Pulsar Flink 连接器

Pulsar Flink 连接器使用 Apache Pulsar 和 Apache Flink 处理弹性数据。

前提条件

Java 8 或更高版本
Flink 1.9.0 或更高版本
Pulsar 2.5.0 或更高版本

基本信息

本章节介绍 Pulsar Flink 连接器的基本信息。

客户端

基于新的版本定义模型我们对当前连接器支持的 Pulsar 和 Flink 的支持做了如下的细分：

Flink 版本	Pulsar client 版本 (最低版本)	连接器分支
1.9.x	2.5.x	`release-1.9`
1.10.x	2.5.x	`release-1.10`
1.11.x	2.6.x	`release-1.11`
1.12.x	2.7.x	`release-1.12`

说明
Flink API 每个版本变化较大。我们只在新版本 Flink 上开发新特性。旧 Flink 版本只做 Bug 修复。

版本定义

我们现在将 jar 包发布到 Maven 中央库，你可以直接在 Maven、Gradle 和 SBT 里引用。包含两类连接器，pulsar-flink-connector_2.11 是针对 Scala 2.11 运行环境，而 pulsar-flink-connector_2.12 是给 Scala 2.12 运行环境使用的。这种命名的方式和 Flink 仓库的连接器保持一致。对于连接器的版本号，我们使用 4 位数字来定义，前三位代表能使用的 Flink 版本号，最后一位是我们自增的迭代版本。

这样的版本命名便于用户选取合适的连接器用于项目中，也便于我们去发版。新版连接器中不再直接包含 pulsar-client-all，我们通过依赖的方式将其引入你的项目里，所以你可以修改依赖的 pulsar-client-all 版本来达成多版本兼容。

Maven 项目

对于 Maven 项目，用户可以在 pom.xml 中添加连接器依赖，内容如下。其中 scala.binary.version 和 Flink 的依赖定义一致，你可以直接在 properties 属性中定义。${pulsar-flink-connector.version}可以基于你需要的 Flink 版本去选取，也定义在 properties 属性里。

<dependency>
    <groupId>io.streamnative.connectors</groupId>
    <artifactId>pulsar-flink-connector_${scala.binary.version}</artifactId>
    <version>${pulsar-flink-connector.version}</version>
</dependency>

对于 Maven 项目，想要构建包含库和 Pulsar Flink 连接器所需的所有依赖关系的 JAR 包，用户可以使用以下 shade 插件定义模板：

<plugin>
  <!-- Shade all the dependencies to avoid conflicts -->
  <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
  <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
  <version>${maven-shade-plugin.version}</version>
  <executions>
    <execution>
      <phase>package</phase>
      <goals>
        <goal>shade</goal>
      </goals>
      <configuration>
        <createDependencyReducedPom>true</createDependencyReducedPom>
        <promoteTransitiveDependencies>true</promoteTransitiveDependencies>
        <minimizeJar>false</minimizeJar>

        <artifactSet>
          <includes>
            <include>io.streamnative.connectors:*</include>
            <include>org.apache.pulsar:*</include>
            <!-- more libs to include here -->
          </includes>
        </artifactSet>
        <filters>
          <filter>
            <artifact>*:*</artifact>
            <excludes>
              <exclude>META-INF/*.SF</exclude>
              <exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
              <exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
            </excludes>
          </filter>
        </filters>
        <transformers>
          <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ServicesResourceTransformer" />
          <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.PluginXmlResourceTransformer" />
        </transformers>
      </configuration>
    </execution>
  </executions>
</plugin>

Gradle项目

对于 Gradle 项目，用户需要确保 build.gradle 中添加了 Maven 中央仓库的配置，内容如下：

repositories {
    mavenCentral()
}

对于 Gradle 项目，想要构建包含库和 Pulsar Flink 连接器所需的所有依赖关系的 JAR 包，用户可以使用以下shade 插件定义模板：

buildscript {
    repositories {
        jcenter()
    }
    dependencies {
        classpath 'com.github.jengelman.gradle.plugins:shadow:6.0.0'
    }
}

apply plugin: 'com.github.johnrengelman.shadow'
apply plugin: 'java'

