一、聊什么

為了滿足本系列讀者的需求，我先介紹一下Kafka在Apache Flink中的使用。所以本篇以一個簡單的示例，向大家介紹在Apache Flink中如何使用Kafka。

二、Kafka 簡介

Apache Kafka是一個分布式發布-訂閱消息傳遞系統。 它最初由LinkedIn公司開發，LinkedIn于2010年貢獻給了Apache基金會并成為***開源項目。Kafka用于構建實時數據管道和流式應用程序。它具有水平擴展性、容錯性、極快的速度，目前也得到了廣泛的應用。

Kafka不但是分布式消息系統而且也支持流式計算，所以在介紹Kafka在Apache Flink中的應用之前，先以一個Kafka的簡單示例直觀了解什么是Kafka。

1. 安裝

本篇不是系統的，詳盡的介紹Kafka，而是想讓大家直觀認識Kafka，以便在Apahe Flink中進行很好的應用，所以我們以最簡單的方式安裝Kafka。

(1) 下載二進制包：

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

(2) 解壓安裝

Kafka安裝只需要將下載的tgz解壓即可，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，如接下來我們要啟動的Kafka的Server。

(3) 啟動Kafka Server

Kafka是一個發布訂閱系統，消息訂閱首先要有個服務存在。我們啟動一個Kafka Server 實例。 Kafka需要使用ZooKeeper，要進行投產部署我們需要安裝ZooKeeper集群，這不在本篇的介紹范圍內，所以我們利用Kafka提供的腳本，安裝一個只有一個節點的ZooKeeper實例。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) 

啟動之后，ZooKeeper會綁定2181端口(默認)。接下來我們啟動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) 

如果上面一切順利，Kafka的安裝就完成了。

2. 創建Topic

Kafka是消息訂閱系統，首先創建可以被訂閱的Topic，我們創建一個名為flink-tipic的Topic，在一個新的terminal中，執行如下命令：

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中也會輸出如下成功創建信息：

... 
[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)... 

上面顯示了flink-topic的基本屬性配置，如消息壓縮方式，消息格式，備份數量等等。

除了看日志，我們可以用命令顯示的查詢我們是否成功的創建了flink-topic，如下：

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

如果輸出flink-tipic那么說明我們的Topic成功創建了。

那么Topic是保存在哪里?Kafka是怎樣進行消息的發布和訂閱的呢?為了直觀，我們看如下Kafka架構示意圖簡單理解一下：

簡單介紹一下，Kafka利用ZooKeeper來存儲集群信息，也就是上面我們啟動的Kafka Server 實例，一個集群中可以有多個Kafka Server 實例，Kafka Server叫做Broker，我們創建的Topic可以在一個或多個Broker中。Kafka利用Push模式發送消息，利用Pull方式拉取消息。

3. 發送消息

如何向已經存在的Topic中發送消息呢，當然我們可以API的方式編寫代碼發送消息。同時，還可以利用命令方式來便捷的發送消息，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 

上面我們發送了兩條消息Kafka test msg 和 Kafka connector 到 flink-topic Topic中。

4. 讀取消息

如果讀取指定Topic的消息呢?同樣可以API和命令兩種方式都可以完成，我們以命令方式讀取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 描述了我們從Topic開始位置讀取消息。

三、Flink Kafka Connector

前面我們以最簡單的方式安裝了Kafka環境，那么我們以上面的環境介紹Flink Kafka Connector的使用。Flink Connector相關的基礎知識會在《Apache Flink 漫談系列(14) - Connectors》中介紹，這里我們直接介紹與Kafka Connector相關的內容。

Apache Flink 中提供了多個版本的Kafka Connector，本篇以flink-1.7.0版本為例進行介紹。

1. mvn 依賴

要使用Kakfa Connector需要在我們的pom中增加對Kafka Connector的依賴，如下：

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

Flink Kafka Consumer需要知道如何將Kafka中的二進制數據轉換為Java / Scala對象。 DeserializationSchema允許用戶指定這樣的模式。 為每個Kafka消息調用 T deserialize(byte [] message)方法，從Kafka傳遞值。

2. Examples

我們示例讀取Kafka的數據，再將數據做簡單處理之后寫入到Kafka中。我們需要再創建一個用于寫入的Topic，如下：

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

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

(1) Simple ETL

我們假設Kafka中存儲的就是一個簡單的字符串，所以我們需要一個用于對字符串進行serialize和deserialize的實現，也就是我們要定義一個實現DeserializationSchema和SerializationSchema 的序列化和反序列化的類。因為我們示例中是字符串，所以我們自定義一個KafkaMsgSchema實現類,然后在編寫Flink主程序。

