Prompt Title: Scala Kafka数据统计

Human: 编写Scala代码，使用Flink消费Kafka中Topic为ods_mall_log和ods_mall_data的数据并进行相应的数据统计计算(modified_time作为EventTime）。 1、使用Flink消费Kafka中topic为ods_mall_data的数据，根据数据中不同的表将数据分别分发至kafka的DWD层的dim_customer_inf、dim_product_info、fact_order_master、fact_order_detail的Topic中（只获取data的内容，具体的内容格式考生请自查），其他的表则无需处理，其中请对进入到fact_order_master的内容进行排序，EventTime为modified_time，同时迟到容忍度设置为2分钟；

ChatGPT:

以下是使用Scala编写的Flink消费Kafka中Topic为ods_mall_log和ods_mall_data的数据并进行相应的数据统计计算的代码：

scalaCopy code
import java.util.Properties

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema
import org.apache.flink.api.common.state.{ValueState, ValueStateDescriptor}
import org.apache.flink.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic
import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction
import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment
import org.apache.flink.streaming.api.scala.function.ProcessWindowFunction
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer
import org.apache.flink.util.Collector

object FlinkKafkaConsumerDemo {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    // 设置时间特性为EventTime，并设置水印生成时间间隔为1秒
    env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)
    env.getConfig.setAutoWatermarkInterval(1000)

    // Kafka消费者配置
    val kafkaProps = new Properties()
    kafkaProps.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092")
    kafkaProps.setProperty("group.id", "flink-consumer")

    // 创建FlinkKafkaConsumer，并设置反序列化器为SimpleStringSchema
    val kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer[String](
      Seq("ods_mall_log", "ods_mall_data"),
      new SimpleStringSchema(),
      kafkaProps)

    // 从最新的offset开始消费
    kafkaConsumer.setStartFromLatest()

    // 读取Kafka中的数据，并进行预处理
    val kafkaStream = env
      .addSource(kafkaConsumer)
      .filter(_.nonEmpty)
      .map(record => {
        // 对数据进行解析，获取所需字段
        val fields = record.split(",")
        val table = fields(0)
        val data = fields(1)
        val modifiedTime = fields(2).toLong
        // 将数据转换成二元组，其中第一个元素为表名，第二个元素为数据
        (table, data, modifiedTime)
      })
      .assignAscendingTimestamps(_._3) // 设置EventTime为modified_time

    // 根据表名将数据分别发送到不同的Kafka Topic中
    kafkaStream
      .keyBy(_._1)
      .process(new KeyedProcessFunction[String, (String, String, Long), String] {
        override def processElement(value: (String, String, Long),
                                    ctx: KeyedProcessFunction[String, (String, String, Long), String]#Context,
                                    out: Collector[String]): Unit = {
          val table = value._1
          val data = value._2
          table match {
            case "dim_customer_inf" =>
              out.collect(s"$data -> Kafka Topic: dwd_dim_customer_inf")
            case "dim_product_info" =>
              out.collect(s"$data -> Kafka Topic: dwd_dim_product_info")
            case "fact_order_master" =>
              ctx.timerService().registerEventTimeTimer(value._3 + 120000) // 设置迟到容忍度为2分钟
              updateTimestamp(value._3)
              out.collect(s"$data -> Kafka Topic: dwd_fact_order_master")
            case "fact_order_detail" =>
              out.collect(s"$data -> Kafka Topic: dwd_fact_order_detail")
           

Human: 无法解析重载的构造函数 `FlinkKafkaConsumer[String]`

ChatGPT:

如果出现无法解析重载的构造函数 FlinkKafkaConsumer[String] 的错误，很有可能是因为 Flink 的版本不兼容造成的。在 Flink 1.14.0 及以上的版本中，FlinkKafkaConsumer 的构造函数发生了一些变化，需要传入更多的参数，例如 Kafka 反序列化器和启动位置等。因此，需要根据具体的 Flink 版本来传入正确的参数。

以下是 Flink 1.14.0 及以上版本的 FlinkKafkaConsumer[String] 构造函数的示例代码：

scalaCopy code
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.{FlinkKafkaConsumer, KafkaDeserializationSchema}
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

val props = new Properties()
props.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092")
props.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "my-group")
props.setProperty(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest")

val kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer[String](
  Seq("ods_mall_log", "ods_mall_data"),
  new KafkaDeserializationSchema[String] {
    override def isEndOfStream(t: String): Boolean = false
    override def deserialize(record: ConsumerRecord[Array[Byte], Array[Byte]]): String = new String(record.value())
    override def getProducedType: TypeInformation[String] = TypeInformation.of(classOf[String])
  },
  props)

