flinkcdc kafka如何进行数据排序

发布时间:2024-12-20 17:55:20

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Flink CDC Kafka 是一个用于从 Kafka 捕获变更数据并将其流式传输到 Flink 的库。要对 Flink CDC Kafka 中的数据进行排序，您需要根据变更数据的键进行分组，然后使用 Flink 的窗口函数对每个组内的数据进行排序。

以下是一个简单的示例，说明如何使用 Flink CDC Kafka 对数据进行排序：

首先，添加 Flink CDC Kafka 依赖项到您的项目中。如果您使用的是 Maven，可以在 pom.xml 文件中添加以下依赖项：

<dependency>
    <groupId>com.ververica</groupId>
    <artifactId>flink-connector-kafka-cdc_2.11</artifactId>
    <version>1.14.0</version>
</dependency>

创建一个 Flink 程序，使用 KafkaSourceBuilder 从 Kafka 读取变更数据。这里我们假设您的 Kafka 主题名为 my-topic，并且已经配置了相应的 Kafka 连接器。

import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.SimpleStringSchema;

FlinkKafkaConsumer kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>("my-topic", new SimpleStringSchema(), properties);
DataStream stream = env.addSource(kafkaConsumer);

解析变更数据，提取出键和值。这里我们假设变更数据的格式为 JSON，其中键和值用逗号分隔。

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.api.java.typeutils.TypeExtractor;
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.util.serialization.SimpleStringSchema;

import java.util.Properties;

public class FlinkCdcKafkaSort {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        properties.setProperty("group.id", "flink-cdc-kafka-sort");

        FlinkKafkaConsumer kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>("my-topic", new SimpleStringSchema(), properties);
        DataStream stream = env.addSource(kafkaConsumer);

        DataStream changeRecords = stream
                .map(new ChangeRecordParser())
                .keyBy(ChangeRecord::getKey)
                .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.minutes(5)))
                .apply(new SortFunction());

        changeRecords.print();

        env.execute("Flink CDC Kafka Sort");
    }
}

创建一个 ChangeRecordParser 类，用于解析变更数据。这个类需要实现 org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction 接口。

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.api.java.typeutils.TypeExtractor;
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.util.serialization.SimpleStringSchema;

import java.util.Properties;

public class FlinkCdcKafkaSort {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // ... 省略其他代码 ...
    }

    public static class ChangeRecordParser implements MapFunction {
        @Override
        public ChangeRecord map(String value) throws Exception {
            // 解析变更数据，提取键和值
            String[] parts = value.split(",");
            String key = parts[0];
            String value = parts[1];

            // 创建并返回 ChangeRecord 对象
            return new ChangeRecord(key, value);
        }
    }
}

创建一个 ChangeRecord 类，用于表示变更记录。这个类需要实现 java.io.Serializable 接口，并包含键和值的属性。

import java.io.Serializable;

public class ChangeRecord implements Serializable {
    private String key;
    private String value;

    public ChangeRecord(String key, String value) {
        this.key = key;
        this.value = value;
    }

    public String getKey() {
        return key;
    }

    public String getValue() {
        return value;
    }
}

创建一个 SortFunction 类，用于对变更记录进行排序。这个类需要实现 org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.WindowFunction 接口。

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.api.java.typeutils.TypeExtractor;
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.util.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.WindowFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;

import java.util.List;

public class FlinkCdcKafkaSort {
    // ... 省略其他代码 ...

    public static class SortFunction extends WindowFunction {
        @Override
        public void apply(String key, TimeWindow window, Iterable input, Collector out) {
            List sortedRecords = input.stream()
                    .sorted((record1, record2) -> record1.getValue().compareTo(record2.getValue()))
                    .collect(Collectors.toList());

            for (ChangeRecord record : sortedRecords) {
                out.collect(new SortedChangeRecord(record.getKey(), record.getValue()));
            }
        }
    }
}

创建一个 SortedChangeRecord 类，用于表示已排序的变更记录。这个类需要实现 java.io.Serializable 接口，并包含键和值的属性。

import java.io.Serializable;

public class SortedChangeRecord implements Serializable {
    private String key;
    private String value;

    public SortedChangeRecord(String key, String value) {
        this.key = key;
        this.value = value;
    }

    public String getKey() {
        return key;
    }

    public String getValue() {
        return value;
    }
}