从FlinkKafkaConsumer获取最新的消息偏移量可以通过以下步骤实现:
以下是一个示例代码:
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.internals.KafkaTopicPartition;
import java.util.Map;
public class KafkaOffsetExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 设置Kafka连接信息和消费者组ID
String kafkaServers = "localhost:9092";
String kafkaTopic = "my-topic";
String consumerGroup = "my-consumer-group";
// 创建FlinkKafkaConsumer实例
FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>(kafkaTopic, new SimpleStringSchema(), properties);
kafkaConsumer.setStartFromLatest();
// 将FlinkKafkaConsumer添加到Flink作业中
DataStream<String> stream = env.addSource(kafkaConsumer);
// 为数据流分配时间戳和水印
stream.assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<String>(Time.seconds(10)) {
@Override
public long extractTimestamp(String element) {
// 从消息中提取时间戳
return Long.parseLong(element.split(",")[0]);
}
});
// 开启将消费者的偏移量保存到检查点的功能
env.enableCheckpointing(5000);
kafkaConsumer.setCommitOffsetsOnCheckpoints(true);
// 获取运行时上下文
Map<KafkaTopicPartition, Long> offsets = getOffsetsFromKafkaConsumer(kafkaConsumer.getRuntimeContext());
// 遍历每个分区,获取最新消息偏移量
for (Map.Entry<KafkaTopicPartition, Long> entry : offsets.entrySet()) {
KafkaTopicPartition partition = entry.getKey();
long offset = entry.getValue();
System.out.println("Partition: " + partition + ", Offset: " + offset);
}
env.execute("Kafka Offset Example");
}
private static Map<KafkaTopicPartition, Long> getOffsetsFromKafkaConsumer(RuntimeContext context) {
FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = (FlinkKafkaConsumer<String>) context.getKafkaConsumer();
return kafkaConsumer.assignment()
.stream()
.collect(Collectors.toMap(partition -> partition, kafkaConsumer::position));
}
}
在上述示例中,我们创建了一个FlinkKafkaConsumer实例,并配置了Kafka连接信息和消费者组ID。然后,我们将FlinkKafkaConsumer添加到Flink作业中,并为数据流分配时间戳和水印。接下来,我们开启了将消费者的偏移量保存到检查点的功能。最后,我们使用运行时上下文的getKafkaConsumer方法获取Kafka消费者实例,并使用该实例的assignment方法获取当前消费者分配到的所有分区。然后,我们遍历每个分区,使用Kafka消费者实例的position方法获取每个分区的最新消息偏移量。
请注意,上述示例中的代码仅用于演示目的,实际使用时需要根据具体情况进行适当的修改和调整。
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