Apache Flink是新一代的分布式流式数据处理框架，它统一的处理引擎既可以处理批数据(batch data)也可以处理流式数据(streaming data)。在实际场景中，Flink利用Apache Kafka作为上下游的输入输出十分常见，本文将给出一个可运行的实际例子来集成两者。
1. 目标
本例模拟中将集成Kafka与Flink：Flink实时从Kafka中获取消息，每隔10秒去统计机器当前可用的内存数并将结果写入到本地文件中。
2. 环境准备
- Apache Kafka 0.11.0.0
- Apache Flink 1.3.1
- Gradle 3.5 （版本号不是强要求）
本例运行在Windows环境，但可以很容易地移植到其他平台上。
3. 创建Flink Streaming工程
本例使用Intellij IDEA作为项目开发的IDE。首先创建Gradle project，group为‘huxihx.flink.demo‘，artifact id为‘flink-kafka-demo’，version为‘1.0-SNAPSHOT’。整个项目结构如图所示：
4. 增加kafka和kafka-connector依赖
增加下列gradle依赖：
compile group: ‘org.apache.flink‘, name: ‘flink-connector-kafka-0.10_2.11‘, version: ‘1.3.1‘
compile group: ‘org.apache.flink‘, name: ‘flink-streaming-java_2.11‘, version: ‘1.3.1‘
compile group: ‘org.apache.kafka‘, name: ‘kafka-clients‘, version: ‘0.11.0.0‘
设置gradle打包依赖
jar {
manifest {
attributes(
"Manifest-Version": 1.0,
"Main-Class": "huxihx.KafkaMessageStreaming")
}
from { configurations.compile.collect { it.isDirectory() ? it : zipTree(it) } }
into(‘assets‘) {
from ‘assets‘
}
}
5. 启动Flink环境（本例使用local测试环境）
F:\SourceCode\flink-1.3.1 > bin\start-local.bat Starting Flink job manager. Webinterface by default on http://localhost:8081/. Don‘t close this batch window. Stop job manager by pressing Ctrl+C.
6. 启动Kafka单节点集群
启动Zookeeper：
cd F:\SourceCode\zookeeper > bin\zkServer.cmd
启动Kafka broker：
> cd F:\SourceCode\kafka_1 > set JMX_PORT=9999 > bin\windows\kafka-server-start.bat F:\\SourceCode\\configs\\server.properties
7. 代码开发
代码主要由两部分组成：
- MessageSplitter类、MessageWaterEmitter类和KafkaMessageStreaming类：Flink streaming实时处理Kafka消息类
- KafkaProducerTest类和MemoryUsageExtrator类：构建Kafka测试消息
本例中，Kafka消息格式固定为：时间戳,主机名,当前可用内存数。其中主机名固定设置为machine-1，而时间戳和当前可用内存数都是动态获取。由于本例只会启动一个Kafka producer来模拟单台机器发来的消息，因此在最终的统计结果中只会统计machine-1这一台机器的内存。下面我们先来看flink部分的代码实现。
MessageSplitter类（将获取到的每条Kafka消息根据“，”分割取出其中的主机名和内存数信息）
public class MessageSplitter implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Long>> {
@Override
public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Long>> out) throws Exception {
if (value != null && value.contains(",")) {
String[] parts = value.split(",");
out.collect(new Tuple2<>(parts[1], Long.parseLong(parts[2])));
}
}
}
MessageWaterEmitter类（根据Kafka消息确定Flink的水位）
public class MessageWaterEmitter implements AssignerWithPunctuatedWatermarks<String> {
@Nullable
@Override
public Watermark checkAndGetNextWatermark(String lastElement, long extractedTimestamp) {
if (lastElement != null && lastElement.contains(",")) {
String[] parts = lastElement.split(",");
return new Watermark(Long.parseLong(parts[0]));
}
return null;
}
@Override
public long extractTimestamp(String element, long previousElementTimestamp) {
if (element != null && element.contains(",")) {
String[] parts = element.split(",");
return Long.parseLong(parts[0]);
}
return 0L;
}
}
KafkaMessageStreaming类（Flink入口类，封装了对于Kafka消息的处理逻辑。本例每10秒统计一次结果并写入到本地文件）
public class KafkaMessageStreaming {
public static void main(String[] args) throws Exception {
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.enableCheckpointing(5000); // 非常关键，一定要设置启动检查点！！
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
Properties props = new Properties();
