版本：1.9.0

Kafka

概览

Kafka Load 节点支持写数据到 Kafka topics。它支持以普通的方式写入数据和 Upsert 的方式写入数据。 upsert-kafka 连接器可以消费 changelog 流。它会将 INSERT/UPDATE_AFTER 数据作为正常的 Kafka 消息写入，并将 DELETE 数据以 value 为空的 Kafka 消息写入（表示对应 key 的消息被删除）。

支持的版本

Load 节点	Kafka 版本
Kafka	0.10+

依赖

为了设置 Kafka Load 节点, 下面提供了使用构建自动化工具（例如 Maven 或 SBT）和带有 Sort Connector JAR 包的 SQL 客户端的两个项目的依赖关系信息。

Maven 依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.inlong</groupId>
    <artifactId>sort-connector-kafka</artifactId>
    <version>1.9.0</version>
</dependency>

如何创建 Kafka Load 节点

SQL API 用法

下面这个例子展示了如何用 Flink SQL 创建一个 Kafka Load 节点:

连接器是 kafka-inlong

-- 使用 Flink SQL 创建 Kafka 表 'kafka_load_node'
Flink SQL> CREATE TABLE kafka_load_node (
           `id` INT,
           `name` STRINTG
           ) WITH (
           'connector' = 'kafka-inlong',
           'topic' = 'user',
           'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
           'properties.group.id' = 'testGroup',
           'format' = 'csv'
           )

连接器是 upsert-kafka

-- 使用 Flink SQL 创建 Kafka 表 'kafka_load_node'
Flink SQL> CREATE TABLE kafka_load_node (
          `id` INT,
          `name` STRINTG,
           PRIMARY KEY (`id`) NOT ENFORCED
          ) WITH (
          'connector' = 'upsert-kafka-inlong',
          'topic' = 'user',
          'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
          'key.format' = 'csv',
          'value.format' = 'csv'
          )   