• KafkaMsgSchema - 完整代碼

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() { 
// 默認UTF-8編碼 
        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) { 
// 將Kafka的消息反序列化為java對象 
        return new String(message, charset); 
    } 
 
    public boolean isEndOfStream(String nextElement) { 
// 流永遠不結束 
        return false; 
    } 
 
    public byte[] serialize(String element) { 
// 將java對象序列化為Kafka的消息 
        return element.getBytes(this.charset); 
    } 
 
    public TypeInformation<String> getProducedType() { 
// 定義產生的數據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); 
    } 
} 

• 主程序 - 完整代碼

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 { 
        // 用戶參數獲取 
        final ParameterTool parameterTool = ParameterTool.fromArgs(args); 
        // Stream 環境 
        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"; 
 
        // 屬性參數 - 實際投產可以在命令行傳入 
        Properties p = parameterTool.getProperties(); 
        p.putAll(parameterTool.getProperties()); 
        p.put("bootstrap.servers", broker); 
 
        env.getConfig().setGlobalJobParameters(parameterTool); 
 
        // 創建消費者 
        FlinkKafkaConsumer consumer = new FlinkKafkaConsumer<String>( 
                sourceTopic, 
                new KafkaMsgSchema(), 
                p); 
        // 設置讀取最早的數據 
//        consumer.setStartFromEarliest(); 
 
        // 讀取Kafka消息 
        DataStream<String> input = env.addSource(consumer); 
 
 
        // 數據處理 
        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; 
            } 
        }); 
 
        // 創建生產者 
        FlinkKafkaProducer producer = new FlinkKafkaProducer<String>( 
                sinkTopic, 
                new KeyedSerializationSchemaWrapper<String>(new KafkaMsgSchema()), 
                p, 
                FlinkKafkaProducer.Semantic.AT_LEAST_ONCE); 
 
        // 將數據寫入Kafka指定Topic中 
        result.addSink(producer); 
 
        // 執行job 
        env.execute("Kafka Example"); 
    } 
} 

運行主程序如下：

我測試操作的過程如下：

• 啟動flink-topic和flink-topic-output的消費拉取;
• 通過命令向flink-topic中添加測試消息only for test;
• 通過命令打印驗證添加的測試消息 only for test;
• 最簡單的FlinkJob source->map->sink 對測試消息進行map處理："Flink study ".concat(s);
• 通過命令打印sink的數據;

(2) 內置Schemas

Apache Flink 內部提供了如下3種內置的常用消息格式的Schemas：

• TypeInformationSerializationSchema (and TypeInformationKeyValueSerializationSchema) 它基于Flink的TypeInformation創建模式。 如果數據由Flink寫入和讀取，這將非常有用。
• JsonDeserializationSchema (and JSONKeyValueDeserializationSchema) 它將序列化的JSON轉換為ObjectNode對象，可以使用objectNode.get(“field”)作為(Int / String / ...)()從中訪問字段。 KeyValue objectNode包含“key”和“value”字段，其中包含所有字段以及可選的"metadata"字段，該字段公開此消息的偏移量/分區/主題。
• AvroDeserializationSchema 它使用靜態提供的模式讀取使用Avro格式序列化的數據。 它可以從Avro生成的類(AvroDeserializationSchema.forSpecific(...))推斷出模式，或者它可以與GenericRecords一起使用手動提供的模式(使用AvroDeserializationSchema.forGeneric(...))

要使用內置的Schemas需要添加如下依賴：

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

(3) 讀取位置配置

我們在消費Kafka數據時候，可能需要指定消費的位置，Apache Flink 的FlinkKafkaConsumer提供很多便利的位置設置，如下：

• consumer.setStartFromEarliest() - 從最早的記錄開始;
• consumer.setStartFromLatest() - 從***記錄開始;
• consumer.setStartFromTimestamp(...); // 從指定的epoch時間戳(毫秒)開始;
• consumer.setStartFromGroupOffsets(); // 默認行為，從上次消費的偏移量進行繼續消費。

上面的位置指定可以精確到每個分區，比如如下代碼：

Map<KafkaTopicPartition, Long> specificStartOffsets = new HashMap<>(); 
specificStartOffsets.put(new KafkaTopicPartition("myTopic", 0), 23L); // ***個分區從23L開始 
specificStartOffsets.put(new KafkaTopicPartition("myTopic", 1), 31L);// 第二個分區從31L開始 
specificStartOffsets.put(new KafkaTopicPartition("myTopic", 2), 43L);// 第三個分區從43L開始 
 
consumer.setStartFromSpecificOffsets(specificStartOffsets); 

