Flink1.14.4版本消费kafka数据，能外部保存偏移量并维护吗？-[阿里云_云淘科技]

Flink1.14.4版本消费kafka数据，能外部保存偏移量并维护吗？

以下为热心网友提供的参考意见

是的，Flink 1.14.4版本支持外部保存Kafka消费偏移量并维护。

在Flink中，可以使用KafkaConsumer类来消费Kafka数据。通过设置setCommitOffsetsOnCheckpoint参数为true，可以在检查点时自动提交消费偏移量到Kafka。同时，还可以使用setAutoCommitOffsetsEnabled参数来启用或禁用自动提交偏移量。

如果希望将消费偏移量保存到外部存储中，可以使用setStateBackend和setKeyGroupRange方法来指定状态后端和键分组范围。然后，可以使用Kafka消费者的状态后端来保存消费偏移量。

以下是一个示例代码片段，展示了如何在Flink中使用KafkaConsumer类消费Kafka数据并保存消费偏移量到外部存储：

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
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 org.apache.flink.streaming.util.serialization.KeyedSerializationSchemaWrapper;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class FlinkKafkaConsumerExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        properties.setProperty("group.id", "test");
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>(properties, new SimpleStringSchema(), "test-topic");
        DataStream<String> stream = env.addSource(kafkaConsumer);
        // 处理数据流...
        env.execute("Flink Kafka Consumer Example");
    }
}

在上面的示例中，我们创建了一个FlinkKafkaConsumer对象来消费名为”test-topic”的Kafka主题。通过设置适当的属性，我们可以连接到Kafka集群并开始消费数据。然后，我们将消费的数据流添加到Flink应用程序中进行处理。最后，我们执行Flink应用程序以启动流式处理任务。