Java将CSV的数据发送到kafka的示例

为什么将CSV的数据发到kafka

• flink做流式计算时，选用kafka消息作为数据源是常用手段，因此在学习和开发flink过程中，也会将数据集文件中的记录发送到kafka，来模拟不间断数据；
• 整个流程如下：

• 您可能会觉得这样做多此一举：flink直接读取CSV不就行了吗？这样做的原因如下：
• 首先，这是学习和开发时的做法，数据集是CSV文件，而生产环境的实时数据却是kafka数据源；
• 其次，Java应用中可以加入一些特殊逻辑，例如数据处理，汇总统计（用来和flink结果对比验证）；
• 另外，如果两条记录实际的间隔时间如果是1分钟，那么Java应用在发送消息时也可以间隔一分钟再发送，这个逻辑在flink社区的demo中有具体的实现，此demo也是将数据集发送到kafka，再由flink消费kafka，地址是：https://github.com/ververica/sql-training

如何将CSV的数据发送到kafka

前面的图可以看出，读取CSV再发送消息到kafka的操作是Java应用所为，因此今天的主要工作就是开发这个Java应用，并验证；

版本信息

• JDK：1.8.0_181
• 开发工具：IntelliJ IDEA 2019.2.1 (Ultimate Edition)
• 开发环境：Win10
• Zookeeper：3.4.13
• Kafka：2.4.0（scala：2.12）

关于数据集

1. 本次实战用到的数据集是CSV文件，里面是一百零四万条淘宝用户行为数据，该数据来源是阿里云天池公开数据集，我对此数据做了少量调整；
2. 此CSV文件可以在CSDN下载，地址：https://download.csdn.net/download/boling_cavalry/12381698
3. 也可以在我的Github下载，地址：https://raw.githubusercontent.com/zq2599/blog_demos/master/files/UserBehavior.7z
4. 该CSV文件的内容，一共有六列，每列的含义如下表：

• 关于该数据集的详情，请参考《准备数据集用于flink学习》

Java应用简介

编码前，先把具体内容列出来，然后再挨个实现：

1. 从CSV读取记录的工具类：UserBehaviorCsvFileReader
2. 每条记录对应的Bean类：UserBehavior
3. Java对象序列化成JSON的序列化类：JsonSerializer
4. 向kafka发送消息的工具类：KafkaProducer
5. 应用类，程序入口：SendMessageApplication

上述五个类即可完成Java应用的工作，接下来开始编码吧；

直接下载源码

如果您不想写代码，您可以直接从GitHub下载这个工程的源码，地址和链接信息如下表所示：

这个git项目中有多个文件夹，本章源码在flinksql这个文件夹下，如下图红框所示：

编码

创建maven工程，pom.xml如下，比较重要的jackson和javacsv的依赖：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
   xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
   xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
 <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

 <groupId>com.bolingcavalry</groupId>
 <artifactId>flinksql</artifactId>
 <version>1.0-SNAPSHOT</version>

 <properties>
  <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
  <flink.version>1.10.0</flink.version>
  <kafka.version>2.2.0</kafka.version>
  <java.version>1.8</java.version>
  <scala.binary.version>2.11</scala.binary.version>
  <maven.compiler.source>${java.version}</maven.compiler.source>
  <maven.compiler.target>${java.version}</maven.compiler.target>
 </properties>

 <dependencies>
  <dependency>
   <groupId>org.apache.kafka</groupId>
   <artifactId>kafka-clients</artifactId>
   <version>${kafka.version}</version>
  </dependency>

  <dependency>
   <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
   <artifactId>jackson-databind</artifactId>
   <version>2.9.10.1</version>
  </dependency>

  <!-- Logging dependencies -->
  <dependency>
   <groupId>org.slf4j</groupId>
   <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
   <version>1.7.7</version>
   <scope>runtime</scope>
  </dependency>
  <dependency>
   <groupId>log4j</groupId>
   <artifactId>log4j</artifactId>
   <version>1.2.17</version>
   <scope>runtime</scope>
  </dependency>
  <dependency>
   <groupId>net.sourceforge.javacsv</groupId>
   <artifactId>javacsv</artifactId>
   <version>2.0</version>
  </dependency>

 </dependencies>

 <build>
  <plugins>
   <!-- Java Compiler -->
   <plugin>
    <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
    <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
    <version>3.1</version>
    <configuration>
     <source>${java.version}</source>
     <target>${java.version}</target>
    </configuration>
   </plugin>

   <!-- Shade plugin to include all dependencies -->
   <plugin>
    <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
    <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
    <version>3.0.0</version>
    <executions>
     <!-- Run shade goal on package phase -->
     <execution>
      <phase>package</phase>
      <goals>
       <goal>shade</goal>
      </goals>
      <configuration>
       <artifactSet>
        <excludes>
        </excludes>
       </artifactSet>
       <filters>
        <filter>
         <!-- Do not copy the signatures in the META-INF folder.
         Otherwise, this might cause SecurityExceptions when using the JAR. -->
         <artifact>*:*</artifact>
         <excludes>
          <exclude>META-INF/*.SF</exclude>
          <exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
          <exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
         </excludes>
        </filter>
       </filters>
      </configuration>
     </execution>
    </executions>
   </plugin>
  </plugins>
 </build>
</project>

