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Apache Flink 是一个流处理和批处理的开源框架它允许从各种数据源如 Kafka读取数据处理数据然后将数据写入到不同的目标系统如 MongoDB。以下是一个简化的流程描述如何使用 Flink 从 Kafka 读取数据并保存到 MongoDB
1、环境准备
安装并配置 Apache Flink。安装并配置 Apache Kafka。安装并配置 MongoDB。创建一个 Kafka 主题并发送一些测试数据。确保 Flink 可以连接到 Kafka 和 MongoDB。 部署参考 1、flinkFlink 部署执行模式 2、kafkaFlink mongo Kafka 3、mongoDbmongo副本集本地部署 2. 添加依赖
在Flink 项目中需要添加 Kafka 和 MongoDB 的连接器依赖。对于 Maven 项目可以在 pom.xml 文件中添加相应的依赖。 对于 Kafka需要添加 Flink Kafka Connector 的依赖。 对于 MongoDB需要添加 Flink MongoDB Sink 的依赖。
3. 编写 Flink 作业
* 创建一个 Flink 作业使用 Flink 的 FlinkKafkaConsumer 从 Kafka 主题中读取数据。
* 对读取的数据进行必要的转换或处理。
* 使用 MongoDB 的 Java 驱动程序或第三方库将处理后的数据写入 MongoDB。4. 运行 Flink 作业
使用 Flink 的命令行工具或 IDE 运行 Flink 作业。确保 Kafka 和 MongoDB 正在运行并且 Flink 可以访问它们。 参考Flink 命令行提交、展示和取消作业 5. 监控和调试
使用 Flink 的 Web UI 或其他监控工具来监控作业。如果出现问题检查日志并进行调试。
6. 优化和扩展
根据需求和数据量优化 Flink 作业的性能和可扩展性。这可能包括调整并行度、增加资源、优化数据处理逻辑等。
代码
package com.wfg.flink.connector.kafka;import com.mongodb.client.model.InsertOneModel;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.connector.kafka.source.KafkaSource;
import org.apache.flink.connector.kafka.source.enumerator.initializer.OffsetsInitializer;
import org.apache.flink.connector.mongodb.sink.MongoSink;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.bson.BsonDocument;import static com.wfg.flink.connector.constants.Constants.KAFKA_BROKERS;
import static com.wfg.flink.connector.constants.Constants.TEST_TOPIC_PV;/*** author wfg*/
public class KafkaToWriteMongo {public static void main(String[] args) throws Exception {// 1. 设置 Flink 执行环境StreamExecutionEnvironment env StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();KafkaSourceString source KafkaSource.Stringbuilder().setBootstrapServers(KAFKA_BROKERS).setTopics(TEST_TOPIC_PV).setGroupId(my-test-topic-pv).setStartingOffsets(OffsetsInitializer.latest()).setValueOnlyDeserializer(new SimpleStringSchema()).build();DataStreamSourceString rs env.fromSource(source, WatermarkStrategy.noWatermarks(), Kafka Source);// 创建RollingFileSinkMongoSinkString sink MongoSink.Stringbuilder().setUri(mongodb://root:123456127.0.0.1:27017,127.0.0.1:27018,127.0.0.1:27019/admin?replicaSetrs0authSourceadmin).setDatabase(sjzz).setCollection(TestMongoPv).setMaxRetries(3)
// .setDeliveryGuarantee(DeliveryGuarantee.AT_LEAST_ONCE).setSerializationSchema((input, context) - {System.out.println(input);return new InsertOneModel(BsonDocument.parse(input));}).build();rs.sinkTo(sink);// 6. 执行 Flink 作业env.execute(Kafka Flink Job);}
}