构建 Pulsar Flink 连接器

Pulsar Flink 连接器用来从 Pulsar 中读取数据或者将结果写入 Pulsar。如需构建 Pulsar Flink 连接器，请遵循以下步骤。

克隆源代码。

git clone https://github.com/streamnative/pulsar-flink.git
cd pulsar-flink

安装 Docker。

Pulsar Flink 连接器使用Testcontainers 进行集成测试。为了运行集成测试，请确保已安装 Docker。

设置 Java 版本。

在 pom.xml 文件中修改 java.version 和 java.binary.version 参数。

说明
Java 版本应与使用的 Flink 的 Java 版本保持一致。

构建项目。

mvn clean install -DskipTests

运行测试。

mvn clean install

安装完成后，在本地 Maven 项目库和 target 目录下都会生成一个包含依赖的 JAR 包。

部署 Pulsar Flink 连接器

本章节介绍如何部署 Pulsar Flink 连接器。

Client library

与其他 Flink 应用程序一样，./bin/flink run 命令用于编译和启动用户的应用程序。

如果用户已使用 shade 插件构建了一个包含依赖关系的 JAR 包，则可以使用 --classpath 参数将该 JAR 包添加到 flink run 中。

说明
路径必须采用协议格式（例如，file://），并且所有节点都可以访问该路径。

举例

./bin/flink run -c com.example.entry.point.ClassName file://path/to/jars/your_fat_jar.jar

Scala REPL

在交互式的 Scala shell 中进行尝试 bin/start-scala-shell.sh，你可以使用 --addclasspath 参数直接添加 pulsar-flink-connector_{{SCALA_BINARY_VERSION}}-{{PULSAR_FLINK_VERSION}}.jar。

举例

./bin/start-scala-shell.sh remote <hostname> <portnumber>
  --addclasspath pulsar-flink-connector_{{SCALA_BINARY_VERSION}}-{{PULSAR_FLINK_VERSION}}.jar

有关使用 CLI 提交应用程序的更多信息，参见 Command-Line Interface.

SQL 客户端

如需使用 SQL 客户端并编写 SQL 查询、操作 Pulsar 中的数据，用户可以使用 --addclasspath 参数直接添加 pulsar-flink-connector_{{SCALA_BINARY_VERSION}}-{{PULSAR_FLINK_VERSION}}.jar。

举例

./bin/sql-client.sh embedded --jar pulsar-flink-connector_{{SCALA_BINARY_VERSION}}-{{PULSAR_FLINK_VERSION}}.jar

说明如果连接器的 JAR 包已经位于 $FLINK_HOME/lib 下，请不要再使用 --jar 参数指定连接器的 JAR 包。

默认情况下，要在 SQL 客户端中使用 Pulsar 目录并在启动时自动进行注册，SQL 客户端会从 ./conf/sql-client-defaults.yaml 环境文件中读取其配置。用户需要在此 YAML 文件的 catalogs 部分中添加 Pulsar 目录，如下所示。

catalogs:
- name: pulsarcatalog
    type: pulsar
    default-database: tn/ns
    service-url: "pulsar://localhost:6650"
    admin-url: "http://localhost:8080"
    format: json

使用场景

本章节介绍 Pulsar Flink 连接器的使用场景。

Stream 环境

本章节介绍如何在 Stream 环境中使用 Pulsar Flink 连接器。

Source

在 Flink 中，Pulsar consumer 被称为 FlinkPulsarSource<T>。FlinkPulsarSource<T> 支持访问一个或多个 Pulsar 主题。

用户可以使用以下参数来构造 FlinkPulsarSource<T>。

serviceUrl 和 adminUrl：用于连接 Pulsar 实例的服务地址和管理地址。
PulsarDeserializationSchema：使用 FlinkPulsarSource 时，需要设置 PulsarDeserializationSchema<T>。
Properties：用于配置 Pulsar Consumer 的行为。这些参数中，topic、 topics 或 topicsPattern 参数用于配置消费的 Topic 信息，必须配置取值，且同时只能配置其中一个参数。(topics 参数支持使用逗号（,）分隔多个 Topic。topicsPattern 参数是一个 JAVA 正则表达式，可以匹配若干 Topic。)
FlinkPulsarSource的setStartFromLatest、setStartFromEarliest、setStartFromSpecificOffsets、setStartFromSubscription：用于配置订阅模式。设置为 setStartFromSubscription 订阅模式时，必须开启 checkpoint 功能。

