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代码样例 Token认证机制支持API,用户可在二次开发样例的Producer()和Consumer()中对其进行配置。 Producer()配置的样例代码如下: public static Properties initProperties() { Properties props = new Properties(); KafkaProperties kafkaProc = KafkaProperties.getInstance(); // Broker地址列表 props.put(BOOTSTRAP_SERVER, kafkaProc.getValues(BOOTSTRAP_SERVER, "localhost:21007")); // 客户端ID props.put(CLIENT_ID, kafkaProc.getValues(CLIENT_ID, "DemoProducer")); // Key序列化类 props.put(KEY_SERIALIZER, kafkaProc.getValues(KEY_SERIALIZER, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer")); // Value序列化类 props.put(VALUE_SERIALIZER, kafkaProc.getValues(VALUE_SERIALIZER, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer")); // 协议类型:当前支持配置为SASL_PLAINTEXT或者PLAINTEXT props.put(SECURITY_PROTOCOL, kafkaProc.getValues(SECURITY_PROTOCOL, "SASL_PLAINTEXT")); // 服务名 props.put(SASL_KERBEROS_SERVICE_NAME, "kafka"); // 域名 props.put(KERBEROS_DOMAIN_NAME, kafkaProc.getValues(KERBEROS_DOMAIN_NAME, "hadoop.hadoop.com")); // 分区类名 props.put(PARTITIONER_NAME, kafkaProc.getValues(PARTITIONER_NAME, "com.huawei.bigdata.kafka.example.SimplePartitioner")); // 生成Token配置 StringBuilder token = new StringBuilder(); String LINE_SEPARATOR = System.getProperty("line.separator"); token.append("org.apache.kafka.common.security.scram.ScramLoginModule required").append(LINE_SEPARATOR); /** * 用户自己生成的Token的TOKENID */ token.append("username=\"PPVz2cxuQC-okwJVZnFKFg\"").append(LINE_SEPARATOR); /** * 用户自己生成的Token的HMAC */ token.append("password=\"pL5nHsIUODg5u0dRM+o62cOIf/j6yATSt6uaPBYfIb29dj/jbpiAnRGSWDJ6tL4KXo89dot0axcRIDsMagyN4g==\"").append(LINE_SEPARATOR); token.append("tokenauth=true;"); // 用户使用的SASL机制,配置为SC RAM -SHA-512 props.put("sasl.mechanism", "SCRAM-SHA-512"); props.put("sasl.jaas.config", token.toString()); return props; } Consumer()配置的样例代码如下: public static Properties initProperties() { Properties props = new Properties(); KafkaProperties kafkaProc = KafkaProperties.getInstance(); // Broker连接地址 props.put(BOOTSTRAP_SERVER, kafkaProc.getValues(BOOTSTRAP_SERVER, "localhost:21007")); // Group id props.put(GROUP_ID, kafkaProc.getValues(GROUP_ID, "DemoConsumer")); // 是否自动提交offset props.put(ENABLE_AUTO_COMMIT, kafkaProc.getValues(ENABLE_AUTO_COMMIT, "true")); // 自动提交offset的时间间隔 props.put(AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS, kafkaProc.getValues(AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS,"1000")); // 会话超时时间 props.put(SESSION_TIMEOUT_MS, kafkaProc.getValues(SESSION_TIMEOUT_MS, "30000")); // 消息Key值使用的反序列化类 props.put(KEY_DESERIALIZER, kafkaProc.getValues(KEY_DESERIALIZER, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer")); // 消息内容使用的反序列化类 props.put(VALUE_DESERIALIZER, kafkaProc.getValues(VALUE_DESERIALIZER, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer")); // 安全协议类型 props.put(SECURITY_PROTOCOL, kafkaProc.getValues(SECURITY_PROTOCOL, "SASL_PLAINTEXT")); // 服务名 props.put(SASL_KERBEROS_SERVICE_NAME, "kafka"); // 