對于沒有指定的分區還是默認的setStartFromGroupOffsets方式。

(4) Topic發現

Kafka支持Topic自動發現，也就是用正則的方式創建FlinkKafkaConsumer,比如：

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

在上面的示例中，當作業開始運行時，消費者將訂閱名稱與指定正則表達式匹配的所有Topic(以sourceTopic的值開頭并以單個數字結尾)。

3. 定義Watermark(Window)

對Kafka Connector的應用不僅限于上面的簡單數據提取，我們更多時候是期望對Kafka數據進行Event-time的窗口操作，那么就需要在Flink Kafka Source中定義Watermark。

要定義Event-time，首先是Kafka數據里面攜帶時間屬性，假設我們數據是String#Long的格式，如only for test#1000。那么我們將Long作為時間列。

• KafkaWithTsMsgSchema - 完整代碼

要想解析上面的Kafka的數據格式，我們需要開發一個自定義的Schema,比如叫KafkaWithTsMsgSchema，將String#Long解析為一個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{ 
            // 實際生產上需要拋出runtime異常 
            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

提取時間戳和創建Watermark，需要實現一個自定義的時間提取和Watermark生成器。在Apache Flink 內部有2種方式如下:

• AssignerWithPunctuatedWatermarks - 每條記錄都產生Watermark。
• AssignerWithPeriodicWatermarks - 周期性的生成Watermark。

我們以AssignerWithPunctuatedWatermarks為例寫一個自定義的時間提取和Watermark生成器。代碼如下：

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) { 
// 利用提取的時間戳創建Watermark 
        return new Watermark(l); 
    } 
 
    @Override 
    public long extractTimestamp(Tuple2<String, Long> o, long l) { 
// 提取時間戳 
        return o.f1; 
    }} 

主程序 - 完整程序

我們計算一個大小為1秒的Tumble窗口，計算窗口內***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 { 
        // 用戶參數獲取 
        final ParameterTool parameterTool = ParameterTool.fromArgs(args); 
        // Stream 環境 
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); 
        // 設置 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"; 
 
        // 屬性參數 - 實際投產可以在命令行傳入 
        Properties p = parameterTool.getProperties(); 
        p.putAll(parameterTool.getProperties()); 
        p.put("bootstrap.servers", broker); 
 
        env.getConfig().setGlobalJobParameters(parameterTool); 
        // 創建消費者 
        FlinkKafkaConsumer consumer = new FlinkKafkaConsumer<Tuple2<String, Long>>( 
                sourceTopic, 
                new KafkaWithTsMsgSchema(), 
                p); 
 
        // 讀取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) 
                // 提取時間戳，并生產Watermark 
                .assignTimestampsAndWatermarks(new KafkaAssignerWithPunctuatedWatermarks()); 
 
        // 數據處理 
        DataStream<Tuple2<String, Long>> result = input 
                .windowAll(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(1))) 
                .max(0); 
 
        // 創建生產者 
        FlinkKafkaProducer producer = new FlinkKafkaProducer<Tuple2<String, Long>>( 
                sinkTopic, 
                new KeyedSerializationSchemaWrapper<Tuple2<String, Long>>(new KafkaWithTsMsgSchema()), 
                p, 
                FlinkKafkaProducer.Semantic.AT_LEAST_ONCE); 
 
        // 將數據寫入Kafka指定Topic中 
        result.addSink(producer); 
 
        // 執行job 
        env.execute("Kafka With Event-time Example"); 
    }} 

測試運行如下：

簡單解釋一下，我們輸入數如下：

我們看的5000000~7000000之間的數據，其中B#5000000, C#5000100和E#5000120是同一個窗口的內容。計算MAX值，按字符串比較，***的消息就是輸出的E#5000120。

4. Kafka攜帶Timestamps

在Kafka-0.10+ 消息可以攜帶timestamps，也就是說不用單獨的在msg中顯示添加一個數據列作為timestamps。只有在寫入和讀取都用Flink時候簡單一些。一般情況用上面的示例方式已經足夠了。

四、小結

本篇重點是向大家介紹Kafka如何在Flink中進行應用，開篇介紹了Kafka的簡單安裝和收發消息的命令演示，然后以一個簡單的數據提取和一個Event-time的窗口示例讓大家直觀的感受如何在Apache Flink中使用Kafka。愿介紹的內容對您有所幫助!

關于點贊和評論

本系列文章難免有很多缺陷和不足，真誠希望讀者對有收獲的篇章給予點贊鼓勵，對有不足的篇章給予反饋和建議，先行感謝大家!

作者：孫金城，花名 金竹，目前就職于阿里巴巴，自2015年以來一直投入于基于Apache Flink的阿里巴巴計算平臺Blink的設計研發工作。

【本文為51CTO專欄作者“金竹”原創稿件，轉載請聯系原作者】

戳這里，看該作者更多好文