本文主要讨论如何使用 Alink 的 Kafka 连接组件（Kafka011SourceStreamOp 和 Kafka011SinkStreamOp）读取写入数据。如何你需要一个本地的 Kafka 数据源进行实验，可以参考我另外一篇文章，详细介绍了搭建 Kafka 及建立 Topic 的过程。
- 在 MacOS 上搭建 Kafka
https://zhuanlan.zhihu.com/p/... - 在 Windows 上搭建 Kafka
https://zhuanlan.zhihu.com/p/...
首先，我们演示如何将流式数据写入 Kafka。
假设已经有一个 Kafka 的数据源（譬如：本地 Kafka 数据源，端口为 9092），并且 Kafka 中已经有一个 topic，名称为 iris，则 Kafka 写入组件 Kafka011SinkStreamOp 可以如下设置：
sink = Kafka011SinkStreamOp()\
.setBootstrapServers("localhost:9092")\
.setDataFormat("json")\
.setTopic("iris")注意：Kafka 写入的数据只能为字符串，需要设置每条记录转化为字符串的方式，这里我们使用 Json 格式。
我们还需要构造一个获取流式数据的方式，最简单的方式是使用 CsvSourceStreamOp 组件，将 csv 数据（alink-release.oss-cn-beijing.aliyuncs.com）以流的方式读入。然后，再连接 Kafka 写入组件，开始执行流式操作。完整代码如下：
URL = "https://alink-release.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/data-files/iris.csv"
SCHEMA_STR = "sepal_length double, sepal_width double, petal_length double, petal_width double, category string"
data = CsvSourceStreamOp().setFilePath(URL).setSchemaStr(SCHEMA_STR)
sink = Kafka011SinkStreamOp()\
.setBootstrapServers("localhost:9092")\
.setDataFormat("json")\
.setTopic("iris")
data.link(sink)
StreamOperator.execute()由于 CSV 文件中数据有限，当读取完最后一条时，流式任务会结束。
接下来，我们可以使用 Alink 的 Kafka011SourceStreamOp 组件读取数据，并设置其消费者组 ID，读取模式为从头开始，具体代码如下：
source = Kafka011SourceStreamOp()\
.setBootstrapServers("localhost:9092")\
.setTopic("iris")\
.setStartupMode("EARLIEST")\
.setGroupId("alink_group")
source.print(key='kafka_iris', refreshInterval=1, maxLimit=500)
StreamOperator.execute()执行显示结果如下，PyAlink 对于流式数据的打印，是按一定的时间间隔，每次显示若干条（默认是100）。
message 列显示的每条数据的信息，可以看到直接从 Kafka 中获取的每条数据都是 Json 格式的字符串。
我们在看到流式数据的同时，也注意到，连接 Kafka 的流式任务一直没有退出，需要我们点击菜单栏上的“中断”按钮，强行结束任务。
中断任务后，显示：
注意：之后，还需要点击 Restart 按钮，重启整个引擎，才能继续后面的操作。
接下来，我们需要对字符串里面的数据进行提取。推荐使用 JsonValueStreamOp，通过设置需要提取内容的 JsonPath，提取出各列数据。详细代码如下：
source = Kafka011SourceStreamOp()\
.setBootstrapServers("localhost:9092")\
.setTopic("iris")\
.setStartupMode("EARLIEST")\
.setGroupId("alink_group")
data = source.link(
JsonValueStreamOp()\
.setSelectedCol("message")
.setReservedCols([])
.setOutputCols(["sepal_length", "sepal_width", "petal_length", "petal_width", "category"])
.setJsonPath(["$.sepal_length", "$.sepal_width", "$.petal_length", "$.petal_width","$.category"])
)
data.getColTypes()关于结果数据的 Schema 打印为：
[object, object, object, object, object]可以看出 JsonValueStreamOp 提取出来的结果都是 object 类型的。我们可以使用Flink SQL 的 cast 方法，在代码实现上，只需在连接 JsonValueStreamOp 之后，再连接 SelectStreamOp 并设置其 SQL 语句参数，具体代码如下：
source = Kafka011SourceStreamOp()\
.setBootstrapServers("localhost:9092")\
.setTopic("iris")\
.setStartupMode("EARLIEST")\
.setGroupId("alink_group")
data = source.link(
JsonValueStreamOp()\
.setSelectedCol("message")
.setReservedCols([])
.setOutputCols(["sepal_length", "sepal_width", "petal_length", "petal_width", "category"])
.setJsonPath(["$.sepal_length", "$.sepal_width", "$.petal_length", "$.petal_width","$.category"])
).link(
SelectStreamOp()\
.setClause("CAST(sepal_length AS DOUBLE) AS sepal_length, "\
+ "CAST(sepal_width AS DOUBLE) AS sepal_width, "\
+ "CAST(petal_length AS DOUBLE) AS petal_length, "\
+ "CAST(petal_width AS DOUBLE) AS petal_width, category")
)
data.getColTypes()执行结果为：
[numpy.float64, numpy.float64, numpy.float64, numpy.float64, object]即，每列数据都转化为相应的类型。
下面，我们再对 data 进行打印，并开始执行流式任务，具体代码如下：
data.print()
StreamOperator.execute()流式数据打印显示如下图所示：
可以看出，配合使用 Alink 的相关组件，可以完整地从 Kafka 上读取、写入数据。后面，可通过 Alink 的各算法组件进行深入计算。
以上。Alink 是基于 Flink 的机器学习算法平台，欢迎访问 Alink 的 GitHub 链接获取更多信息。也欢迎加入 Alink 开源用户群进行交流～
Alink GitHub 链接：
https://github.com/alibaba/Alink
▼ 钉钉扫码加入 Alink 技术交流群 ▼
