flinkcdc kafka如何進行數據排序

Flink CDC Kafka 是一個用于從 Kafka 捕獲變更數據并將其流式傳輸到 Flink 的庫。要對 Flink CDC Kafka 中的數據進行排序，您需要根據變更數據的鍵進行分組，然后使用 Flink 的窗口函數對每個組內的數據進行排序。

以下是一個簡單的示例，說明如何使用 Flink CDC Kafka 對數據進行排序：

1. 首先，添加 Flink CDC Kafka 依賴項到您的項目中。如果您使用的是 Maven，可以在 pom.xml 文件中添加以下依賴項：

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

2. 創建一個 Flink 程序，使用 KafkaSourceBuilder 從 Kafka 讀取變更數據。這里我們假設您的 Kafka 主題名為 my-topic，并且已經配置了相應的 Kafka 連接器。

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

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

3. 解析變更數據，提取出鍵和值。這里我們假設變更數據的格式為 JSON，其中鍵和值用逗號分隔。

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

        DataStream<ChangeRecord> 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");
    }
}

4. 創建一個 ChangeRecordParser 類，用于解析變更數據。這個類需要實現 org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction<String, ChangeRecord> 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 {
        // ... 省略其他代碼 ...
    }

    public static class ChangeRecordParser implements MapFunction<String, ChangeRecord> {
        @Override
        public ChangeRecord map(String value) throws Exception {
            // 解析變更數據，提取鍵和值
            String[] parts = value.split(",");
            String key = parts[0];
            String value = parts[1];

            // 創建并返回 ChangeRecord 對象
            return new ChangeRecord(key, value);
        }
    }
}

5. 創建一個 ChangeRecord 類，用于表示變更記錄。這個類需要實現 java.io.Serializable 接口，并包含鍵和值的屬性。

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;
    }
}

6. 創建一個 SortFunction 類，用于對變更記錄進行排序。這個類需要實現 org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.WindowFunction<ChangeRecord, SortedChangeRecord, String, TimeWindow> 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 {
    // ... 省略其他代碼 ...

    public static class SortFunction extends WindowFunction<ChangeRecord, SortedChangeRecord, String, TimeWindow> {
        @Override
        public void apply(String key, TimeWindow window, Iterable<ChangeRecord> input, Collector<SortedChangeRecord> out) {
            List<ChangeRecord> 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()));
            }
        }
    }
}

7. 創建一個 SortedChangeRecord 類，用于表示已排序的變更記錄。這個類需要實現 java.io.Serializable 接口，并包含鍵和值的屬性。

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;
    }
}

現在，當您運行 Flink 程序時，它將從 Kafka 讀取變更數據，根據鍵進行分組，并使用窗口函數對每個組內的數據進行排序。最后，它將輸出已排序的變更記錄。