Flink：使用kafka流连接文件

Question

我有一个我真的无法解决的问题。所以我有一个kafka流，其中包含一些这样的数据：

{"adId":"9001", "eventAction":"start", "eventType":"track", "eventValue":"", "timestamp":"1498118549550"}

我想用另一个值“bookingId”替换“adId”。此值位于csv文件中，但我无法真正弄清楚如何使其工作。

这是我的映射csv文件：

9001;8
9002;10

所以我的输出最好是这样的

{"bookingId":"8", "eventAction":"start", "eventType":"track", "eventValue":"", "timestamp":"1498118549550"}

该文件可以每小时至少刷新一次，因此它应该会接收对它的更改。

我目前有一个不适合我的代码：

final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.enableCheckpointing(30000); // create a checkpoint every 30 seconds
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime);

DataStream<String> adToBookingMapping = env.readTextFile(parameters.get("adToBookingMapping"));

DataStream<Tuple2<Integer,Integer>> input = adToBookingMapping.flatMap(new Tokenizer());

//Kafka Consumer
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bootstrap.servers", parameters.get("bootstrap.servers"));
properties.setProperty("group.id", parameters.get("group.id"));

FlinkKafkaConsumer010<ObjectNode> consumer = new FlinkKafkaConsumer010<>(parameters.get("inbound_topic"), new JSONDeserializationSchema(), properties);

consumer.setStartFromGroupOffsets();

consumer.setCommitOffsetsOnCheckpoints(true);

DataStream<ObjectNode> logs = env.addSource(consumer);

DataStream<Tuple4<Integer,String,Integer,Float>> parsed = logs.flatMap(new Parser());

// output -> bookingId, action, impressions, sum
DataStream<Tuple4<Integer, String,Integer,Float>> joined = runWindowJoin(parsed, input, 3);


public static DataStream<Tuple4<Integer, String, Integer, Float>> runWindowJoin(DataStream<Tuple4<Integer, String, Integer, Float>> parsed,
      DataStream<Tuple2<Integer, Integer>> input,long windowSize) {

  return parsed.join(input)
          .where(new ParsedKey())
          .equalTo(new InputKey())
          .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.of(windowSize, TimeUnit.SECONDS)))
          //.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.milliseconds(30000)))
          .apply(new JoinFunction<Tuple4<Integer, String, Integer, Float>, Tuple2<Integer, Integer>, Tuple4<Integer, String, Integer, Float>>() {

              private static final long serialVersionUID = 4874139139788915879L;

              @Override
              public Tuple4<Integer, String, Integer, Float> join(
                              Tuple4<Integer, String, Integer, Float> first,
                              Tuple2<Integer, Integer> second) {
                  return new Tuple4<Integer, String, Integer, Float>(second.f1, first.f1, first.f2, first.f3);
              }
          });
}

代码只运行一次，然后停止，因此它不会使用csv文件转换kafka中的新条目。关于如何使用csv文件中的最新值处理来自Kafka的流的任何想法？

亲切的问候，

暗代

Answer 1

您的目标似乎是将蒸汽数据与变化缓慢的目录（即侧面输入）连接起来。我不认为联接操作在这里有用，因为它不跨窗口存储目录条目。此外，文本文件是一个有界输入，其行读取一次。

考虑使用connect创建连接流，并将曲库数据存储为托管状态以执行查找。运算符的并行度需要为1。

通过研究“侧面输入”，看看人们今天使用的解决方案，你可能会找到更好的解决方案。参见FLIP-17和Dean Wampler在Flink Forward的演讲。