域名 props.put(KERBEROS_DOMAIN_NAME, kafkaProc.getValues(KERBEROS_DOMAIN_NAME, "hadoop.hadoop.com")); // 生成Token配置 StringBuilder token = new StringBuilder(); String LINE_SEPARATOR = System.getProperty("line.separator"); token.append("org.apache.kafka.common.security.scram.ScramLoginModule required").append(LINE_SEPARATOR); /** * 用户自己生成的Token的TOKENID */ token.append("username=\"PPVz2cxuQC-okwJVZnFKFg\"").append(LINE_SEPARATOR); /** * 用户自己生成的Token的HMAC */ token.append("password=\"pL5nHsIUODg5u0dRM+o62cOIf/j6yATSt6uaPBYfIb29dj/jbpiAnRGSWDJ6tL4KXo89dot0axcRIDsMagyN4g==\"").append(LINE_SEPARATOR); token.append("tokenauth=true;"); // 用户使用的SASL机制,配置为SCRAM-SHA-512 props.put("sasl.mechanism", "SCRAM-SHA-512"); props.put("sasl.jaas.config", token.toString()); return props; }
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Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类: StreamExecutionEnvironment:是Flink流处理的基础,提供了程序的执行环境。 DataStream:Flink用类DataStream来表示程序中的流式数据。用户可以认为它们是含有重复数据的不可修改的集合(collection),DataStream中元素的数量是无限的。 KeyedStream:DataStream通过keyBy分组操作生成流,通过设置的key值对数据进行分组。 WindowedStream:KeyedStream通过window窗口函数生成的流,设置窗口类型并且定义窗口触发条件,然后在窗口数据上进行一些操作。 AllWindowedStream:DataStream通过window窗口函数生成的流,设置窗口类型并且定义窗口触发条件,然后在窗口数据上进行一些操作。 ConnectedStreams:将两条DataStream流连接起来并且保持原有流数据的类型,然后进行map或者flatMap操作。 JoinedStreams:在窗口上对数据进行等值join操作(等值就是判断两个值相同的join,比如a.id = b.id),join操作是coGroup操作的一种特殊场景。 CoGroupedStreams:在窗口上对数据进行coGroup操作,可以实现流的各种join类型。 图1 Flink Stream的各种流类型转换
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准备本地应用开发环境 Kafka开发应用时,需要准备的开发和运行环境如表1所示: 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境:Windows系统,支持Windows 7以上版本。 运行环境:Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序,运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装和配置IntelliJ IDEA 开发环境的基本配置。版本要求:JDK使用1.8版本,IntelliJ IDEA使用2019.1或其他兼容版本。 说明: 若使用IBM JDK,请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为IBM JDK。 若使用Oracle JDK,请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为Oracle JDK。 若使用Open JDK,请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为Open JDK。 安装JDK 开发和运行环境的基本配置。版本要求如下: 服务端和客户端仅支持自带的OpenJDK,版本为1.8.0_272,不允许替换。 对于客户应用需引用SDK类的Jar包运行在客户应用进程中的。 X86客户端: Oracle JDK:支持1.8版本 IBM JDK:支持1.8.5.11版本 TaiShan客户端: OpenJDK:支持1.8.0_272版本 说明: 基于安全考虑,服务端只支持TLS V1.2及以上的加密协议。 IBM JDK默认只支持TLS V1.0,若使用IBM JDK,请配置启动参数“com.ibm.jsse2.overrideDefaultTLS”为“true”,设置后可以同时支持TLS V1.0/V1.1/V1.2,详情参见https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSYKE2_8.0.0/com.ibm.java.security.component.80.doc/security-component/jsse2Docs/matchsslcontext_tls.html#matchsslcontext_tls。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理,贯穿软件开发生命周期。 华为提供开源镜像站,各服务样例工程依赖的Jar包通过华为开源镜像站下载,剩余所依赖的开源Jar包请直接从Maven中央库或者其他用户自定义的仓库地址下载,详情请参考配置华为开源镜像仓。 7-zip 用于解压“*.zip”和“*.rar”文件,支持7-Zip 16.04版本。 父主题: 准备Kafka应用开发环境