InLong Dashboard 用法

创建数据流时，数据流方向选择Kafka，点击“添加”进行配置。

Kafka Configuration

InLong Manager Client 用法

TODO: 将在未来支持此功能。

Kafka Load 节点参数

参数	是否必选	默认值	数据类型	描述
connector	必选	(none)	String	指定要使用的连接器 1. Upsert Kafka 连接器使用： `upsert-kafka-inlong` 2. Kafka连接器使用： `kafka-inlong`
topic	必选	(none)	String	当表用作 source 时读取数据的 topic 名。亦支持用分号间隔的 topic 列表，如 `topic-1;topic-2`。注意，对 source 表而言，`topic` 和 `topic-pattern` 两个选项只能使用其中一个。
topic-pattern	可选	(none)	String	动态 Topic 提取模式, 形如 '${VARIABLE_NAME}', 仅用于 Kafka 多 Sink 场景且当 'format' 为 'raw' 时有效。
sink.multiple.format	可选	(none)	String	Kafka 原始数据的 Format, 目前仅支持 [canal-json\|debezium-json] 仅用于 Kafka 多 Sink 场景且当 'format' 为 'raw' 时有效。
properties.bootstrap.servers	必选	(none)	String	逗号分隔的 Kafka broker 列表。
properties.*	可选	(none)	String	可以设置和传递任意 Kafka 的配置项。后缀名必须匹配在 Kafka 配置文档中定义的配置键。Flink 将移除 "properties." 配置键前缀并将变换后的配置键和值传入底层的 Kafka 客户端。例如，你可以通过 'properties.allow.auto.create.topics' = 'false' 来禁用 topic 的自动创建。但是某些配置项不支持进行配置，因为 Flink 会覆盖这些配置，例如 'key.deserializer' 和 'value.deserializer'。
format	对于 Kafka 必选	(none)	String	用来序列化或反序列化 Kafka 消息的格式。请参阅格式页面以获取更多关于格式的细节和相关配置项。注意：该配置项和 'value.format' 二者必需其一。
key.format	可选	(none)	String	用来序列化和反序列化 Kafka 消息键（Key）的格式。请参阅格式页面以获取更多关于格式的细节和相关配置项。注意：如果定义了键格式，则配置项 'key.fields' 也是必需的。否则 Kafka 记录将使用空值作为键。
key.fields	可选	[]	`List<String>`	表结构中用来配置消息键（Key）格式数据类型的字段列表。默认情况下该列表为空，因此消息键没有定义。列表格式为 'field1;field2'。
key.fields-prefix	可选	(none)	String	为所有消息键（Key）格式字段指定自定义前缀，以避免与消息体（Value）格式字段重名。默认情况下前缀为空。如果定义了前缀，表结构和配置项 'key.fields' 都需要使用带前缀的名称。当构建消息键格式字段时，前缀会被移除，消息键格式将会使用无前缀的名称。请注意该配置项要求必须将 'value.fields-include' 配置为 'EXCEPT_KEY'。
value.format	必选 for upsert Kafka	(none)	String	用于对 Kafka 消息中 value 部分序列化和反序列化的格式。支持的格式包括 'csv'、'json'、'avro'。请参考格式页面以获取更多详细信息和格式参数。
value.fields-include	可选	ALL	Enum Possible values: [ALL, EXCEPT_KEY]	控制哪些字段应该出现在 value 中。可取值： ALL：消息的 value 部分将包含 schema 中所有的字段，包括定义为主键的字段。 EXCEPT_KEY：记录的 value 部分包含 schema 的所有字段，定义为主键的字段除外。
sink.partitioner	可选	'default'	String	Flink partition 到 Kafka partition 的分区映射关系，可选值有： default：使用 Kafka 默认的分区器对消息进行分区。 fixed：每个 Flink partition 最终对应最多一个 Kafka partition。 round-robin：Flink partition 按轮循（round-robin）的模式对应到 Kafka partition。 raw-hash: 基于 'sink.multiple.partition-pattern' 提取值作 'hash' 以确定最终的分区, 仅用于 Kafka 多 Sink 场景且当 'format' 为 'raw' 时有效。只有当未指定消息的消息键时生效。自定义 FlinkKafkaPartitioner 的子类：例如 'org.mycompany.MyPartitioner'。请参阅 Sink 分区以获取更多细节。
sink.multiple.partition-pattern	可选	(none)	String	动态 Partition 提取模式, 形如 '${VARIABLE_NAME}'仅用于 Kafka 多 Sink 场景且当 'format' 为 'raw'、'sink.partitioner' 为 'raw-hash' 时有效。
sink.semantic	可选	at-least-once	String	定义 Kafka sink 的语义。有效值为 'at-least-once'，'exactly-once' 和 'none'。请参阅一致性保证以获取更多细节。
sink.parallelism	可选	(none)	Integer	定义 Kafka sink 算子的并行度。默认情况下，并行度由框架定义为与上游串联的算子相同。
inlong.metric.labels	可选	(none)	String	inlong metric 的标签值，该值的构成为groupId=`{groupId}`&streamId=`{streamId}`&nodeId=`{nodeId}`。

可用的元数据字段

支持为格式 canal-json-inlong写元数据。

参考 Kafka Extract Node 关于元数据的列表。

特征

支持动态 Schema 写入

动态 Schema 写入支持从数据中动态提取 Topic 和 Partition, 并写入到对应的 Topic 和 Partition。为了支持动态 Schema 写入，需要设置 Kafka 的 Format 格式为 'raw', 同时需要设置上游数据的序列化格式(通过选项 'sink.multiple.format' 来设置, 目前仅支持 [canal-json|debezium-json])。

动态 Topic 提取

动态 Topic 提取即通过解析 Topic Pattern 并从数据中提取 Topic 。为了支持动态提取 Topic, 需要设置选项 'topic-pattern', Kafka Load Node 会解析 'topic-pattern' 作为最终的 Topic, 如果解析失败, 会写入通过 'topic' 设置的默认 Topic 中。'topic-pattern' 支持常量和变量,常量就是字符串常量, 变量是严格通过 '${VARIABLE_NAME}' 来表示, 变量的取值来自于数据本身, 即可以是通过 'sink.multiple.format' 指定的某种 Format 的元数据字段, 也可以是数据中的物理字段。

关于 'topic-parttern' 的例子如下:

'sink.multiple.format' 为 'canal-json':

上游数据为:

