做这个开发是因为：在实际开发操作中，你的kafka主题中会有大量的数据但是需求并不需要所有数据，所有我们要对数据进行清洗，把需要的数据保存在flink流中，为下流的开发做好数据保障！
首先创建工具类
再写一个抽象类，测试阶段可以把状态后端和检查点给注释掉，可以提高效率
再写一个主程序继承抽象类中的方法，并在程序中对数据进行etl
相关推荐
heimeiyingwang3 小时前
【架构实战】Kafka深度实战：从消息队列到流处理平台青云计划4 小时前
kafka从入门到精通倒流时光三十年4 小时前
第9篇 消息不丢：三端协同防丢失方案明明跟你说过18 小时前
Kafka 与 Elasticsearch 的集成应用案例深度解析lifewange20 小时前
Nginx + Kafka 可编程精细控制 完整版（可直接落地运行）XD7429716361 天前
科技早报晚报｜2026年5月15日：本地大表分析、零 ETL 远程搜索与去中心化监控，今晚更值得跟进的 3 个技术机会数据库小学妹1 天前
CDC实时数据同步：让数据库变更秒级流向大数据平台！虎头金猫1 天前
Beszel 轻量服务器监控：多台服务器状态统一看，搭起来比 Prometheus 省事太多liux35281 天前
Kafka 4.1.1 生产环境调优与最佳实践指南Devin~Y1 天前
大厂Java面试实录：Spring Boot + JVM + Redis/Kafka + 微服务治理 + Spring AI/RAG 一条龙