举例

StreamExecutionEnvironment see = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
Properties props = new Properties();
props.setProperty("topic", "test-source-topic");
props.setProperty("partition.discovery.interval-millis", "5000");

FlinkPulsarSource<String> source = new FlinkPulsarSource<>(serviceUrl, adminUrl, PulsarDeserializationSchema.valueOnly(new SimpleStringSchema()), props);

// or setStartFromLatest、setStartFromSpecificOffsets、setStartFromSubscription
source.setStartFromEarliest(); 

DataStream<String> stream = see.addSource(source);

// chain operations on dataStream of String and sink the output
// end method chaining

see.execute();

Sink

Pulsar producer 使用 FlinkPulsarSink 实例。FlinkPulsarSink 实例允许将记录流写入一个或多个 Pulsar Topic。

举例

PulsarSerializationSchema<Person> pulsarSerialization = new PulsarSerializationSchemaWrapper.Builder<>(JsonSer.of(Person.class))
    .usePojoMode(Person. class, RecordSchemaType.JSON)
    .setTopicExtractor(person -> null)
    .build();
FlinkPulsarSink<Person> sink = new FlinkPulsarSink(
    serviceUrl,
    adminUrl,
    Optional.of(topic), // mandatory target topic or use `Optional.empty()` if sink to different topics for each record
    props,
    pulsarSerialization,
    PulsarSinkSemantic.AT_LEAST_ONCE
);

stream.addSink(sink);

PulsarDeserializationSchema

PulsarDeserializationSchema 是 Pulsar Flink 连接器定义的 Flink DeserializationSchema 封装，可以灵活地操作 Pulsar 消息。

PulsarDeserializationSchemaWrapper 是 PulsarDeserializationSchema 的简单实现。用户可以使用 Flink DeserializationSchema 和解码的消息类型信息构造 PulsarDeserializationSchema，如下所示。

PulsarDeserializationSchemaWrapper(new SimpleStringSchema(),DataTypes.STRING())

说明
DataTypes 类型来自 Flink的 table-common 模块。

PulsarSerializationSchema

PulsarSerializationSchema 是 Flink SerializationSchema 的一个封装器，实现更多功能。大多数情况下，用户无需自己实现 PulsarSerializationSchema。我们支持使用 PulsarSerializationSchemaWrapper 来将 Flink SerializationSchema 包装成为 PulsarSerializationSchema。

PulsarSerializationSchema 使用构建器模式。用户可以调用 setKeyExtractor 或 setTopicExtractor，从每个消息中提取密钥和自定义目标 Topic。

Pulsar 在内部维护着自己的 Schema 信息，所以我们的消息在写入 Pulsar 时必须能够导出一个 SchemaInfo。useSpecialMode、useAtomicMode、usePojoMode 和 useRowMode 方法可以帮助用户快速构建 Pulsar 所需的 Schema 信息。

SpecialMode：直接指定 Pulsar 的 Schema<?> 模式。确保该 Schema 和 Flink SerializationSchema 相互兼容。
AtomicMode：对于一些原子类型的数据，传递 AtomicDataType 的类型，如DataTypes.INT()。它对应 Pulsar 中的 Schema<Integer>。
PojoMode：传递一个自定义 Class 对象和 JSON 或 Arvo 中用于指定构建复合类型 Schema 的方式。例如 usePojoMode(Person.class, RecordSchemaType.JSON)。
RowMode：一般来说，用户不会使用这个模式。它用于我们内部的 Table&SQL API 的实现。

容错

启用 Flink 的 checkpoint 功能后，FlinkPulsarSink 可以实现 at-least-once、exactly-once 的交货保证。

除了启用 Flink 的 checkpoint 功能之外，用户还应该配置 setLogFailuresOnly(boolean) 和 setFlushOnCheckpoint(boolean) 参数。