props.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.setProperty("group.id", "flink-group");
FlinkKafkaConsumer010<String> consumer =
new FlinkKafkaConsumer010<>(args[0], new SimpleStringSchema(), props);
consumer.assignTimestampsAndWatermarks(new MessageWaterEmitter());
DataStream<Tuple2<String, Long>> keyedStream = env
.addSource(consumer)
.flatMap(new MessageSplitter())
.keyBy(0)
.timeWindow(Time.seconds(10))
.apply(new WindowFunction<Tuple2<String, Long>, Tuple2<String, Long>, Tuple, TimeWindow>() {
@Override
public void apply(Tuple tuple, TimeWindow window, Iterable<Tuple2<String, Long>> input, Collector<Tuple2<String, Long>> out) throws Exception {
long sum = 0L;
int count = 0;
for (Tuple2<String, Long> record: input) {
sum += record.f1;
count++;
}
Tuple2<String, Long> result = input.iterator().next();
result.f1 = sum / count;
out.collect(result);
}
});
keyedStream.writeAsText(args[1]);
env.execute("Flink-Kafka demo");
}
}
实现了这些代码之后我们已然可以打包进行部署了，不过在其之前我们先看下Kafka producer测试类的实现——该类每1秒发送一条符合上面格式的Kafka消息供下游Flink集群消费。
MemoryUsageExtrator类（很简单的工具类，提取当前可用内存字节数）
public class MemoryUsageExtrator {
private static OperatingSystemMXBean mxBean =
(OperatingSystemMXBean) ManagementFactory.getOperatingSystemMXBean();
/**
* Get current free memory size in bytes
* @return free RAM size
*/
public static long currentFreeMemorySizeInBytes() {
return mxBean.getFreePhysicalMemorySize();
}
}
KafkaProducerTest类（发送Kafka消息）
public class KafkaProducerTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("acks", "all");
props.put("retries", 0);
props.put("batch.size", 16384);
props.put("linger.ms", 1);
props.put("buffer.memory", 33554432);
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);
int totalMessageCount = 10000;
for (int i = 0; i < totalMessageCount; i++) {
String value = String.format("%d,%s,%d", System.currentTimeMillis(), "machine-1", currentMemSize());
producer.send(new ProducerRecord<>("test", value), new Callback() {
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
if (exception != null) {
System.out.println("Failed to send message with exception " + exception);
}
}
});
Thread.sleep(1000L);
}
producer.close();
}
private static long currentMemSize() {
return MemoryUsageExtrator.currentFreeMemorySizeInBytes();
}
}
8. 部署Flink jar包
8.1 打包Flink jar包
> cd flink-kafka-demo > gradle clean build
生成的jar包在项目目录下的build/libs/下，本例中是flink-kafka-demo-1.0-SNAPSHOT.jar
8.2 部署jar包
> bin\flink.bat run -c huxihx.KafkaMessageStreaming F:\\Projects\\flink-kafka-demo\\build\\libs\\flink-kafka-demo-1.0-SNAPSHOT.jar test F:\\temp\result.txt
KafkaMessageStreaming类接收两个命令行参数，第一个是Kafka topic名字，第二个是输出文件路径
部署成功之后，可以在Flink控制台(本例中是http://localhost:8081/)中看到job已成功部署，如下图所示：
8. 运行KafkaProducerTest
运行Kafka producer，给Flink job创建输入数据，然后启动一个终端，监控输出文件的变化，
> cd F:\temp > tail -f result.txt (machine-1,3942129078) (machine-1,3934864179) (machine-1,4044071321) (machine-1,4091437056) (machine-1,3925701836) (machine-1,3753678438) (machine-1,3746314649) ......
可以看到，Flink每隔10s就会保存一条新的统计记录到result.txt文件中，该记录会统计主机名为machine-1的机器在过去10s的平均可用内存字节数。
9. 总结
本文给出了一个可运行的Flink + Kafka的项目配置及代码实现。值得注意的是，上面例子中用到的Flink Kafka connector使用了Kafka新版本consumer的API，因此不再需要连接Zookeeper信息。