本文为您介绍如何使用Datastream作业读取阿里云Kafka数据。

前提条件

  • 本地安装了Java JDK 8。
  • 本地安装了Maven 3.x。
  • 本地安装了用于Java或Scala开发的IDE，推荐IntelliJ IDEA，且已配置完成JDK和Maven环境。
  • 创建与实时计算独享模式相同VPC的Kafka实例，并创建了Topic和Consumer Group。

背景信息

  • 实时计算Datastream完全兼容开源Flink 1.5.2版本，阿里云Kafka兼容开源Kafka，因此可以直接使用Maven仓库里的Kafka Connetor来连接阿里云Kafka。
  • 实时计算独享模式通过内网接入Kafka，无需进行SASL认证鉴权。如果您在本地IDE上通过公网方式接入阿里云Kafka，则需要进行SASL认证鉴权，具体配置请参见kafka-java-demo。
注意 仅Blink3.x版本支持本示例。

开发

  1. 下载并解压alikafka-demo-master示例到本地。
  2. 在IntelliJ IDEA中，单击File > Open，打开刚才解压缩完成的alikafka-demo-master。
  3. 双击打开\alikafka-demo-master\src\main\resources目录下的kafka.properties后，修改bootstrap.servers、topic和group.id为您创建的Kafka实例对应值。 
    ## 接入点，通过控制台获取。

#  注意公网和VPC接入点的区别，在Blink独享模式下需要使用默认接入点，而非SSL接入点。
bootstrap.servers=ip1:port,ip2:port,ip3:port

## Topic，通过控制台创建。
topic=your_topic

## ConsumerGroup，通过控制台创建。
group.id=your_groupid
  4. 在下载文件中pom.xml所在的目录执行如下命令打包文件。
    mvn clean package

    根据您的项目设置的artifactId，target目录下会出现blink-datastreaming-1.0-SNAPSHOT.jar的JAR包，即代表完成了开发工作。

上线

请参见上线完成作业上线。
说明 注意修改blink.main.class、blink.job.name和blink.main.jar。
本示例对应的作业内容如下。 
--完整主类名，必填，例如com.alibaba.realtimecompute.DatastreamExample。
blink.main.class=com.alibaba.blink.datastreaming.AliKafkaConsumerDemo

--作业名称。
blink.job.name=alikafkaconsumerdemo

--包含完整主类名的JAR包资源名称，多个JAR包时必填，例如blink_datastream.jar。
blink.main.jar=blink-datastreaming-1.0-snapshot.jar

--默认statebackend配置，当作业代码没有显式配置时生效。
state.backend.type=niagara
state.backend.niagara.ttl.ms=129600000

--默认checkpoint配置，当作业代码没有显式配置时生效。
blink.checkpoint.interval.ms=180000
说明 您可以设置自定义参数，详情请参见自定义参数。

验证

  1. 在Kafka控制台发送消息。
  2. 在实时计算的运维界面，查看Sink节点的taskmanager.out输出结果，本示例中使用Print作为Sink。
    出现类似如下输出（具体内容以实际发送的消息内容为准），则表示已经成功读取了阿里云Kafka中的数据。读取成功