说明
setFlushOnCheckpoint(boolean)：默认情况下，设置为 true。启用此功能后，会在当前 checkpoint snapshotState 时记录写入 Pulsar 的数据。这样可以确保checkpoint 之前的所有数据都已经写入 Pulsar。但是，必须同时开启 Flink 的 at-least-once 设置。

Table 环境

Pulsar Flink 连接器全面支持 Table 功能。

SQL and DDL
Catalog

SQL 和 DDL

本章节介绍 SQL 配置和 DDL 配置。

SQL 配置

CREATE TABLE pulsar (
  `physical_1` STRING,
  `physical_2` INT,
  `eventTime` TIMESTAMP(3) METADATA,
  `properties` MAP<STRING, STRING> METADATA ,
  `topic` STRING METADATA VIRTUAL,
  `sequenceId` BIGINT METADATA VIRTUAL,
  `key` STRING ,
  `physical_3` BOOLEAN
) WITH (
  'connector' = 'pulsar',
  'topic' = 'persistent://public/default/topic82547611',
  'key.format' = 'raw',
  'key.fields' = 'key',
  'value.format' = 'avro',
  'service-url' = 'pulsar://localhost:6650',
  'admin-url' = 'http://localhost:8080',
  'scan.startup.mode' = 'earliest' 
)

INSERT INTO pulsar 
VALUES
 ('data 1', 1, TIMESTAMP '2020-03-08 13:12:11.123', MAP['k11', 'v11', 'k12', 'v12'], 'key1', TRUE),
 ('data 2', 2, TIMESTAMP '2020-03-09 13:12:11.123', MAP['k21', 'v21', 'k22', 'v22'], 'key2', FALSE),
 ('data 3', 3, TIMESTAMP '2020-03-10 13:12:11.123', MAP['k31', 'v31', 'k32', 'v32'], 'key3', TRUE)
 
SELECT * FROM pulsar

SQL 全面支持物理字段、计算列、watermark、METADATA 等特性。

DDL 配置

参数	默认值	描述	必填
connector	null	使用的连接器，可选择pulsar和upsert-pulsar。	是
topic	null	输入或输出的 Topic。如果有多个 Topic，使用半角逗号（, 连接。与 `topic-pattern` 参数互斥。	否
topic-pattern	null	使用正则获得匹配的 Topic。与`topic` 参数互斥。	否
service-url	null	Pulsar broker 的服务地址。	是
admin-url	null	Pulsar Admin 的服务地址	是
scan.startup.mode	latest	Source 的启动模式。支持 `earliest`、`latest`、`external-subscription`、`specific-offsets` 选项。	否
scan.startup.specific-offsets	null	当使用 `specific-offsets` 参数时，必须指定消息偏移量。	否
scan.startup.sub-name	null	当使用 `external-subscription` 参数时，必须设置该参数。	否
discovery topic interval	null	分区发现的时间间隔，单位为毫秒。	否
sink.message-router	key-hash	写消息到 Pulsar 分区的路由方式。支持 `key-hash`、 `round-robin`、自定义 MessageRouter 实现类的引用路径。	否
sink.semantic	at-least-once	Sink 写出消息的保障级别。支持 `at-least-once`、`exactly-once`、`none` 选项。	否
properties	empty	Pulsar 可选的配置集，格式为 `properties.key='value'`。有关详细信息，参见配置参数。	否
key.format	null	Pulsar 消息的键序列化格式。支持 `raw`、`avro`、`json` 等格式。	否
key.fields	null	序列化键时需要使用的 SQL 定义字段。如有多个字段，使用半角逗号（,）连接。	否
key.fields-prefix	null	为键格式的所有字段定义一个自定义前缀，以避免名称与值格式的字段冲突。默认情况下，前缀为空。如果定义了自定义前缀，则 Table 模式和 `'key.fields'` 都将使用带前缀的名称。构造密钥格式的数据类型时，前缀将被删除，并且密钥格式内使用非前缀名称。	否
format或value.format	null	Pulsar 消息正文的序列化格式。支持 `json`、`avro` 等格式。有关详细信息，参见 Flink 格式	是
value.fields-include	ALL	Pulsar 消息正文包含的字段策略。支持 `ALL` 和 `EXCEPT_KEY` 选项。	否