在 Flink 1.13.0 及以下版本中，FlinkKafkaConsumer[String] 的构造函数可以只传入 Kafka Topic 和反序列化器，例如：

scalaCopy code
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema

val kafkaProps = new Properties()
kafkaProps.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092")
kafkaProps.setProperty("group.id", "flink-consumer")

val kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer[String](
  Seq("ods_mall_log", "ods_mall_data"),
  new SimpleStringSchema(),
  kafkaProps)

如果出现这种问题，可以根据具体的 Flink 版本来确定传入正确的构造函数参数。

Human: import com.alibaba.fastjson.JSON import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema import org.apache.flink.api.scala._ import org.apache.flink.connector.kafka.sink.{KafkaRecordSerializationSchema, KafkaSink, TopicSelector} import org.apache.flink.connector.kafka.source.KafkaSource import org.apache.flink.connector.kafka.source.enumerator.initializer.OffsetsInitializer import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment import java.util.Properties object Task01Job { def main(args: Array[String]) { // 设置流执行环境 val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 设置使用处理时间 env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime) // 设置并行度 env.setParallelism(1) // 启用检查点 env.enableCheckpointing(5000) // kafka source val source = KafkaSource.builder[String] .setBootstrapServers("192.168.190.139:9092") .setTopics("ods_mall_data") .setGroupId("group-test") .setStartingOffsets(OffsetsInitializer.earliest) .setValueOnlyDeserializer(new SimpleStringSchema) .build // kafka sink val properties = new Properties() properties.setProperty("transaction.timeout.ms", "7200000") // 2 hours // KafkaSink 允许将记录流写入一个或多个 Kafka 主题。 val kafkaSink = KafkaSink.builder[String] .setBootstrapServers("192.168.190.139:9092") .setKafkaProducerConfig(properties) .setRecordSerializer(KafkaRecordSerializationSchema.builder() // .setTopic("fact_order_master") .setTopicSelector(new TopicSelector[String] { override def apply(t: String): String = { if(t.contains("order_detail_id")){ "fact_order_detail" } else{ "fact_order_master" } } }) .setValueSerializationSchema(new SimpleStringSchema) .build() ).build() // 流处理管道 env // 指定Kafka数据源 .fromSource(source, WatermarkStrategy.noWatermarks[String], "Kafka Source") .filter(line => line.contains("fact_order_master") || line.contains("fact_order_detail")) // 需求：对进入到fact_order_master的内容进行排序，同时迟到容忍度设置为2分钟 // 这个需求很让人费解：排序要求窗口大小和排序依据，需求中没有；基于处理时间，没有迟到数据这个概念。 // 所以这里只实现提取data部分 .map(line => { val jsonObj = JSON.parseObject(line) jsonObj.getString("data") }) // .print .sinkTo(kafkaSink) // execute program env.execute("Flink Streaming Task01") } }

ChatGPT:

这份代码使用了Flink连接Kafka的API，消费Kafka中的数据，并根据数据中不同的表将数据分别分发至Kafka的DWD层的dim_customer_inf、dim_product_info、fact_order_master、fact_order_detail的Topic中，同时只获取data的内容，并将其写入Kafka中。

代码中还存在一个需求是对进入到fact_order_master的内容进行排序，但是因为这个需求不太清楚，所以这里只实现了提取data部分。

以下是修改后的代码：

Human: 继续

ChatGPT:

scalaCopy code
import com.alibaba.fastjson.JSON
import org.apache.flink.api.common.eventtime.{SerializableTimestampAssigner, WatermarkStrategy}
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema
import org.apache.flink.api.scala._
import org.apache.flink.connector.kafka.sink.{KafkaRecordSerializationSchema, KafkaSink, TopicSelector}
import org.apache.flink.connector.kafka.source.KafkaSource
import org.apache.flink.connector.kafka.source.enumerator.initializer.OffsetsInitializer
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic
import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment
import org.apache.flink.streaming.api.scala.extensions._
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingEventTimeWindows
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time

import java.util.Properties
import scala.concurrent.duration.DurationInt

object Task01Job {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 设置流执行环境
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    // 设置使用事件时间
    env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)
    // 设置并行度
    env.setParallelism(1)
    // 启用检查点
    env.enableCheckpointing(5000)

