Zpracování dat IoT v reálném čase na Apache Flinku® pomocí Azure HDInsight v AKS
Azure IoT Hub je spravovaná služba hostovaná v cloudu, která funguje jako centrum zpráv pro komunikaci mezi aplikací IoT a připojenými zařízeními. Miliony zařízení a jejich back-endových řešení můžete spolehlivě a bezpečně připojit. Téměř jakékoli zařízení je možné připojit k centru IoT.
V tomto příkladu kód zpracovává data IoT v reálném čase v Apache Flinku® s Azure HDInsight v AKS a jímky do úložiště ADLS Gen2.
Požadavky
- Vytvoření Azure IoTHubu
- Vytvoření clusteru Flink 1.17.0 ve službě HDInsight v AKS
- Použití MSI pro přístup k ADLS Gen2
- IntelliJ pro vývoj
Poznámka:
Pro tuto ukázku používáme virtuální počítač s Oknem jako projekt Maven, který vyvíjí prostředí ve stejné virtuální síti jako HDInsight v AKS.
Cluster Flink 1.17.0 ve službě HDInsight v AKS
Azure IOT Hub na webu Azure Portal
V připojovací řetězec najdete adresu URL služby Service Bus (adresu URL oboru názvů podkladového centra událostí), kterou musíte přidat jako server bootstrap ve zdroji Kafka. V tomto příkladu je iothub-ns-contosoiot-55642726-4642a54853.servicebus.windows.net:9093
to .
Příprava zprávy do zařízení Azure IOT
Každé centrum IoT obsahuje integrované systémové koncové body pro zpracování zpráv systému a zařízení.
Další informace najdete v tématu Jak používat VS Code jako simulátor zařízení ioT Hubu.
Kód v Flinku
IOTdemo.java
KafkaSource: IoTHub je založený na centru událostí, a proto podporuje rozhraní API podobné kafka. V naší úloze Flink tedy můžeme definovat KafkaSource s příslušnými parametry pro využívání zpráv z IoTHubu.
FileSink: Definujte jímku ABFS.
package contoso.example
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringEncoder;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.client.program.StreamContextEnvironment;
import org.apache.flink.configuration.MemorySize;
import org.apache.flink.connector.file.sink.FileSink;
import org.apache.flink.connector.kafka.source.KafkaSource;
import org.apache.flink.connector.kafka.source.enumerator.initializer.OffsetsInitializer;
import org.apache.flink.core.fs.Path;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.filesystem.rollingpolicies.DefaultRollingPolicy;
import org.apache.kafka.clients.consumer.OffsetResetStrategy;
import java.time.Duration;
public class IOTdemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// create execution environment
StreamExecutionEnvironment env = StreamContextEnvironment.getExecutionEnvironment();
String connectionString = "<your iot hub connection string>";
KafkaSource<String> source = KafkaSource.<String>builder()
.setBootstrapServers("<your iot hub's service bus url>:9093")
.setTopics("<name of your iot hub>")
.setGroupId("$Default")
.setProperty("partition.discovery.interval.ms", "10000")
.setProperty("security.protocol", "SASL_SSL")
.setProperty("sasl.mechanism", "PLAIN")
.setProperty("sasl.jaas.config", String.format("org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLoginModule required username=\"$ConnectionString\" password=\"%s\";", connectionString))
.setStartingOffsets(OffsetsInitializer.committedOffsets(OffsetResetStrategy.EARLIEST))
.setValueOnlyDeserializer(new SimpleStringSchema())
.build();
DataStream<String> kafka = env.fromSource(source, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "Kafka Source");
String outputPath = "abfs://<container>@<account_name>.dfs.core.windows.net/flink/data/azureiothubmessage/";
final FileSink<String> sink = FileSink
.forRowFormat(new Path(outputPath), new SimpleStringEncoder<String>("UTF-8"))
.withRollingPolicy(
DefaultRollingPolicy.builder()
.withRolloverInterval(Duration.ofMinutes(2))
.withInactivityInterval(Duration.ofMinutes(3))
.withMaxPartSize(MemorySize.ofMebiBytes(5))
.build())
.build();
kafka.sinkTo(sink);
env.execute("Sink Azure IOT hub to ADLS gen2");
}
}
Maven pom.xml
<groupId>contoso.example</groupId>
<artifactId>FlinkIOTDemo</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
<properties>
<maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
<maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
<flink.version>1.17.0</flink.version>
<java.version>1.8</java.version>
<scala.binary.version>2.12</scala.binary.version>
</properties>
<dependencies>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-streaming-java -->
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-java</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-streaming-java</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-clients -->
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-clients</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-connector-files -->
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-files</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-kafka</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
<version>3.0.0</version>
<configuration>
<appendAssemblyId>false</appendAssemblyId>
<descriptorRefs>
<descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
</descriptorRefs>
</configuration>
<executions>
<execution>
<id>make-assembly</id>
<phase>package</phase>
<goals>
<goal>single</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>
Zabalte soubor JAR a odešlete úlohu v clusteru Flink.
Nahrajte soubor JAR do podu webssh a odešlete soubor JAR.
user@sshnode-0 [ ~ ]$ bin/flink run -c IOTdemo -j FlinkIOTDemo-1.0-SNAPSHOT.jar
SLF4J: Failed to load class "org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder".
SLF4J: Defaulting to no-operation (NOP) logger implementation
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#StaticLoggerBinder for further details.
Job has been submitted with JobID de1931b1c1179e7530510b07b7ced858
Kontrola úlohy v uživatelském rozhraní řídicího panelu Flink
Kontrola výsledku na webu ADLS Gen2 na webu Azure Portal
Reference
- Web Apache Flink
- Názvy apache, Apache Kafka, Kafka, Apache Flink, Flink a přidružených opensourcových projektů jsou ochranné známky Apache Software Foundation (ASF).