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在Linux调测程序 编译并生成Jar包,并将Jar包复制到与依赖库文件夹同级的目录“src/main/resources”下,具体步骤请参考在Linux调测程序。 运行Consumer样例工程的命令如下。 java -cp /opt/client/lib/*:/opt/client/src/main/resources com.huawei.bigdata.kafka.example.Consumer
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提供分流能力 表8 提供分流能力的相关接口 API 说明 def split(selector: OutputSelector[T]): SplitStream[T] 传入OutputSelector,重写select方法确定分流的依据(即打标记),构建SplitStream流。即对每个元素做一个字符串的标记,作为选择的依据,打好标记之后就可以通过标记选出并新建某个标记的流。 def select(outputNames: String*): DataStream[T] 从一个SplitStream中选出一个或多个流。 outputNames指的是使用split方法对每个元素做的字符串标记的序列。
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Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类: StreamExecutionEnvironment:是Flink流处理的基础,提供了程序的执行环境。 DataStream:Flink用特别的类DataStream来表示程序中的流式数据。用户可以认为它们是含有重复数据的不可修改的集合(collection),DataStream中元素的数量是无限的。 KeyedStream:DataStream通过keyBy分组操作生成流,数据经过对设置的key值进行分组。 WindowedStream:KeyedStream通过window窗口函数生成的流,设置窗口类型并且定义窗口触发条件,然后在窗口数据上进行一些操作。 AllWindowedStream:DataStream通过window窗口函数生成的流,设置窗口类型并且定义窗口触发条件,然后在窗口数据上进行一些操作。 ConnectedStreams:将两条DataStream流连接起来并且保持原有流数据的类型,然后进行map或者flatMap操作。 JoinedStreams:在窗口上对数据进行等值join操作,join操作是coGroup操作的一种特殊场景。 CoGroupedStreams:在窗口上对数据进行coGroup操作,可以实现流的各种join类型。 图1 Flink Stream的各种流类型转换
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提供设置eventtime属性的能力 表6 提供设置eventtime属性的能力的相关接口 API 说明 def assignTimestampsAndWatermarks(assigner: AssignerWithPeriodicWatermarks[T]): DataStream[T] 为了能让event time窗口可以正常触发窗口计算操作,需要从记录中提取时间戳。 def assignTimestampsAndWatermarks(assigner: AssignerWithPunctuatedWatermarks[T]): DataStream[T]
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提供Join能力 表12 提供Join能力的相关接口 API 说明 def join[T2](otherStream: DataStream[T2]): JoinedStreams[T, T2] 通过给定的key在一个窗口范围内join两条数据流。 join操作的key值通过where和eaualTo方法进行指定,代表两条流过滤出包含等值条件的数据。 def coGroup[T2](otherStream: DataStream[T2]): CoGroupedStreams[T, T2] 通过给定的key在一个窗口范围内co-group两条数据流。 coGroup操作的key值通过where和eaualTo方法进行指定,代表两条流通过该等值条件进行分区处理。
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提供Join能力 表12 提供Join能力的相关接口 API 说明 def join[T2](otherStream: DataStream[T2]): JoinedStreams[T, T2] 通过给定的key在一个窗口范围内join两条数据流。 join操作的key值通过where和eaualTo方法进行指定,代表两条流过滤出包含等值条件的数据。 def coGroup[T2](otherStream: DataStream[T2]): CoGroupedStreams[T, T2] 通过给定的key在一个窗口范围内co-group两条数据流。 coGroup操作的key值通过where和eaualTo方法进行指定,代表两条流通过该等值条件进行分区处理。
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Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类: StreamExecutionEnvironment:是Flink流处理的基础,提供了程序的执行环境。 DataStream:Flink用特别的类DataStream来表示程序中的流式数据。用户可以认为它们是含有重复数据的不可修改的集合(collection),DataStream中元素的数量是无限的。 KeyedStream:DataStream通过keyBy分组操作生成流,数据经过对设置的key值进行分组。 WindowedStream:KeyedStream通过window窗口函数生成的流,设置窗口类型并且定义窗口触发条件,然后在窗口数据上进行一些操作。 AllWindowedStream:DataStream通过window窗口函数生成的流,设置窗口类型并且定义窗口触发条件,然后在窗口数据上进行一些操作。 ConnectedStreams:将两条DataStream流连接起来并且保持原有流数据的类型,然后进行map或者flatMap操作。 JoinedStreams:在窗口上对数据进行等值join操作,join操作是coGroup操作的一种特殊场景。 CoGroupedStreams:在窗口上对数据进行coGroup操作,可以实现流的各种join类型。 图1 Flink Stream的各种流类型转换
