tongchenkeji 发表于：2023-11-30 13:07:140次点击 已关注取消关注 关注 私信 Flink消费kafka数据时会自动解压缩数据，有没有什么配置，在拉取的时候不解压缩呢?[阿里云] 暂停朗读为您朗读 Flink消费kafka数据时会自动解压缩数据，有没有什么配置，在拉取的时候不解压缩呢? 「点点赞赏，手留余香」 赞赏 还没有人赞赏，快来当第一个赞赏的人吧！ 海报 阿里云# Kafka333# 云消息队列 Kafka 版375# 实时计算 Flink版3179# 流计算2236# 消息中间件1371
xin在这AM 2023-12-3 11:41:42 1 在 Apache Flink 中，Kafka 消费者会根据 Kafka 消息的压缩类型自动进行解压缩。如果你想在 Flink 消费 Kafka 数据时禁用自动解压缩，你可以通过配置 Kafka 消费者的参数来实现。在 Flink 中，Kafka 消费者的配置是通过 Flink Kafka Consumer 的属性进行的。具体来说，你可以在 Properties 中设置 Kafka 消费者的属性，以便在 Flink 作业中使用。以下是一个在 Flink 代码中配置 Kafka 消费者的示例，以禁用自动解压缩：import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer; import java.util.Properties; public class KafkaConsumerExample { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); Properties properties = new Properties(); properties.setProperty("bootstrap.servers", "your-bootstrap-servers"); properties.setProperty("group.id", "your-group-id"); properties.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); properties.setProperty("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); // 禁用自动解压缩 properties.setProperty("auto.decompress", "false"); FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>( "your-topic", new SimpleStringSchema(), properties ); env.addSource(kafkaConsumer) .print(); env.execute("Kafka Consumer Example");} } 在上面的示例中，关键是设置了 auto.decompress 属性为 false，这样就禁用了 Kafka 消费者的自动解压缩功能。请确保替换示例中的 Kafka 相关的属性，使其适应你的 Kafka 集群和主题。请注意，禁用自动解压缩可能会导致在 Flink 中需要手动处理压缩的数据。确保你的处理逻辑能够正确处理数据的压缩格式。，此回答整理自钉群“【③群】Apache Flink China社区”
小周sirAM 2023-12-3 11:41:42 2 Apache Flink 在从 Apache Kafka 消费数据时，确实会自动解压缩数据。这是因为 Flink 的 FlinkKafkaConsumer 类在内部使用了 Kafka 客户端的默认行为，该客户端会根据 Kafka topic 中的消息头部信息来决定是否需要解压。 如果你想让 Flink 在拉取 Kafka 数据时不进行解压缩，可以尝试以下方法： 设置消费者配置：通过调用 Properties 对象的 setProperty() 方法，将 enable.auto.commit 设置为 false。这将禁用自动提交 offset，从而防止 Flink 自动解压缩数据。 手动处理消息：在消费数据时，你可以自定义一个函数或过程，对原始字节数组进行操作，而不是依赖于 Flink 或 Kafka 客户端自动解压缩。 但是请注意，这些方法可能会导致 Flink 处理的数据不再是可读的格式，因为它们可能仍然是压缩的。你需要确保你的应用程序能够正确地处理和解析这些未解压的数据。 如果你的目标是减少 Flink 在处理数据时的解压缩开销，而你仍然希望在应用程序中使用解压缩后的数据，那么你应该考虑其他的优化策略，例如使用更高效的解压缩库、调整并行度或资源分配等。
在 Apache Flink 中，Kafka 消费者会根据 Kafka 消息的压缩类型自动进行解压缩。如果你想在 Flink 消费 Kafka 数据时禁用自动解压缩，你可以通过配置 Kafka 消费者的参数来实现。
在 Flink 中，Kafka 消费者的配置是通过 Flink Kafka Consumer 的属性进行的。具体来说，你可以在 Properties 中设置 Kafka 消费者的属性，以便在 Flink 作业中使用。
以下是一个在 Flink 代码中配置 Kafka 消费者的示例，以禁用自动解压缩：
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import java.util.Properties;
public class KafkaConsumerExample {
public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); Properties properties = new Properties(); properties.setProperty("bootstrap.servers", "your-bootstrap-servers"); properties.setProperty("group.id", "your-group-id"); properties.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); properties.setProperty("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); // 禁用自动解压缩 properties.setProperty("auto.decompress", "false"); FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>( "your-topic", new SimpleStringSchema(), properties ); env.addSource(kafkaConsumer) .print(); env.execute("Kafka Consumer Example");}}
在上面的示例中，关键是设置了 auto.decompress 属性为 false，这样就禁用了 Kafka 消费者的自动解压缩功能。请确保替换示例中的 Kafka 相关的属性，使其适应你的 Kafka 集群和主题。
请注意，禁用自动解压缩可能会导致在 Flink 中需要手动处理压缩的数据。确保你的处理逻辑能够正确处理数据的压缩格式。，此回答整理自钉群“【③群】Apache Flink China社区”
Apache Flink 在从 Apache Kafka 消费数据时，确实会自动解压缩数据。这是因为 Flink 的
FlinkKafkaConsumer类在内部使用了 Kafka 客户端的默认行为，该客户端会根据 Kafka topic 中的消息头部信息来决定是否需要解压。如果你想让 Flink 在拉取 Kafka 数据时不进行解压缩，可以尝试以下方法：
Properties对象的setProperty()方法，将enable.auto.commit设置为false。这将禁用自动提交 offset，从而防止 Flink 自动解压缩数据。但是请注意，这些方法可能会导致 Flink 处理的数据不再是可读的格式，因为它们可能仍然是压缩的。你需要确保你的应用程序能够正确地处理和解析这些未解压的数据。
如果你的目标是减少 Flink 在处理数据时的解压缩开销，而你仍然希望在应用程序中使用解压缩后的数据，那么你应该考虑其他的优化策略，例如使用更高效的解压缩库、调整并行度或资源分配等。