Pulsar 消息的元数据配置

METADATA 标志用于读写 Pulsar 消息中的元数据，如下所示

说明
R/W 列定义了元数据字段是否可读（R）和/或可写（W）。只读列必须声明为 VIRTUAL，以便在 INSERT INTO 操作中排除它们。**

元数据	数据类型	描述	R/W
topic	STRING NOT NULL	Pulsar 消息所在的 topic 的名称。	R
messageId	BYTES NOT NULL	Pulsar 消息 ID。	R
sequenceId	BIGINT NOT NULL	Pulsar 消息的序列号。	R
publishTime	TIMESTAMP(3) WITH LOCAL TIME ZONE NOT NULL	Pulsar 消息的发布时间。	R
eventTime	TIMESTAMP(3) WITH LOCAL TIME ZONE NOT NULL	Pulsar 消息的生成时间。	R/W
properties	MAP<STRING, STRING> NOT NULL	Pulsar 消息的扩展信息。	R/W

Catalog

Flink 始终在当前目录和数据库中搜索表，视图和 UDF。如需使用 Pulsar Catalog 并将 Pulsar 中的 Topic 用作 Flink 中的表，用户应该使用已在 ./conf/sql-client-defaults.yaml 中定义的 pulsarcatalog。

tableEnv.useCatalog("pulsarcatalog")
tableEnv.useDatabase("public/default")
tableEnv.scan("topic0")

Flink SQL> USE CATALOG pulsarcatalog;
Flink SQL> USE `public/default`;
Flink SQL> select * from topic0;

以下配置在环境文件中是可选的，或者可以使用 SET 命令在 SQL 客户端会话中覆盖原先的取值。

Option	Value	Default	Description
`default-database`	默认数据库名称。	public/default	使用 Pulsar catalog 时，Pulsar 中的 Topic 用作 Flink 中的表。因此，`database` 是 `tenant/namespace` 的另一个名称。数据库是表查找或创建的基本路径。
`table-default-partitions`	Topic 默认分区	5	使用 Pulsar catalog 时，Pulsar 中的 Topic 用作 Flink 中的表。因此，创建 Topic 时，需要设置 Topic 分区大小。

更多详细信息，参见DDL 配置。

说明
Catalog 不支持删除tenant/namespace、topic。

高级特性

本章节介绍 Pulsar Flink 连接器支持的高级特性。

Pulsar 原生类型

Pulsar 自身提供了一些基本的原生类型。用户可以通过以下方式使用 Pulsar 的原生类型。

Stream API 环境

PulsarPrimitiveSchema 是 PulsarDeserializationSchema 和 PulsarSerializationSchema 接口的实现形式。用户可以采用类似 new PulsarSerializationSchema(String.class) 的方法创所需要的实例。

Table 环境

我们创建了一款新的 Flink format 组件，命名为atomic。用户可以在 SQL 的 format 中使用。在 Source 中，它会将 Pulsar 原生类型翻译成只有一列值的 RowData。在Sink 中，它会将 RowData 的第一列翻译成 Pulsar 原生类型并写入 Pulsar。

Upsert Pulsar

Flink 社区用户对 Upsert 模式消息队列有很高的需求，主要原因有三个：

将 Pulsar Topic 解释为一个 changelog 流，它将带有键的记录解释为 upsert 事件；
作为实时管道的一部分，将多个流连接起来进行充实，并将结果存储在 Pulsar Topic 中，以便进一步的计算。但结果可能包含更新事件。
作为实时管道的一部分，聚合数据流并将结果存储在 Pulsar Topic 中，以便进一步计算。但是结果可能包含更新事件。

基于这些需求，我们也实现了对 Upsert Pulsar 的支持。该功能支持用户以 upsert 的方式从 Pulsar Topic 中读取数据和向 Pulsar Topic 中写入数据。

