flink⼿手动维护kafka偏移量量
flink对接kafka,官方模式方式是自动维护偏移量
2:数据可能重复处理理
flink从kafka拉去数据过程中,如果此时flink进程挂掉,那么重启flink之后,会从当前Topic的 起始偏移量量开始消费
解决flink消费kafka的弊端
上述问题,在任何公司的实际⽣生产中,都会遇到,并且⽐比较头痛的事情,主要原因是因为上述的代码 是使⽤用flink⾃自动维护kafka的偏移量量,导致⼀一些实际⽣生产问题出现。~那么为了了解决这些问题,我们就 需要⼿手动维护kafka的偏移量量,并且保证kafka的偏移量量和flink的checkpoint的数据状态保持⼀一致 (最好是⼿手动维护偏移量量的同时,和现有业务做成事务放在⼀一起)~
1):offset和checkpoint绑定
//创建kafka数据流
val properties = new Properties() properties.setProperty("bootstrap.servers", GlobalConfigUtils.getBootstrap) properties.setProperty("zookeeper.connect", GlobalConfigUtils.getZk) properties.setProperty("group.id", GlobalConfigUtils.getConsumerGroup) properties.setProperty("enable.auto.commit" , "true")//TODO properties.setProperty("auto.commit.interval.ms" , "5000") properties.setProperty("auto.offset.reset" , "latest") properties.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); properties.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
val kafka09 = new FlinkKafkaConsumer09[String](
GlobalConfigUtils.getIntputTopic,
new SimpleStringSchema(),
properties
)
/** *
如果checkpoint启⽤用,当checkpoint完成之后,Flink Kafka Consumer将会提交offset保存 到checkpoint State中,
这就保证了了kafka broker中的committed offset与 checkpoint stata中的offset相⼀一致。 ⽤用户可以在Consumer中调⽤用setCommitOffsetsOnCheckpoints(boolean) ⽅方法来选择启⽤用 或者禁⽤用offset committing(默认情况下是启⽤用的)
* */
kafka09.setCommitOffsetsOnCheckpoints(true)
kafka09.setStartFromLatest()//start from the latest record
kafka09.setStartFromGroupOffsets()
//添加数据源addSource(kafka09)
val data: DataStream[String] = env.addSource(kafka09)
2):编写flink⼿手动维护kafka偏移量量
/**
* ⼿手动维护kafka的偏移量量 */
object KafkaTools {
var offsetClient: KafkaConsumer[Array[Byte], Array[Byte]] = null
var standardProps:Properties = null
def init():Properties = {
standardProps = new Properties
standardProps.setProperty("bootstrap.servers",
GlobalConfigUtils.getBootstrap)
standardProps.setProperty("zookeeper.connect", GlobalConfigUtils.getZk)
standardProps.setProperty("group.id",
GlobalConfigUtils.getConsumerGroup)
standardProps.setProperty("enable.auto.commit" , "true")//TODO
standardProps.setProperty("auto.commit.interval.ms" , "")
standardProps.setProperty("auto.offset.reset" , "latest")
standardProps.put("key.deserializer",
"org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
standardProps.put("value.deserializer",
"org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
standardProps
}
def getZkUtils():ZkUtils = {
val zkClient = new ZkClient("hadoop01:2181")
ZkUtils.apply(zkClient, false)
}
def createTestTopic(topic: String, numberOfPartitions: Int,
replicationFactor: Int, topicConfig: Properties) = {
val zkUtils = getZkUtils()
try{
AdminUtils.createTopic(zkUtils, topic, numberOfPartitions,
replicationFactor, topicConfig)
}finally {
zkUtils.close()
} }
def offsetHandler() = {
val props = new Properties
props.putAll(standardProps)
props.setProperty("key.deserializer",
"org.apache.kafka.common.serialization.ByteArrayDeserializer") props.setProperty("value.deserializer",
"org.apache.kafka.common.serialization.ByteArrayDeserializer")
offsetClient = new KafkaConsumer[Array[Byte], Array[Byte]](props)
}
def getCommittedOffset(topicName: String, partition: Int): Long = {
init()
offsetHandler()
val committed = offsetClient.committed(new TopicPartition(topicName,
partition))
println(topicName , partition , committed.offset())
if (committed != null){
committed.offset
} else{
0L
} }
def setCommittedOffset(topicName: String, partition: Int, offset: Long) {
init()
offsetHandler()
var partitionAndOffset:util.Map[TopicPartition , OffsetAndMetadata] =
new util.HashMap[TopicPartition , OffsetAndMetadata]()
partitionAndOffset.put(new TopicPartition(topicName, partition), new
OffsetAndMetadata(offset))
offsetClient.commitSync(partitionAndOffset)
}
def close() {
offsetClient.close()
}
}
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