    // kafka source
    val source = KafkaSource.builder[String]
      .setBootstrapServers("192.168.190.139:9092")
      .setTopics("ods_mall_data")
      .setGroupId("group-test")
      .setStartingOffsets(OffsetsInitializer.earliest)
      .setValueOnlyDeserializer(new SimpleStringSchema)
      .build

    // kafka sink
    val properties = new Properties()
    properties.setProperty("transaction.timeout.ms", "7200000") // 2 hours

    // KafkaSink 允许将记录流写入一个或多个 Kafka 主题。
    val kafkaSink = KafkaSink.builder[String]
      .setBootstrapServers("192.168.190.139:9092")
      .setKafkaProducerConfig(properties)
      .setRecordSerializer(KafkaRecordSerializationSchema.builder()
        .setTopicSelector(new TopicSelector[String] {
          override def apply(t: String): String = {
            if(t.contains("order_detail_id")){
              "fact_order_detail"
            }
            else{
              "fact_order_master"
            }
          }
        })
        .setValueSerializationSchema(new SimpleStringSchema)
        .build()
      ).build()

    // 提取数据中的data部分
    val dataStream = env
      .fromSource(source, WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness[String](2.minutes).withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner[String] {
        override def extractTimestamp(element: String, recordTimestamp: Long): Long = {
          JSON.parseObject(element).getLong("modified_time")
        }
      }), "Kafka Source")
      .filter(line => line.contains("fact_order_master") || line.contains("fact_order_detail"))
      .map(line => JSON.parseObject(line).getString("data"))

    // 将数据根据表名写入对应的 Kafka 主题中
    dataStream
      .map(str => (str.split("\t")(0), str))
      .addSink(kafkaSink)

    // 执行程序
    env.execute("Flink Streaming Task01")
  }
}

修改后的代码中，主要实现了以下内容：

• 将时间类型从 ProcessingTime 改为 EventTime。
• 使用 WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness 生成 Watermark，用于解决数据乱序的问题。同时使用 SerializableTimestampAssigner 从数据中提取 EventTime 作为时间戳。
• 将数据中的 data

Human: 解释一下之前发的那段代码

ChatGPT:

当您提出问题时，我提供的是一个简单的 Flink 代码示例，用于消费 Kafka 中的数据并将其写入 Kafka 的不同主题。

首先，我们设置了流处理环境，并将其设置为使用处理时间。然后，我们设置了一个 Kafka 源来读取 Kafka 中的数据，这里我们使用的是 Flink 的 KafkaSource.builder。此外，我们还设置了一个 Kafka 汇，用于将数据写回到 Kafka 的不同主题中。在这个代码示例中，我们使用的是 Flink 的 KafkaSink.builder。

接下来，我们将 KafkaSource 构建器传递到 Flink 中的 fromSource 方法中，并使用 WatermarkStrategy.noWatermarks 来指定 EventTime。接下来，我们通过使用 filter 算子过滤出我们需要的数据，然后使用 map 算子来提取数据中的 "data" 部分。

最后，我们将转换后的数据流传递给 KafkaSink，并使用 sinkTo 方法将其写入 Kafka 的不同主题。

请注意，这个示例仅仅只是一个简单的示例，真实的场景可能更加复杂，并且需要根据实际需求进行调整。

Human: import com.alibaba.fastjson.JSON import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema import org.apache.flink.api.scala._ import org.apache.flink.connector.kafka.sink.{KafkaRecordSerializationSchema, KafkaSink, TopicSelector} import org.apache.flink.connector.kafka.source.KafkaSource import org.apache.flink.connector.kafka.source.enumerator.initializer.OffsetsInitializer import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment import java.util.Properties object Task01Job { def main(args: Array[String]) { // 设置流执行环境 val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 设置使用处理时间 env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime) // 设置并行度 env.setParallelism(1) // 启用检查点 env.enableCheckpointing(5000) // kafka source val source = KafkaSource.builder[String] .setBootstrapServers("192.168.190.139:9092") .setTopics("ods_mall_data") .setGroupId("group-test") .setStartingOffsets(OffsetsInitializer.earliest) .setValueOnlyDeserializer(new SimpleStringSchema) .build // kafka sink val properties = new Properties() properties.setProperty("transaction.timeout.ms", "7200000") // 2 hours // KafkaSink 允许将记录流写入一个或多个 Kafka 主题。 val kafkaSink = KafkaSink.builder[String] .setBootstrapServers("192.168.190.139:9092") .setKafkaProducerConfig(properties) .setRecordSerializer(KafkaRecordSerializationSchema.builder() // .setTopic("fact_order_master") .setTopicSelector(new TopicSelector[String] { override def apply(t: String): String = { if(t.contains("order_detail_id")){ "fact_order_detail" } else{ "fact_order_master" } } }) .setValueSerializationSchema(new SimpleStringSchema) .build() ).build() // 流处理管道 env // 指定Kafka数据源 .fromSource(source, WatermarkStrategy.noWatermarks[String], "Kafka Source") .filter(line => line.contains("fact_order_master") || line.contains("fact_order_detail")) // 需求：对进入到fact_order_master的内容进行排序，同时迟到容忍度设置为2分钟 // 这个需求很让人费解：排序要求窗口大小和排序依据，需求中没有；基于处理时间，没有迟到数据这个概念。 // 所以这里只实现提取data部分 .map(line => { val jsonObj = JSON.parseObject(line) jsonObj.getString("data") }) // .print .sinkTo(kafkaSink) // execute program env.execute("Flink Streaming Task01") } }

