flink1.12怎么通过kerberos认证读取kafka数据
使用Kafka的Kerberos认证
Kafka是一款分布式流式处理平台,可以实时读写大规模的消息流数据。而Kerberos是一种网络身份验证协议,可以提供强大的安全认证机制。在Flink 1.12版本中,可以通过Kerberos认证来读取Kafka数据。下面将介绍如何在Flink 1.12中进行配置以实现该功能。
配置Kafka连接属性
为了与Kafka进行连接,需要在Flink Job中配置相关的连接属性。这些属性包括Kafka的地址、认证方式和认证信息等。以下是需要配置的属性:
- bootstrap.servers:Kafka集群的地址
- security.protocol:认证协议,需要设置为SASL_PLAINTEXT或SASL_SSL之一
- sasl.kerberos.service.name:Kerberos服务的名称,例如"kafka"
在Flink的Job代码中,可以使用以下方式来配置这些属性:
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-kafka</artifactId>
<version>1.12.0</version>
<scope>runtime</scope>
</dependency>
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
...
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bootstrap.servers", "kafka:9092");
properties.setProperty("security.protocol", "SASL_PLAINTEXT");
properties.setProperty("sasl.kerberos.service.name", "kafka");
FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>("topic", new SimpleStringSchema(), properties);
...
设置Kerberos认证
除了配置Kafka连接属性外,还需要在Flink的执行环境中设置Kerberos认证。Flink提供了一个KerberosOptions类,可以用于设置Kerberos认证相关的参数。以下是需要设置的参数:
- krb5conf:Kerberos配置文件的路径
- keytab:Keytab文件的路径
- principal:服务主体的名称
在Flink的Job代码中,可以使用以下方式来设置Kerberos认证:
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Preconditions;
...
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.getConfig().setBoolean(KerberosOptions.KRB5_DEBUG, true);
env.getConfig().setString(KerberosOptions.KRB5_CONF_PATH, "/etc/krb5.conf");
env.getConfig().setString(KerberosOptions.KEYTAB_PATH, "/etc/kafka.keytab");
env.getConfig().setString(KerberosOptions.PRINCIPAL, "kafka/broker.hostname.com@REALM");
...
读取Kafka数据
配置完Kafka连接属性和Kerberos认证后,就可以使用Flink的Kafka Consumer来读取数据了。在Flink Job中,可以将Kafka Consumer传递给相应的数据流操作函数,如map、filter等,以对读取的数据进行处理。以下是一个示例代码:
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
...
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bootstrap.servers", "kafka:9092");
properties.setProperty("security.protocol", "SASL_PLAINTEXT");
properties.setProperty("sasl.kerberos.service.name", "kafka");
FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>("topic", new SimpleStringSchema(), properties);
DataStream<String> kafkaStream = env.addSource(kafkaConsumer);
kafkaStream.map(x -> x.toUpperCase()).print();
...
env.execute("Kafka Kerberos Example");
通过以上配置和代码,可以在Flink 1.12中实现使用Kerberos认证读取Kafka数据的功能。
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