如何正确使用Flink Connector？( 九 )
message String topic int partition long offset) 函数 。
另外 Flink 中也提供了一些常用的序列化反序列化的 schema 类 。 例如 ， SimpleStringSchema ， 按字符串方式进行序列化、反序列化 。 TypeInformationSerializationSchema ， 它可根据 Flink 的 TypeInformation 信息来推断出需要选择的 schema 。 JsonDeserializationSchema 使用 jackson 反序列化 json 格式消息 ， 并返回 ObjectNode ， 可以使用 .get(“property”) 方法来访问相应字段 。
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消费起始位置设置
如何设置作业从 kafka 消费数据最开始的起始位置 ， 这一部分 Flink 也提供了非常好的封装 。 在构造好的 FlinkKafkaConsumer 类后面调用如下相应函数 ， 设置合适的起始位置 。
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setStartFromGroupOffsets ， 也是默认的策略 ， 从 group offset 位置读取数据 ， group offset 指的是 kafka broker 端记录的某个 group 的最后一次的消费位置 。 但是 kafka broker 端没有该 group 信息 ， 会根据 kafka 的参数\"auto.offset.reset\"的设置来决定从哪个位置开始消费 。
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