Apache Flink и MinIO — два мощных инструмента для обработки и хранения данных в реальном времени. В этой статье мы рассмотрим, как получать данные из Apache Kafka с помощью Apache Flink и записывать их в MinIO. Мы рассмотрим процесс и предоставим пример сценария Python, чтобы продемонстрировать эту интеграцию.

Использование данных Kafka с помощью Flink

Шаг 1.Установите Apache Flink
Следуйте инструкциям по установке на [веб-сайте Apache Flink](https://flink.apache.org/), чтобы настроить Apache Flink на своем компьютере. .

Шаг 2. Настройте Kafka и создайте тему
Если у вас еще не запущен Apache Kafka, вы можете следовать [Краткому руководству по Kafka](https://kafka.apache .org/quickstart), чтобы настроить его и создать тему.

Шаг 3. Настройте Flink для Kafka
В проекте Flink настройте потребителя Kafka, добавив в проект зависимость коннектора Kafka. Затем создайте задание Flink для использования данных из раздела Kafka. Вот пример скрипта Python, использующего Python API Flink:

from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment
from pyflink.table import StreamTableEnvironment, DataTypes
from pyflink.table.descriptors import Schema, Kafka, FileSystem
from pyflink.table.udf import ScalarFunction
class UpperCase(ScalarFunction):
    def eval(self, s):
        return s.upper()
env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
t_env = StreamTableEnvironment.create(env)
t_env.register_function("upper", UpperCase())
t_env.connect(
    Kafka()
    .version("universal")
    .topic("your_topic")
    .start_from_latest()
    .property("bootstrap.servers", "localhost:9092")
).with_format(
    "json"
).with_schema(
    Schema()
    .field("field1", DataTypes.STRING())
    .field("field2", DataTypes.INT())
).create_temporary_table("kafka_source")
# Transform the data (e.g., convert field1 to uppercase)
result = t_env.from_path("kafka_source").select("upper(field1) AS field1, field2")
# Continue processing or write to MinIO

Запись в MinIO

Шаг 1: Установите MinIO
Следуйте инструкциям по установке на [веб-сайте MinIO](https://min.io/), чтобы настроить сервер MinIO.

Шаг 2. Настройте Flink для MinIO
Flink поддерживает запись данных в различные приемники, включая MinIO. Настройте Flink для записи обработанных данных в MinIO. Вот пример продолжения скрипта Python:

t_env.connect(
    FileSystem()
    .path("s3://your-minio-bucket/")
    .with_format("parquet")
    .with_schema(
        Schema()
        .field("field1", DataTypes.STRING())
        .field("field2", DataTypes.INT())
    )
).create_temporary_table("minio_sink")
result.insert_into("minio_sink")
# Execute Flink job
env.execute("Kafka to MinIO Job")

Интеграция Apache Flink, Kafka и MinIO обеспечивает мощный конвейер обработки данных. Получая данные из Kafka с помощью Flink и записывая их в MinIO, вы можете создавать масштабируемые и гибкие решения для обработки данных в реальном времени. Предоставленные скрипты Python демонстрируют интеграцию и служат отправной точкой для ваших собственных проектов. Используйте возможности Flink и MinIO для эффективной обработки ваших данных.