将CSV的数据发送到kafka(java版)

欢迎访问我的GitHub

github.com/zq2599/blog_demos
内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等；

为什么将CSV的数据发到kafka

1. 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；
2. 整个流程如下：
   
3. 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：
4. 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；
5. 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）；
6. 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：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

1. JDK：1.8.0_181
2. 开发工具：IntelliJ IDEA 2019.2.1 (Ultimate Edition)
3. 开发环境：Win10
4. Zookeeper：3.4.13
5. 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：download.csdn.net/download/boling_cavalry/12381698
3. 也可以在我的Github下载，地址：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：

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

1. 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：

2. 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

1. 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"?>
4.0.0com.bolingcavalryflinksql1.0-SNAPSHOTUTF-81.10.02.2.01.82.11${java.version}${java.version}org.apache.kafkakafka-clients${kafka.version}com.fasterxml.jackson.corejackson-databind2.9.10.1org.slf4jslf4j-log4j121.7.7runtimelog4jlog4j1.2.17runtimenet.sourceforge.javacsvjavacsv2.0org.apache.maven.pluginsmaven-compiler-plugin3.1${java.version}${java.version}org.apache.maven.pluginsmaven-shade-plugin3.0.0packageshade*:*META-INF/*.SFMETA-INF/*.DSAMETA-INF/*.RSA

2. 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 {

    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;
    }
}

3. 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;
    }
}

4. Java对象序列化成JSON的序列化类：JsonSerializer

public class JsonSerializer {

    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);
        }
    }
}

5. 向kafka发送消息的工具类：KafkaProducer：

public class KafkaProducer implements Consumer {

    private final String topic;
    private final org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer producer;
    private final JsonSerializer 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 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;
    }
}

6. 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

6. 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；

我是欣宸，期待与您一同畅游Java世界…
github.com/zq2599/blog_demos