从CSV读取记录的工具类：UserBehaviorCsvFileReader，后面在主程序中会用到java8的Steam API来处理集合，所以UserBehaviorCsvFileReader实现了Supplier接口：

public class UserBehaviorCsvFileReader implements Supplier<UserBehavior> {

 private final String filePath;
 private CsvReader csvReader;

 public UserBehaviorCsvFileReader(String filePath) throws IOException {

  this.filePath = filePath;
  try {
   csvReader = new CsvReader(filePath);
   csvReader.readHeaders();
  } catch (IOException e) {
   throw new IOException("Error reading TaxiRecords from file: " + filePath, e);
  }
 }

 @Override
 public UserBehavior get() {
  UserBehavior userBehavior = null;
  try{
   if(csvReader.readRecord()) {
    csvReader.getRawRecord();
    userBehavior = new UserBehavior(
      Long.valueOf(csvReader.get(0)),
      Long.valueOf(csvReader.get(1)),
      Long.valueOf(csvReader.get(2)),
      csvReader.get(3),
      new Date(Long.valueOf(csvReader.get(4))*1000L));
   }
  } catch (IOException e) {
   throw new NoSuchElementException("IOException from " + filePath);
  }

  if (null==userBehavior) {
   throw new NoSuchElementException("All records read from " + filePath);
  }

  return userBehavior;
 }
}

每条记录对应的Bean类：UserBehavior，和CSV记录格式保持一致即可，表示时间的ts字段，使用了JsonFormat注解，在序列化的时候以此来控制格式：

public class UserBehavior {

 @JsonFormat
 private long user_id;

 @JsonFormat
 private long item_id;

 @JsonFormat
 private long category_id;

 @JsonFormat
 private String behavior;

 @JsonFormat(shape = JsonFormat.Shape.STRING, pattern = "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss'Z'")
 private Date ts;

 public UserBehavior() {
 }

 public UserBehavior(long user_id, long item_id, long category_id, String behavior, Date ts) {
  this.user_id = user_id;
  this.item_id = item_id;
  this.category_id = category_id;
  this.behavior = behavior;
  this.ts = ts;
 }
}

Java对象序列化成JSON的序列化类：JsonSerializer

public class JsonSerializer<T> {

 private final ObjectMapper jsonMapper = new ObjectMapper();

 public String toJSONString(T r) {
  try {
   return jsonMapper.writeValueAsString(r);
  } catch (JsonProcessingException e) {
   throw new IllegalArgumentException("Could not serialize record: " + r, e);
  }
 }

 public byte[] toJSONBytes(T r) {
  try {
   return jsonMapper.writeValueAsBytes(r);
  } catch (JsonProcessingException e) {
   throw new IllegalArgumentException("Could not serialize record: " + r, e);
  }
 }
}

向kafka发送消息的工具类：KafkaProducer：

public class KafkaProducer implements Consumer<UserBehavior> {

 private final String topic;
 private final org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer<byte[], byte[]> producer;
 private final JsonSerializer<UserBehavior> serializer;

 public KafkaProducer(String kafkaTopic, String kafkaBrokers) {
  this.topic = kafkaTopic;
  this.producer = new org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer<>(createKafkaProperties(kafkaBrokers));
  this.serializer = new JsonSerializer<>();
 }

 @Override
 public void accept(UserBehavior record) {
  // 将对象序列化成byte数组
  byte[] data = serializer.toJSONBytes(record);
  // 封装
  ProducerRecord<byte[], byte[]> kafkaRecord = new ProducerRecord<>(topic, data);
  // 发送
  producer.send(kafkaRecord);

  // 通过sleep控制消息的速度，请依据自身kafka配置以及flink服务器配置来调整
  try {
   Thread.sleep(500);
  }catch(InterruptedException e){
   e.printStackTrace();
  }
 }

 /**
  * kafka配置
  * @param brokers The brokers to connect to.
  * @return A Kafka producer configuration.
  */
 private static Properties createKafkaProperties(String brokers) {
  Properties kafkaProps = new Properties();
  kafkaProps.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, brokers);
  kafkaProps.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, ByteArraySerializer.class.getCanonicalName());
  kafkaProps.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, ByteArraySerializer.class.getCanonicalName());
  return kafkaProps;
 }
}

最后是应用类SendMessageApplication，CSV文件路径、kafka的topic和borker地址都在此设置，另外借助java8的Stream API，只需少量代码即可完成所有工作：

public class SendMessageApplication {

 public static void main(String[] args) throws Exception {
  // 文件地址
  String filePath = "D:\\temp\\202005\\02\\UserBehavior.csv";
  // kafka topic
  String topic = "user_behavior";
  // kafka borker地址
  String broker = "192.168.50.43:9092";

  Stream.generate(new UserBehaviorCsvFileReader(filePath))
    .sequential()
    .forEachOrdered(new KafkaProducer(topic, broker));
 }
}

验证

1. 请确保kafka已经就绪，并且名为user_behavior的topic已经创建；
2. 请将CSV文件准备好；
3. 确认SendMessageApplication.java中的文件地址、kafka topic、kafka broker三个参数准确无误；
4. 运行SendMessageApplication.java；
5. 开启一个 控制台消息kafka消息，参考命令如下：

./kafka-console-consumer.sh \
--bootstrap-server 127.0.0.1:9092 \
--topic user_behavior \
--consumer-property group.id=old-consumer-test \
--consumer-property consumer.id=old-consumer-cl \
--from-beginning

• 正常情况下可以立即见到消息，如下图：

至此，通过Java应用模拟用户行为消息流的操作就完成了，接下来的flink实战就用这个作为数据源；

以上就是Java将CSV的数据发送到kafka得示例的详细内容，更多关于Java CSV的数据发送到kafka的资料请关注我们其它相关文章！