PiflowX组件-ReadFromKafka

ReadFromKafka组件

组件说明

从kafka中读取数据。

计算引擎

flink

有界性

Unbounded

组件分组

kafka

端口

Inport:默认端口

outport:默认端口

组件属性

名称 展示名称 默认值 允许值 是否必填 描述 例子
kafka_host KAFKA_HOST "" 逗号分隔的Kafka broker列表。 127.0.0.1:9092
topic TOPIC "" 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,'topic' 和 'topic-pattern' 两个选项只能使用其中一个。 topic-1
topic_pattern TOPIC_PATTERN "" 匹配读取topic名称的正则表达式。在作业开始运行时,所有匹配该正则表达式的topic都将被Kafka consumer订阅。注意,'topic' 和 'topic-pattern' 两个选项只能使用其中一个。 topic1_*
startup_mode STARTUP_MODE "" Set("earliest-offset", "latest-offset", "group-offsets", "timestamp", "specific-offsets") Kafka consumer 的启动模式。 earliest-offset
schema SCHEMA "" Kafka消息的schema信息。 id:int,name:string,age:int
format FORMAT "" Set("json", "csv", "avro", "parquet", "orc", "raw", "protobuf","debezium-json", "canal-json", "maxwell-json", "ogg-json") 用来反序列化Kafka消息的格式。注意:该配置项和 'value.format' 二者必需其一。 json
group GROUP "" Kafka source的消费组id。如果未指定消费组ID,则会使用自动生成的"KafkaSource-{tableIdentifier}"作为消费组ID。 group_1
properties PROPERTIES "" Kafka source连接器其他配置

ReadFromKafka示例配置

json 复制代码
{
  "flow": {
    "name": "DataGenTest",
    "uuid": "1234",
    "stops": [
      {
        "uuid": "0000",
        "name": "DataGen1",
        "bundle": "cn.piflow.bundle.flink.common.DataGen",
        "properties": {
          "schema": "[{\"filedName\":\"id\",\"filedType\":\"INT\",\"kind\":\"sequence\",\"start\":1,\"end\":10000},{\"filedName\":\"name\",\"filedType\":\"STRING\",\"kind\":\"random\",\"length\":15},{\"filedName\":\"age\",\"filedType\":\"INT\",\"kind\":\"random\",\"max\":100,\"min\":1}]",
          "count": "100",
          "ratio": "5"
        }
      },
      {
        "uuid": "1111",
        "name": "WriteToKafka1",
        "bundle": "cn.piflow.bundle.flink.kafka.WriteToKafka",
        "properties": {
          "kafka_host": "hadoop01:9092",
          "topic": "test",
          "schema": "",
          "format": "json",
          "properties": "{}"
        }
      },
      {
        "uuid": "2222",
        "name": "ReadFromKafka1",
        "bundle": "cn.piflow.bundle.flink.kafka.ReadFromKafka",
        "properties": {
          "kafka_host": "hadoop01:9092",
          "topic": "test",
          "group": "test",
          "startup_mode": "earliest-offset",
          "schema": "id:int,name:string,age:int",
          "format": "json",
          "properties": "{}"
        }
      },
      {
        "uuid": "3333",
        "name": "ShowData1",
        "bundle": "cn.piflow.bundle.flink.common.ShowData",
        "properties": {
          "showNumber": "5000"
        }
      }
    ],
    "paths": [
      {
        "from": "DataGen1",
        "outport": "",
        "inport": "",
        "to": "WriteToKafka1"
      },
      {
        "from": "WriteToKafka1",
        "outport": "",
        "inport": "",
        "to": "ReadFromKafka1"
      },
      {
        "from": "ReadFromKafka1",
        "outport": "",
        "inport": "",
        "to": "ShowData1"
      }
    ]
  }
}
示例说明

本示例演示了通过DataGen组件生成id,name,age3个字段100条数据,每秒生成5条数据,通过WriteToKafka组件将数据写入到kafka的test topic中,然后通过ReadFromKafka组件从test topic中读取数据,最后使用ShowData组件将数据打印在控制台。

字段描述
js 复制代码
[
    {       
        "filedName": "id",
        "filedType": "INT",
        "kind": "sequence",
        "start": 1,
        "end": 10000
    },
        {       
        "filedName": "name",
        "filedType": "STRING",
        "kind": "random",
        "length": 15
    },
        {       
        "filedName": "age",
        "filedType": "INT",
        "kind": "random",
        "max": 100,
        "min": 1
    } 
]

1.id字段

id字段类型为INT,使用sequence生成器,序列生成器的起始值为1,结束值为10000.

2.name字段

name字段类型为STRING,使用random生成器,生成字符长度为15。

3.age字段

age字段类型为INT,使用random生成器,随机生成器的最小值为1,最大值为100。

相关推荐
A hao12 分钟前
HDR LED显示屏工作原理:高动态范围显示技术解析
大数据·图像处理·人工智能
回眸&啤酒鸭33 分钟前
【回眸】搞钱灵感——AI 数字人口播博主自动化运营
大数据·人工智能·自动化
KaMeidebaby43 分钟前
卡梅德生物技术快报|噬菌体筛选:噬菌体筛选工程化优化方案:基于侵染全链条参数调控与水环境应用验证
java·开发语言·人工智能·机器学习·spark
AC赳赳老秦1 小时前
Excel 动态仪表盘制作:用 OpenClaw 自动处理数据、生成交互式图表并实时更新仪表盘
大数据·服务器·后端·测试用例·excel·deepseek·openclaw
TTBIGDATA10 小时前
【Ambari Plus】14.Hue 安装
大数据·hadoop·ambari·hdp·hue·cdh·bigtop
AI创界者10 小时前
零基础上手!ComfyUI + LTX-2.3 图生视频完整工作流搭建与调优指南(附避坑细节)
大数据·人工智能
有Li10 小时前
基于扩散模型的超声计算机断层成像实现肌肉骨骼组织高保真三维重建文献速递/基于多模态的医学影像分割与理解
大数据·深度学习·文献·医学生
weishuangyun12311 小时前
2026小程序开发全流程:从平台选择到功能定制的完整白皮书
大数据
记忆停留w11 小时前
从单体到微服务:Redis 协同 MySQL、Milvus、MinIO 搭建企业级RAG/AI Agent脚手架架构
大数据·人工智能·redis·微服务·ai·架构·milvus
KaMeidebaby12 小时前
卡梅德生物技术快报|抗体亲和力成熟工业化调控新机制:差异性浆细胞增殖工艺优化思路
java·开发语言·人工智能·算法·机器学习·架构·spark