创建消费者 
        FlinkKafkaConsumer consumer = new FlinkKafkaConsumer<Tuple2<String, Long>>( 
                sourceTopic, 
                new KafkaWithTsMsgSchema(), 
                p); 
 
        // 读取Kafka消息 
        TypeInformation<Tuple2<String, Long>> typeInformation = new TupleTypeInfo<Tuple2<String, Long>>( 
                BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO, BasicTypeInfo.LONG_TYPE_INFO); 
 
        DataStream<Tuple2<String, Long>> input = env 
                .addSource(consumer).returns(typeInformation) 
                // 提取时间戳，并生产Watermark 
                .assignTimestampsAndWatermarks(new KafkaAssignerWithPunctuatedWatermarks()); 
 
        // 数据处理 
        DataStream<Tuple2<String, Long>> result = input 
                .windowAll(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(1))) 
                .max(0); 
 
        // 创建生产者 
        FlinkKafkaProducer producer = new FlinkKafkaProducer<Tuple2<String, Long>>( 
                sinkTopic, 
                new KeyedSerializationSchemaWrapper<Tuple2<String, Long>>(new KafkaWithTsMsgSchema()), 
                p, 
                FlinkKafkaProducer.Semantic.AT_LEAST_ONCE); 
 
        // 将数据写入Kafka指定Topic中 
        result.addSink(producer); 
 
        // 执行job 
        env.execute("Kafka With Event-time Example"); 
    }} 

测试运行如下：

简单解释一下，我们输入数如下：

我们看的5000000~7000000之间的数据，其中B#5000000, C#5000100和E#5000120是同一个窗口的内容。计算MAX值，按字符串比较，最大的消息就是输出的E#5000120。

4. Kafka携带Timestamps

在Kafka-0.10+ 消息可以携带timestamps，也就是说不用单独的在msg中显示添加一个数据列作为timestamps。只有在写入和读取都用Flink时候简单一些。一般情况用上面的示例方式已经足够了。

四、小结

本篇重点是向大家介绍Kafka如何在Flink中进行应用，开篇介绍了Kafka的简单安装和收发消息的命令演示，然后以一个简单的数据提取和一个Event-time的窗口示例让大家直观的感受如何在Apache Flink中使用Kafka。愿介绍的内容对您有所帮助!

关于点赞和评论

本系列文章难免有很多缺陷和不足，真诚希望读者对有收获的篇章给予点赞鼓励，对有不足的篇章给予反馈和建议，先行感谢大家!

作者：孙金城，花名 金竹，目前就职于阿里巴巴，自2015年以来一直投入于基于Apache Flink的阿里巴巴计算平台Blink的设计研发工作。

【本文为51CTO专栏作者“金竹”原创稿件，转载请联系原作者】

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