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工业—使用Flink处理Kafka中的数据_ProduceRecord1

news 来源：原创 2025/5/16 7:04:40

1 、使用 Flink 消费 Kafka 中 ProduceRecord 主题的数据，统计在已经检验的产品中，各设备每 5 分钟生产产品总数，将结果存入Redis 中， key 值为 “totalproduce” ， value 值为 “ 设备 id ，最近五分钟生产总数” 。使用 redis cli 以 HGETALL key 方式获取 totalproduce值。

注： ProduceRecord 主题，生产一个产品产生一条数据； change_handle_state字段为 1 代表已经检验， 0 代表未检验；时间语义使用Processing Time 。

package flink.connimport org.apache.flink.streaming.connectors.redis.RedisSink
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.config.{FlinkJedisConfigBase, FlinkJedisPoolConfig}
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.mapper.RedisMapper/*** Redis连接配置类* * 该类用于配置与Redis的连接参数，并提供获取RedisSink实例的方法，* 使Flink流处理能够将数据输出到Redis。*/
class ConnRedis(host: String, port: Int) {// Redis连接配置，使用FlinkJedisPoolConfig来配置Redis的连接参数private val jedisConfig: FlinkJedisConfigBase = createJedisConfig(host, port)/*** 创建并返回Redis连接配置* * @param host Redis服务器的主机名或IP地址* @param port Redis服务器的端口号* @return FlinkJedisConfigBase 连接配置对象*/private def createJedisConfig(host: String, port: Int): FlinkJedisConfigBase = {new FlinkJedisPoolConfig.Builder().setHost(host)  // 设置Redis主机地址.setPort(port)  // 设置Redis端口号.build()        // 构建并返回配置对象}/*** 获取RedisSink实例* * 该方法接受一个RedisMapper作为参数，并返回一个与该Mapper关联的RedisSink。* * @param redisMapper 通过该Mapper来定义如何将数据写入Redis* @tparam T 泛型参数，表示流中数据的类型* @return RedisSink[T] 一个与Redis连接的Sink实例*/def getRedisSink[T](redisMapper: RedisMapper[T]): RedisSink[T] = {new RedisSink[T](jedisConfig, redisMapper)}
}

类和方法说明

1. 类 `ConnRedis`

构造函数：ConnRedis 类的构造函数接受两个参数 host 和 port，分别表示 Redis 服务器的主机地址和端口号。这个类通过这些参数来配置与 Redis 的连接。
成员变量 jedisConfig：jedisConfig 是 FlinkJedisConfigBase 类型的变量，用于存储 Redis 连接的配置。它是通过 createJedisConfig 方法创建的。

2. 方法 `createJedisConfig`

这个私有方法用于创建和配置 Redis 连接的参数，并返回一个 FlinkJedisConfigBase 类型的配置对象。

输入参数：
- host：Redis 服务器的主机名或 IP 地址。
- port：Redis 服务器的端口号。
返回值：
- 返回一个 FlinkJedisConfigBase 类型的对象，这个对象是使用 FlinkJedisPoolConfig.Builder() 来构建的。该构建器允许你设置 Redis 连接的主机地址和端口号，并最终生成一个配置对象。
这个配置对象后续将用于建立连接到 Redis 数据库。

3. 方法 `getRedisSink`

这个方法用于返回一个 RedisSink 实例，这个实例允许 Flink 流处理作业将数据写入 Redis。

输入参数：
- redisMapper：一个 RedisMapper[T] 类型的参数。RedisMapper 是 Flink 中的一个接口，它定义了如何将流中的数据（类型为 T）映射为 Redis 中的键值对。
返回值：
- 返回一个 RedisSink[T] 对象。RedisSink 是 Flink 用来将数据输出到外部系统（在这里是 Redis）的一种 Sink。构建时需要传入 jedisConfig（Redis 连接配置）和 redisMapper（数据映射器）两个参数。
通过 RedisSink，Flink 流处理作业可以将数据推送到 Redis，具体如何存储数据由 redisMapper 来决定。