ChatGPT:

这段代码是一个基于 Apache Flink 的实时数据处理应用程序，它从 Kafka 主题 "ods_mall_data" 中读取数据，并将数据写入两个不同的 Kafka 主题 "fact_order_master" 和 "fact_order_detail"。

具体来说，该应用程序通过以下步骤实现：

1. 设置流执行环境，并将时间特性设置为处理时间，将并行度设置为1，启用检查点。
2. 配置 KafkaSource，使用 earliest 作为起始偏移量，并使用 SimpleStringSchema 作为反序列化器。
3. 配置 KafkaSink，使用 KafkaRecordSerializationSchema 序列化记录，该记录的目标主题由 TopicSelector 决定，基于输入记录的内容动态选择目标主题。
4. 从 KafkaSource 中读取数据，并使用 noWatermarks 策略，筛选出包含 "fact_order_master" 和 "fact_order_detail" 的记录，然后将其转换为 JSON 对象并提取其中的 "data" 字段。
5. 最后，将处理后的数据通过 KafkaSink 写入到不同的主题中。

值得注意的是，这段代码中有一段需求实现比较费解，即对进入到 "fact_order_master" 的内容进行排序，同时迟到容忍度设置为2分钟。由于没有具体的排序依据和窗口大小，这个需求在代码中只是提取了 "data" 部分并没有实现排序，同时也基于处理时间，没有考虑迟到数据。

Human: // KafkaSink 允许将记录流写入一个或多个 Kafka 主题。 val kafkaSink = KafkaSink.builder[String] .setBootstrapServers("192.168.190.139:9092") .setKafkaProducerConfig(properties) // .setDeliverGuarantee(DeliveryGuarantee.EXACTLY_ONCE) // .setTransactionalIdPrefix("my-trx-id-prefix") .setRecordSerializer(KafkaRecordSerializationSchema.builder() // .setTopic("fact_order_master") .setTopicSelector(new TopicSelector[String] { override def apply(t: String): String = { if(t.contains("order_detail_id")){ "fact_order_detail" } else{ "fact_order_master" } } }) .setValueSerializationSchema(new SimpleStringSchema) .build() ).build()

ChatGPT:

这段代码是定义一个 KafkaSink 对象，该对象用于将记录流写入 Kafka 主题中。首先通过 setBootstrapServers() 方法设置 Kafka 集群的地址，然后通过 setKafkaProducerConfig() 方法设置 Kafka 生产者的配置信息。这里设置了事务超时时间为 2 小时。

在此之后，注释掉了两个方法：setDeliverGuarantee() 和 setTransactionalIdPrefix()。setDeliverGuarantee() 方法用于设置消息的交付保证级别，可选的参数有 DeliveryGuarantee.EXACTLY_ONCE、DeliveryGuarantee.AT_LEAST_ONCE 和 DeliveryGuarantee.NONE，默认是 AT_LEAST_ONCE。setTransactionalIdPrefix() 方法用于设置事务 ID 的前缀，如果 Kafka 生产者是事务性的，则需要设置事务 ID，前缀是可选的。

最后，使用 setRecordSerializer() 方法设置序列化器，并通过 setTopicSelector() 方法为每条记录选择一个 Kafka 主题，如果记录包含 "order_detail_id"，则将其写入 "fact_order_detail" 主题，否则写入 "fact_order_master" 主题。该方法返回一个 KafkaSink 对象。