在 SQL DDL 定义中，用户将 connector 设置为 upsert-pulsar，即可使用 Upsert Pulsar 连接器。

在配置方面，必须指定 Table 的主键，且key.fields 不能使用。

作为 source，Upsert Pulsar 连接器生产 changelog 流，其中每条数据记录代表一个更新或删除事件。更准确地说，如果存在这个 key（，数据记录中的 value 是同一键的最后一个值的 UPDATE。如果不存在相应的 key，则该更新被视为 INSERT）。用表来类比，changelog 流中的数据记录是 UPSERT，也称为 INSERT/UPDATE，因为任何具有相同键的已存在行都会被覆盖。另外，值为空的消息将会被视作为 DELETE 消息。

作为 sink，Upsert Pulsar 连接器可以消费 changelog 流。它会将 INSERT/UPDATE_AFTER 数据作为正常的 Pulsar 消息写入，并将 DELETE 数据作为 value 为空的 Pulsar 消息写入（表示对应键的消息被删除）。Flink 将根据主键列的值对数据进行分区，从而保证主键上的消息有序，因此同一主键上的更新/删除消息将落在同一分区中。

Key-Shared 订阅模式

在有些场景下，用户需要严格保证消息顺序，这样才能保证正确处理业务。通常，在消息严格保序的情况下，只能同时有一个 consumer 消费消息。这样会导致消息的吞吐量大幅度降低。Pulsar 为这样的场景设计了 Key-Shared 订阅模式。在该模式下，为消息增加 Key，将相同 Key Hash 的消息路由到同一个 consumer ，这样既保证了消息的消息顺序，又提高了吞吐量。

Pulsar Flink 连接器也支持 Key-Shared 订阅模式。可以通过配置参数 enable-key-hash-range=true 启用这个功能。使能后，系统会根据任务的并行度划分每个 consumer 处理的 Key Hash 范围。

配置参数

该参数对应StreamAPI中的FlinkPulsarSource、FlinkPulsarSink构造参数中的Properties对象，Table模式下的配置properties参数。

参数	默认值	描述	生效范围
topic	null	Pulsar Topic。	source
topics	null	使用半角逗号（,）连接的多个 Pulsar Topic。	source
topicspattern	null	使用 Java 正则匹配多的多个 pulsar Topic。	source
partition.discovery.interval-millis	-1	自动发现增减 Topic，单位为毫秒。取值为-1，则表示禁用该功能。	source
clientcachesize	100	Pulsar 客户端的缓存数量。	source、sink
auth-plugin-classname	null	Pulsar 客户端的鉴权类。	source、sink
auth-params	null	Pulsar 客户端的鉴权参数。	source、sink
flushoncheckpoint	true	在 Flink snapshotState 时，向 Pulsar Topic 中写入消息。	sink
failonwrite	false	Sink 出错时，继续确认消息。	sink
polltimeoutms	120000	等待获取下一条消息的超时时间，单位为毫秒。	source
failondataloss	true	数据丢失时，是否失败。	source
commitmaxretries	3	向 Pulsar 消息偏移 offset 时，最大重试次数。	source
scan.startup.mode	latest	消费消息的位置。支持 `earliest` 和 `latest`选项。	source
enable-key-hash-range	false	开启 Pulsar Key-Shared 订阅模式。	source
pulsar.reader.*		Pulsar reader 的详细配置。有关详细信息，参见 Pulsar Reader。	source
pulsar.reader.subscriptionRolePrefix	flink-pulsar-	未指定订阅者时，自动创建订阅者名称的前缀。	source
pulsar.reader.receiverQueueSize	1000	接收队列大小。	source
pulsar.producer.*		Pulsar producer 的详细配置。有关详细信息，参见 Pulsar Producer。	Sink
pulsar.producer.sendTimeoutMs	30000	发送消息时的超时时间，单位为毫秒。	Sink
pulsar.producer.blockIfQueueFull	false	Producer 写入消息的队列满时，支持阻塞方法，而不是抛出异常。	Sink

pulsar.reader.* 和 pulsar.producer.* 定义配置 Pulsar 行为的详细信息。星号（*）可以替换为 Pulsar 中的配置名，有关详细信息，参见 Pulsar Reader和 Pulsar Producer。