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提供设置eventtime属性的能力 表6 提供设置eventtime属性的能力的相关接口 API 说明 def assignTimestampsAndWatermarks(assigner: AssignerWithPeriodicWatermarks[T]): DataStream[T] 为了能让event time窗口可以正常触发窗口计算操作,需要从记录中提取时间戳。 def assignTimestampsAndWatermarks(assigner: AssignerWithPunctuatedWatermarks[T]): DataStream[T]
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提供分流能力 表8 提供分流能力的相关接口 API 说明 def split(selector: OutputSelector[T]): SplitStream[T] 传入OutputSelector,重写select方法确定分流的依据(即打标记),构建SplitStream流。即对每个元素做一个字符串的标记,作为选择的依据,打好标记之后就可以通过标记选出并新建某个标记的流。 def select(outputNames: String*): DataStream[T] 从一个SplitStream中选出一个或多个流。 outputNames指的是使用split方法对每个元素做的字符串标记的序列。
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Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类: StreamExecutionEnvironment:是Flink流处理的基础,提供了程序的执行环境。 DataStream:Flink用类DataStream来表示程序中的流式数据。用户可以认为它们是含有重复数据的不可修改的集合(collection),DataStream中元素的数量是无限的。 KeyedStream:DataStream通过keyBy分组操作生成流,通过设置的key值对数据进行分组。 WindowedStream:KeyedStream通过window窗口函数生成的流,设置窗口类型并且定义窗口触发条件,然后在窗口数据上进行一些操作。 AllWindowedStream:DataStream通过window窗口函数生成的流,设置窗口类型并且定义窗口触发条件,然后在窗口数据上进行一些操作。 ConnectedStreams:将两条DataStream流连接起来并且保持原有流数据的类型,然后进行map或者flatMap操作。 JoinedStreams:在窗口上对数据进行等值join操作(等值就是判断两个值相同的join,比如a.id = b.id),join操作是coGroup操作的一种特殊场景。 CoGroupedStreams:在窗口上对数据进行coGroup操作,可以实现流的各种join类型。 图1 Flink Stream的各种流类型转换
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Kafka开发应用时,需要准备的开发和运行环境如表1所示: 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境:Windows系统,支持Windows 7以上版本。 运行环境:Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序,运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装和配置IntelliJ IDEA 开发环境的基本配置。版本要求:JDK使用1.8版本,IntelliJ IDEA使用2019.1或其他兼容版本。 说明: 若使用IBM JDK,请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为IBM JDK。 若使用Oracle JDK,请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为Oracle JDK。 若使用Open JDK,请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为Open JDK。 安装JDK 开发和运行环境的基本配置。版本要求如下: 服务端和客户端仅支持自带的OpenJDK,版本为1.8.0_272,不允许替换。 对于客户应用需引用SDK类的Jar包运行在客户应用进程中的。 X86客户端: Oracle JDK:支持1.8版本 IBM JDK:支持1.8.5.11版本 TaiShan客户端: OpenJDK:支持1.8.0_272版本 说明: 基于安全考虑,服务端只支持TLS V1.2及以上的加密协议。 IBM JDK默认只支持TLS V1.0,若使用IBM JDK,请配置启动参数“com.ibm.jsse2.overrideDefaultTLS”为“true”,设置后可以同时支持TLS V1.0/V1.1/V1.2,详情参见https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSYKE2_8.0.0/com.ibm.java.security.component.80.doc/security-component/jsse2Docs/matchsslcontext_tls.html#matchsslcontext_tls。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理,贯穿软件开发生命周期。 7-zip 用于解压“*.zip”和“*.rar”文件,支持7-Zip 16.04版本。
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前提条件 已安装客户端。例如安装目录为“/opt/hadoopclient”,以下操作的客户端目录只是举例,请根据实际安装目录修改。 各组件业务用户由 MRS 集群管理员根据业务需要创建。 “机机”用户需要下载keytab文件,“人机”用户第一次登录时需修改密码。 非root用户使用HBase客户端,请确保该HBase客户端目录的属主为该用户,否则请参考如下命令修改属主。 chown user:group -R 客户端安装目录/HBase
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