{
  "data": [
    {
      "id": "111",
      "name": "scooter",
      "description": "Big 2-wheel scooter",
      "weight": "5.18"
    }
  ],
  "database": "inventory",
  "es": 1589373560000,
  "id": 9,
  "isDdl": false,
  "mysqlType": {
    "id": "INTEGER",
    "name": "VARCHAR(255)",
    "description": "VARCHAR(512)",
    "weight": "FLOAT"
  },
  "old": [
    {
      "weight": "5.15"
    }
  ],
  "pkNames": [
    "id"
  ],
  "sql": "",
  "sqlType": {
    "id": 4,
    "name": 12,
    "description": 12,
    "weight": 7
  },
  "table": "products",
  "ts": 1589373560798,
  "type": "UPDATE"
} 

'topic-pattern' 为 '{database}_${table}', 提取后的 Topic 为 'inventory_products' ('database', 'table' 为元数据字段)

'topic-pattern' 为 '{database}${table}${id}', 提取后的 Topic 为 'inventory_products_111' ('database', 'table' 为元数据字段, 'id' 为物理字段)

'sink.multiple.format' 为 'debezium-json':

上游数据为:

{
  "before": {
    "id": 4,
    "name": "scooter",
    "description": "Big 2-wheel scooter",
    "weight": 5.18
  },
  "after": {
    "id": 4,
    "name": "scooter",
    "description": "Big 2-wheel scooter",
    "weight": 5.15
  },
  "source": {
    "db": "inventory",
    "table": "products"
  },
  "op": "u",
  "ts_ms": 1589362330904,
  "transaction": null
}

'topic-pattern' 为 '{database}_${table}', 提取后的 Topic 为 'inventory_products' ('source.db', 'source.table' 为元数据字段)

'topic-pattern' 为 '{database}${table}${id}', 提取后的 Topic 为 'inventory_products_4' ('source.db', 'source.table' 为元数据字段, 'id' 为物理字段)

动态 Partition 提取

动态 Partition 提取即通过解析 Partition Pattern 并从数据中提取 Partition, 这和动态 Topic 提取类似。为了支持动态提取 Topic, 需要设置选项 'sink.partitioner' 为 'raw-hash' 和选项 'sink.multiple.partition-pattern', Kafka Load Node 会解析 'sink.multiple.partition-pattern' 作为 Partition key, 并对 Partition key 进行 Hash 和对 Partition Size 取余以确定最终 Partition, 如果解析失败, 会返回 null 并执行 Kafka 默认的分区策略。'sink.multiple.partition-pattern' 支持常量、变量和主键,常量就是字符串常量, 变量是严格通过 ${VARIABLE_NAME} 来表示, 变量的取值来自于数据本身, 即可以是通过 'sink.multiple.format' 指定的某种 Format 的元数据字段, 也可以是数据中的物理字段, 主键是一种特殊的常量 'PRIMARY_KEY', 基于某种 Format 的数据格式下来提取该条记录的主键值。

注意: 基于 'PRIMARY_KEY' 的 Kafka 动态 Partition 提取, 有一个限制, 即需要在数据中指定主键信息, 例如 Format 为 'canal-json', 则其主键 Key 为 'pkNames'。另外由于 Format 'debezium-json' 无主键的定义, 对此我们约定 'debezium-json' 的主键 Key 也为 'pkNames' 且和其他元数据字段如 'table'、'db' 一样包含在 'source'中, 如果用到了按主键分区, 且 Format 为 'debezium-json', 需要确保真实数据满足上述约定。

数据类型映射

Kafka 将消息键值以二进制进行存储，因此 Kafka 并不存在 schema 或数据类型。Kafka 消息使用格式配置进行序列化和反序列化，例如 csv，json，avro。因此，数据类型映射取决于使用的格式。请参阅格式页面以获取更多细节。

概览​

支持的版本​

依赖​

Maven 依赖​

如何创建 Kafka Load 节点​

SQL API 用法​

InLong Dashboard 用法​

InLong Manager Client 用法​

Kafka Load 节点参数​

可用的元数据字段​

特征​

支持动态 Schema 写入​

动态 Topic 提取​

动态 Partition 提取​

数据类型映射​

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