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：

  1. bootstrap.servers：Kafka 集群的地址
  2. security.protocol：认证协议，需要设置为 SASL_PLAINTEXT 或 SASL_SSL 之一
  3. 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);
...
Java

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：

  1. krb5conf：Kerberos 配置文件的路径
  2. keytab：Keytab 文件的路径
  3. 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");
...
Java

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");
Java

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。