关键组件解析

FlinkJedisConfigBase 和 FlinkJedisPoolConfig：
- FlinkJedisConfigBase 是 Flink 与 Redis 连接时使用的基础配置类，具体配置会使用 FlinkJedisPoolConfig 来实现，它封装了 Redis 连接池的相关设置，包括 Redis 的主机、端口等。
RedisSink：
- RedisSink 是 Flink 提供的一个 Sink 用于将数据写入 Redis。在这里，它通过 jedisConfig 和 redisMapper 来配置如何与 Redis 建立连接，并将流处理结果写入 Redis。
RedisMapper：
- RedisMapper 是 Flink 中的一个接口，用于定义如何将流中的数据映射为 Redis 的键值对。你可以实现 RedisMapper 接口，并在其中定义数据的 Redis 键和值的生成方式。比如，你可以将数据的某些字段作为 Redis 键，其他字段作为 Redis 值。

package flink.calculate.ProduceRecordimport flink.conn.ConnRedis
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema
import org.apache.flink.api.scala.createTypeInformation
import org.apache.flink.connector.kafka.source.KafkaSource
import org.apache.flink.connector.kafka.source.enumerator.initializer.OffsetsInitializer
import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, StreamExecutionEnvironment}
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingProcessingTimeWindows
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.mapper.{RedisCommand, RedisCommandDescription, RedisMapper}/*** Flink作业：统计生产记录并将结果输出到Redis* * 本作业从Kafka消费生产记录数据，统计每个设备在最近五分钟内的生产数量，* 并将结果存储到Redis中。*/
object TotalProduceToRedis {// 定义Kafka的相关配置private val topicName: String = "ProduceRecord"         // Kafka主题名private val bootstrapServer: String = "master:9092,slave1:9092,slave2:9092"  // Kafka bootstrap serversprivate val redisHost: String = "master"                // Redis服务器地址// 主程序入口def main(args: Array[String]): Unit = {// 创建流式执行环境val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment// 设置自动水位线间隔为0，意味着不使用水位线（适用于没有事件时间的场景）env.getConfig.setAutoWatermarkInterval(0L)// 设置并行度为1env.setParallelism(1)// 设置Kafka Source：消费Kafka中的数据val kafkaSource: KafkaSource[String] = KafkaSource.builder().setTopics(topicName) // 设置Kafka主题.setBootstrapServers(bootstrapServer) // 设置Kafka服务器地址.setStartingOffsets(OffsetsInitializer.latest()) // 设置偏移量策略：latest表示读取最新数据.setValueOnlyDeserializer(new SimpleStringSchema()) // 设置数据的反序列化方式.build()// 从Kafka读取数据并生成DataStreamval dataStream: DataStream[String] = env.fromSource(kafkaSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), topicName)// 打印读取的数据（可用于调试）dataStream.print("========元数据============>")// 处理数据：统计每个设备的生产数量val result: DataStream[TotalProduce] = dataStream.map(parseProduceData) // 转换为TotalProduce对象.filter(_.ProduceInspect == 1) // 过滤已检验的产品.keyBy(_.ProduceMachineID) // 按设备ID分组.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.minutes(5))) // 使用滚动窗口，窗口大小为5分钟.sum(1) // 对生产数量求和// 将结果存入Redisresult.addSink(new ConnRedis(redisHost, 6379).getRedisSink(new TotalProduceMapper))// 打印最终结果（可用于调试）result.print("=========result=========>>>>>>>")// 执行流处理作业env.execute("TotalProduceToRedis")}/*** 将输入的生产记录字符串转换为TotalProduce对象* * @param input 生产记录字符串* @return 返回转换后的TotalProduce对象*/def parseProduceData(input: String): TotalProduce = {val array: Array[String] = input.split(",") // 按逗号分割字符串TotalProduce(array(1), array(9).toInt) // 返回TotalProduce对象，分别提取生产设备ID和生产检查状态}/*** 生产记录类，包含设备ID和生产检查状态** @param ProduceMachineID 设备ID* @param ProduceInspect 生产检查状态*/case class TotalProduce(ProduceMachineID: String, ProduceInspect: Int)/*** Redis数据映射器：将TotalProduce对象映射到Redis的命令*/class TotalProduceMapper extends RedisMapper[TotalProduce] {/*** 获取Redis命令描述信息* * @return RedisCommandDescription，表示Redis操作类型及目标*/override def getCommandDescription: RedisCommandDescription = {new RedisCommandDescription(RedisCommand.HSET, "totalproduce") // 使用HSET命令将数据存入Redis的哈希表中}/*** 从TotalProduce对象中获取Redis的key* * @param t TotalProduce对象* @return Redis中的键，即设备ID*/override def getKeyFromData(t: TotalProduce): String = t.ProduceMachineID/*** 从TotalProduce对象中获取Redis的value* * @param t TotalProduce对象* @return Redis中的值，表示最近五分钟内该设备生产的数量*/override def getValueFromData(t: TotalProduce): String = {s"设备 ${t.ProduceMachineID} 最近五分钟生产了 ${t.ProduceInspect} 个产品"}}}

