Spring Boot 项目中集成 Kafka 和 Flink：构建实时数据流处理系统

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
 
import java.util.Properties;
 
public class KafkaFlinkStreamingExample {
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
 
        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "kafka-broker:9092");
        properties.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "flink-group");
        // 添加其他必要的 Kafka 消费者配置
 
        FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>(
            "input-topic", new SimpleStringSchema(), properties);
 
        DataStream<String> stream = env.addSource(consumer);
 
        stream
            .map(new MapFunction<String, String>() {
                @Override
                public String map(String value) throws Exception {
                    // 对输入的字符串 value 进行处理
                    return "Processed: " + value;
                }
            })
            .print(); // 打印处理后的数据
 
        env.execute("Flink Kafka Streaming Example");
    }
}

这段代码演示了如何在Spring Boot项目中使用Flink连接Kafka，并创建一个简单的实时数据流处理应用。代码中创建了一个Flink程序，从Kafka消费数据，进行简单的map操作，并打印结果。这个例子提供了如何集成Kafka和Flink的基本框架，并可以根据具体需求进行功能扩展。