为了编写一个使用Apache Flink来读取Apache Kafka消息的示例，我们需要确保我们的环境已经安装了Flink和Kafka，并且它们都能正常运行。此外，我们还需要在项目中引入相应的依赖库。以下是一个详细的步骤指南，包括依赖添加、代码编写和执行说明。

 1.环境准备

确保你已经安装了Apache Kafka和Apache Flink，并且Kafka正在运行。Kafka的默认端口是9092，而Zookeeper（Kafka依赖的服务）的默认端口是2181

2.Maven项目设置

创建一个新的Maven项目，并在pom.xml中添加以下依赖：

 
 

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
     <dependencies>  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
         <!-- Flink dependencies -->  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
         <dependency>  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             <groupId>org.apache.flink</groupId>  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             <artifactId>flink-streaming-java_2
     
     .12</artifactId>  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             <version>
     
     1.13
     
     .2</version>  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
         </dependency>  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
         <dependency>  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             <groupId>org.apache.flink</groupId>  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             <artifactId>flink-connector-kafka_2
     
     .12</artifactId>  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             <version>
     
     1.13
     
     .2</version>  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
         </dependency>  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
         <!-- Kafka client dependency -->  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
         <dependency>  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             <groupId>org.apache.kafka</groupId>  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             <artifactId>kafka-clients</artifactId>  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             <version>
     
     2.8
     
     .0</version>  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
         </dependency>  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
         <!-- Logging -->  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
         <dependency>  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             <groupId>org.slf4j</groupId>  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             <version>
     
     1.7
     
     .30</version>  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
         </dependency>  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
     </dependencies>
    
    
   
   
 
 

  
  
 
 
 
 

注意：请根据你使用的Scala或Java版本以及Flink和Kafka的版本调整上述依赖。

3.编写Flink Kafka Consumer代码

 
 

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
     import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
     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 java.util.Properties;  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
     public 
     
     class 
     
     FlinkKafkaConsumerDemo {  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
    
     
     public 
     
     static 
     
     void 
     
     main
     
     (String[] args) 
     
     throws Exception {  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
        
     
     // 设置执行环境  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
        
     
     final 
     
     StreamExecutionEnvironment 
     
     env 
     
     = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
        
     
     // Kafka消费者属性  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
        
     
     Properties 
     
     props 
     
     = 
     
     new 
     
     Properties();  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             props.put(
     
     "bootstrap.servers", 
     
     "localhost:9092");  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             props.put(
     
     "group.id", 
     
     "test-group");  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             props.put(
     
     "enable.auto.commit", 
     
     "true");  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             props.put(
     
     "auto.commit.interval.ms", 
     
     "1000");  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             props.put(
     
     "key.deserializer", 
     
     "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             props.put(
     
     "value.deserializer", 
     
     "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
        
     
     // 创建Kafka消费者  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             FlinkKafkaConsumer<String> myConsumer = 
     
     new 
     
     FlinkKafkaConsumer<>(  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
            
     
     "input-topic", 
     
     // Kafka topic  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
            
     
     new 
     
     SimpleStringSchema(), 
     
     // 反序列化器  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                 props);  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
        
     
     // 添加数据源  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             DataStream<String> stream = env.addSource(myConsumer);  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
        
     
     // 数据处理  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             stream.map(
     
     new 
     
     MapFunction<String, String>() {  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
            
     
     @Override  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
            
     
     public String 
     
     map
     
     (String value) 
     
     throws Exception {  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
                
     
     return 
     
     "Received: " + value;  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                 }  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             }).print();  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
        
     
     // 执行流程序  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             env.execute(
     
     "Flink Kafka Consumer Example");  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
         }  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
    
     
     // 简单的字符串反序列化器  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
    
     
     public 
     
     static 
     
     final 
     
     class 
     
     SimpleStringSchema 
     
     implements 
     
     DeserializationSchema<String> {  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
        
     
     @Override  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
        
     
     public String 
     
     deserialize
     
     (byte[] message) 
     
     throws IOException {  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
            
     
     return 
     
     new 
     
     String(message, 
     
     "UTF-8");  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             }  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
        
     
     @Override  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
        
     
     public 
     
     boolean 
     
     isEndOfStream
     
     (String nextElement) {  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
            
     
     return 
     
     false;  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             }  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
        
     
     @Override  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
        
     
     public TypeInformation<String> 
     
     getProducedType
     
     () {  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
            
     
     return BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO;  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             }  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
         }  
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
     }
    
    
   
   
 
 

  
  
 
 
 
 

4.执行程序

1. 确保Kafka正在运行，并且有一个名为input-topic的topic（如果没有，你需要先创建它）。
2. 编译并运行你的Maven项目