1. Kafka 配置

Kafka 主题和服务器配置:
- topicName：指定了 Kafka 主题名为 ProduceRecord，这是从中消费数据的主题。
- bootstrapServer：定义了 Kafka 集群的地址（多个 broker），这些是连接 Kafka 的入口。
Kafka 数据源创建:
- 通过 KafkaSource.builder() 创建 Kafka 数据源，设定了主题、Kafka 服务器地址等信息。
- setStartingOffsets(OffsetsInitializer.latest()) 设置了 Kafka 消费的偏移量策略为 latest，即只读取最新的数据（如果是 earliest，则从头开始读取所有数据）。
- setValueOnlyDeserializer(new SimpleStringSchema()) 设置了数据的反序列化方式，简单地将每条记录转换成字符串。

2. 流处理环境设置

StreamExecutionEnvironment：创建流处理执行环境，用来定义和执行流式计算。
setParallelism(1)：设置作业的并行度为 1，意味着整个作业的任务只会在一个任务槽中执行，不会并行处理多个任务。
setAutoWatermarkInterval(0L)：关闭了水位线的使用。水位线用于处理事件时间和处理时间之间的延迟，这里设置为 0，表示不使用水位线。

3. 数据流处理

读取数据：通过 env.fromSource(kafkaSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), topicName) 从 Kafka 中读取数据。这里的 WatermarkStrategy.noWatermarks() 表示不使用水位线。
数据解析和转换：
- map(parseProduceData)：将每条 Kafka 消息（字符串格式）转换为 TotalProduce 对象，提取出设备ID和生产检查状态。
- filter(_.ProduceInspect == 1)：过滤数据，只保留生产检查状态为 1 的记录，意味着只关心已检验的产品。
- keyBy(_.ProduceMachineID)：按照设备ID进行分组，保证每个设备的生产数据是单独处理的。
- window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.minutes(5)))：使用滚动窗口（Tumbling Window）进行计算，窗口大小为 5 分钟。
- sum(1)：对每个窗口内的生产数量进行求和，这里假设 ProduceInspect 字段表示生产数量。

4. 输出到 Redis

Redis 连接和写入：结果通过 result.addSink(new ConnRedis(redisHost, 6379).getRedisSink(new TotalProduceMapper)) 写入 Redis。
- ConnRedis 类负责建立与 Redis 的连接，并通过 getRedisSink 获取一个用于将数据存入 Redis 的 Sink。
- TotalProduceMapper 类负责将 TotalProduce 对象映射为 Redis 命令。具体地，通过 HSET 将数据存储到 Redis 哈希表中，键为设备ID，值为该设备在最近五分钟内生产的产品数量。

5. `TotalProduceMapper` 类

该类实现了 RedisMapper 接口，负责定义如何将 TotalProduce 对象映射成 Redis 命令和数据：

getCommandDescription：指定 Redis 操作类型为 HSET，将数据存入 Redis 的哈希表 totalproduce 中。
getKeyFromData：返回 Redis 中的键，即设备ID (ProduceMachineID)。
getValueFromData：返回 Redis 中的值，即设备在最近五分钟内生产的数量。这里的值是一个字符串，包含设备ID和生产数量的信息。

6. 程序执行

env.execute("TotalProduceToRedis")：启动 Flink 作业，开始流式计算，消费 Kafka 数据，进行窗口计算，并将结果存入 Redis。

工业—使用Flink处理Kafka中的数据_ProduceRecord1

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编程日记 2025/5/11 21:50:03