簡(jiǎn)述

Apache Flink 是一個(gè)流處理和批處理的開源框架，它允許從各種數(shù)據(jù)源（如 Kafka）讀取數(shù)據(jù)，處理數(shù)據(jù)，然后將數(shù)據(jù)寫入到不同的目標(biāo)系統(tǒng)（如 MongoDB）。以下是一個(gè)簡(jiǎn)化的流程，描述如何使用 Flink 從 Kafka 讀取數(shù)據(jù)并保存到 MongoDB：

1、環(huán)境準(zhǔn)備

• 安裝并配置 Apache Flink。
• 安裝并配置 Apache Kafka。
• 安裝并配置 MongoDB。
• 創(chuàng)建一個(gè) Kafka 主題，并發(fā)送一些測(cè)試數(shù)據(jù)。
• 確保 Flink 可以連接到 Kafka 和 MongoDB。

部署參考：
1、flink：Flink 部署執(zhí)行模式
2、kafka：Flink mongo & Kafka
3、mongoDb：mongo副本集本地部署

2. 添加依賴

在Flink 項(xiàng)目中，需要添加 Kafka 和 MongoDB 的連接器依賴。對(duì)于 Maven 項(xiàng)目，可以在 pom.xml 文件中添加相應(yīng)的依賴。
對(duì)于 Kafka，需要添加 Flink Kafka Connector 的依賴。
對(duì)于 MongoDB，需要添加 Flink MongoDB Sink 的依賴。

3. 編寫 Flink 作業(yè)

* 創(chuàng)建一個(gè) Flink 作業(yè)，使用 Flink 的 `FlinkKafkaConsumer` 從 Kafka 主題中讀取數(shù)據(jù)。  
* 對(duì)讀取的數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的轉(zhuǎn)換或處理。  
* 使用 MongoDB 的 Java 驅(qū)動(dòng)程序或第三方庫將處理后的數(shù)據(jù)寫入 MongoDB。

4. 運(yùn)行 Flink 作業(yè)

使用 Flink 的命令行工具或 IDE 運(yùn)行 Flink 作業(yè)。確保 Kafka 和 MongoDB 正在運(yùn)行，并且 Flink 可以訪問它們。

參考：Flink 命令行提交、展示和取消作業(yè)

5. 監(jiān)控和調(diào)試

使用 Flink 的 Web UI 或其他監(jiān)控工具來監(jiān)控作業(yè)。如果出現(xiàn)問題，檢查日志并進(jìn)行調(diào)試。

6. 優(yōu)化和擴(kuò)展

根據(jù)需求和數(shù)據(jù)量，優(yōu)化 Flink 作業(yè)的性能和可擴(kuò)展性。這可能包括調(diào)整并行度、增加資源、優(yōu)化數(shù)據(jù)處理邏輯等。

代碼

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. 設(shè)置 Flink 執(zhí)行環(huán)境StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();KafkaSource<String> source = KafkaSource.<String>builder().setBootstrapServers(KAFKA_BROKERS).setTopics(TEST_TOPIC_PV).setGroupId("my-test-topic-pv").setStartingOffsets(OffsetsInitializer.latest()).setValueOnlyDeserializer(new SimpleStringSchema()).build();DataStreamSource<String> rs = env.fromSource(source, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "Kafka Source");// 創(chuàng)建RollingFileSinkMongoSink<String> sink = MongoSink.<String>builder().setUri("mongodb://root:123456@127.0.0.1:27017,127.0.0.1:27018,127.0.0.1:27019/admin?replicaSet=rs0&authSource=admin").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. 執(zhí)行 Flink 作業(yè)env.execute("Kafka Flink Job");}
}