在 DDL 语句中，用户可以采用以下配置:

'properties.pulsar.reader.subscriptionRolePrefix' = 'pulsar-flink-',
'properties.pulsar.producer.sendTimeoutMs' = '30000',

认证配置

对于配置了认证的 Pulsar 实例，可以使用与常规 Pulsar 客户端相类似的方式设置 Pulsar Flink 连接器。

对于 FlinkPulsarSource 和 FlinkPulsarSink，支持通过以下两种方式设置认证。

构造参数 Properties 参数。

props.setProperty(PulsarOptions.AUTH_PLUGIN_CLASSNAME_KEY, "org.apache.pulsar.client.impl.auth.AuthenticationToken");
props.setProperty(PulsarOptions.AUTH_PARAMS_KEY, "token:eyJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJzdWIiOiJ1c2VyMSJ9.2AgtxHe8-2QBV529B5DrRtpuqP6RJjrk21Mhnomfivo");

构造参数 ClientConfigurationData 参数。ClientConfigurationData 参数的优先级高于 Properties 参数的优先级。

ClientConfigurationData conf = new ClientConfigurationData();
conf.setServiceUrl(serviceUrl);
conf.setAuthPluginClassName(className);
conf.setAuthParams(params);

有关认证的详细信息，参见 Pulsar Security。

ProtoBuf 支持【试验特性】

该功能基于Flink: New Format of protobuf,目前正处于等待合并中。该功能在SQL模式使用如下:

create table pulsar (
                        a INT,
                        b BIGINT,
                        c BOOLEAN,
                        d FLOAT,
                        e DOUBLE,
                        f VARCHAR(32),
                        g BYTES,
                        h VARCHAR(32),
                        f_abc_7d INT,
                        `eventTime` TIMESTAMP(3) METADATA,
                        compute as a + 1,
                        watermark for eventTime as eventTime
                        ) with (
                        'connector' = 'pulsar',
                        'topic' = 'test-protobuf',
                        'service-url' = 'pulsar://localhost:6650',
                        'admin-url' = 'http://localhost:8080',
                        'scan.startup.mode' = 'earliest',
                        'format' = 'protobuf',
                        'protobuf.message-class-name' = 'org.apache.flink.formats.protobuf.testproto.SimpleTest'
                        )

INSERT INTO pulsar VALUES (1,2,false,0.1,0.01,'haha', ENCODE('1', 'utf-8'), 'IMAGES',1, TIMESTAMP '2020-03-08 13:12:11.123');

要求：SimpleTest类必须实现GeneratedMessageV3。由于该Flink Format: ProtoBuf组件未合并，暂放于本仓库一份源代码用于打包和依赖。

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Pulsar Flink 连接器

前提条件

基本信息

客户端

版本定义

Maven 项目

Gradle项目

构建 Pulsar Flink 连接器

部署 Pulsar Flink 连接器

Client library

Scala REPL

SQL 客户端

使用场景

Stream 环境

Source

Sink

PulsarDeserializationSchema

PulsarSerializationSchema

容错

Table 环境

SQL 和 DDL

SQL 配置

DDL 配置

Pulsar 消息的元数据配置

Catalog

高级特性

Pulsar 原生类型

Stream API 环境

Table 环境

Upsert Pulsar

Key-Shared 订阅模式

配置参数

认证配置

ProtoBuf 支持【试验特性】

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Pulsar Flink 连接器

前提条件

基本信息

客户端

版本定义

Maven 项目

Gradle项目

构建 Pulsar Flink 连接器

部署 Pulsar Flink 连接器

Client library

Scala REPL

SQL 客户端

使用场景

Stream 环境

Source

Sink

PulsarDeserializationSchema

PulsarSerializationSchema

容错

Table 环境

SQL 和 DDL

SQL 配置

DDL 配置

Pulsar 消息的元数据配置

Catalog

高级特性

Pulsar 原生类型

Stream API 环境

Table 环境

Upsert Pulsar

Key-Shared 订阅模式

配置参数

认证配置

ProtoBuf 支持【试验特性】