Flink接收Kafka中的Avro序列化消息

在Flink官網中可以看到flink接收kafka數據的簡單示例程序

Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
// only required for Kafka 0.8
properties.setProperty("zookeeper.connect", "localhost:2181");
properties.setProperty("group.id", "test");
DataStream<String> stream = env
	.addSource(new FlinkKafkaConsumer08<>("topic", new SimpleStringSchema(), properties));

 這裏傳給FlinkKafkaConsumer08構造方法的第二個參數new SimpleStringSchema()即指定了從kafka獲取消息後反序列化的方式爲字符串序列化方式，當我們的kafka中消息是採用Avro實現序列化後，我們反序列化也要指定爲採用Avro的方式，這裏flink提供了一個叫做AvroDeserializationSchema的類，它可以實現Avro反序列化，實現方式示例如下：

首先創建這個Avro反序列化對象，通過forSpecific(User.class)方法指定需要序列化的實例類class爲User.class（我的數據對象是User類實例）

AvroDeserializationSchema<User> UserSchema = AvroDeserializationSchema.forSpecific(User.class);

其中User類的實例就是我在kafka中傳輸的數據，這樣添加source時就可以使用這個序列化對象了

DataStream<String> stream = env
    .addSource(new FlinkKafkaConsumer08<>("topic", UserSchema, properties));

另外，Flink官網上說這個Avro序列化類不期望使用嵌套的數據結構（嵌套的schema）,原話：This deserialization schema expects that the serialized records DO NOT contain embedded schema.

但是我的User類裏還嵌套了個類，使用起來也能正常解析，沒發現問題