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title: Kafka
weight: 3
type: docs
aliases:
  - /zh/dev/table/connectors/kafka.html
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-->

# Apache Kafka SQL 连接器

{{< label "Scan Source: Unbounded" >}}
{{< label "Sink: Streaming Append Mode" >}}

Kafka 连接器提供从 Kafka topic 中消费和写入数据的能力。

依赖
------------

{{< sql_download_table "kafka" >}}

Kafka 连接器目前并不包含在 Flink 的二进制发行版中，请查阅[这里]({{< ref "docs/dev/configuration/overview" >}})了解如何在集群运行中引用 Kafka 连接器。

如何创建 Kafka 表
----------------

以下示例展示了如何创建 Kafka 表：

```sql
CREATE TABLE KafkaTable (
  `user_id` BIGINT,
  `item_id` BIGINT,
  `behavior` STRING,
  `ts` TIMESTAMP_LTZ(3) METADATA FROM 'timestamp'
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'user_behavior',
  'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
  'properties.group.id' = 'testGroup',
  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
  'format' = 'csv'
)
```

可用的元数据
------------------

以下的连接器元数据可以在表定义中通过元数据列的形式获取。

`R/W` 列定义了一个元数据是可读的（`R`）还是可写的（`W`）。
只读列必须声明为 `VIRTUAL` 以在 `INSERT INTO` 操作中排除它们。

<table class="table table-bordered">
    <thead>
    <tr>
      <th class="text-left" style="width: 25%">键</th>
      <th class="text-center" style="width: 30%">数据类型</th>
      <th class="text-center" style="width: 40%">描述</th>
      <th class="text-center" style="width: 5%">R/W</th>
    </tr>
    </thead>
    <tbody>
    <tr>
      <td><code>topic</code></td>
      <td><code>STRING NOT NULL</code></td>
      <td>Kafka 记录的 Topic 名。</td>
      <td><code>R/W</code></td>
    </tr>
    <tr>
      <td><code>partition</code></td>
      <td><code>INT NOT NULL</code></td>
      <td>Kafka 记录的 partition ID。</td>
      <td><code>R</code></td>
    </tr>
    <tr>
      <td><code>headers</code></td>
      <td><code>MAP<STRING, BYTES> NOT NULL</code></td>
      <td>二进制 Map 类型的 Kafka 记录头（Header）。</td>
      <td><code>R/W</code></td>
    </tr>
    <tr>
      <td><code>leader-epoch</code></td>
      <td><code>INT NULL</code></td>
      <td>Kafka 记录的 Leader epoch（如果可用）。</td>
      <td><code>R</code></td>
    </tr>
    <tr>
      <td><code>offset</code></td>
      <td><code>BIGINT NOT NULL</code></td>
      <td>Kafka 记录在 partition 中的 offset。</td>
      <td><code>R</code></td>
    </tr>
    <tr>
      <td><code>timestamp</code></td>
      <td><code>TIMESTAMP_LTZ(3) NOT NULL</code></td>
      <td>Kafka 记录的时间戳。</td>
      <td><code>R/W</code></td>
    </tr>
    <tr>
      <td><code>timestamp-type</code></td>
      <td><code>STRING NOT NULL</code></td>
      <td>Kafka 记录的时间戳类型。可能的类型有 "NoTimestampType"，
          "CreateTime"（会在写入元数据时设置），或 "LogAppendTime"。</td>
      <td><code>R</code></td>
    </tr>
    </tbody>
</table>

以下扩展的 `CREATE TABLE` 示例展示了使用这些元数据字段的语法：

```sql
CREATE TABLE KafkaTable (
  `event_time` TIMESTAMP_LTZ(3) METADATA FROM 'timestamp',
  `partition` BIGINT METADATA VIRTUAL,
  `offset` BIGINT METADATA VIRTUAL,
  `user_id` BIGINT,
  `item_id` BIGINT,
  `behavior` STRING
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'user_behavior',
  'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
  'properties.group.id' = 'testGroup',
  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
  'format' = 'csv'
);
```

**格式元信息**

连接器可以读出消息格式的元数据。格式元数据的配置键以 `'value.'` 作为前缀。

以下示例展示了如何获取 Kafka 和 Debezium 的元数据字段：

```sql
CREATE TABLE KafkaTable (
  `event_time` TIMESTAMP_LTZ(3) METADATA FROM 'value.source.timestamp' VIRTUAL,  -- from Debezium format
  `origin_table` STRING METADATA FROM 'value.source.table' VIRTUAL, -- from Debezium format
  `partition_id` BIGINT METADATA FROM 'partition' VIRTUAL,  -- from Kafka connector
  `offset` BIGINT METADATA VIRTUAL,  -- from Kafka connector
  `user_id` BIGINT,
  `item_id` BIGINT,
  `behavior` STRING
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'user_behavior',
  'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
  'properties.group.id' = 'testGroup',
  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
  'value.format' = 'debezium-json'
);
```

连接器参数
----------------

<table class="table table-bordered">
    <thead>
    <tr>
      <th class="text-left" style="width: 25%">参数</th>
      <th class="text-center" style="width: 8%">是否必选</th>
      <th class="text-center" style="width: 7%">默认值</th>
      <th class="text-center" style="width: 10%">数据类型</th>
      <th class="text-center" style="width: 50%">描述</th>
    </tr>
    </thead>
    <tbody>
    <tr>
      <td><h5>connector</h5></td>
      <td>必选</td>
      <td style="word-wrap: break-word;">（无）</td>
      <td>String</td>
      <td>指定使用的连接器，Kafka 连接器使用 <code>'kafka'</code>。</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><h5>topic</h5></td>
      <td>可选</td>
      <td style="word-wrap: break-word;">（无）</td>
      <td>String</td>
      <td>当表用作 source 时读取数据的 topic 名，或当表用作 sink 时写入的 topic 名。它还支持通过分号分隔的 topic 列表，如 <code>'topic-1;topic-2'</code> 来作为 source 的 topic 列表。注意，“topic-pattern”和“topic”只能指定其中一个。对于 sink 来说，topic 名是写入数据的 topic。它还支持 sink 的 topic 列表。提供的 topic 列表被视为 `topic` 元数据列的有效值的允许列表。如果提供了列表，对于 sink 表，“topic”元数据列是可写的并且必须指定。</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><h5>topic-pattern</h5></td>
      <td>可选</td>
      <td style="word-wrap: break-word;">（无）</td>
      <td>String</td>
      <td>用于读取或写入的 topic 名称模式的正则表达式。所有匹配指定正则表达式的 topic 名称将在作业开始运行时被消费者订阅。对于 sink 来说，`topic` 元数据列是可写的，必须提供并且与 `topic-pattern` 正则表达式匹配。注意，“topic-pattern”和“topic”只能指定其中一个。</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><h5>properties.bootstrap.servers</h5></td>
      <td>必选</td>
      <td style="word-wrap: break-word;">（无）</td>
      <td>String</td>
      <td>逗号分隔的 Kafka broker 列表。</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><h5>properties.group.id</h5></td>
      <td>对 source 可选，不适用于 sink</td>
      <td style="word-wrap: break-word;">（无）</td>
      <td>String</td>
      <td>Kafka source 的消费组 id。如果未指定消费组 ID，则会使用自动生成的 "KafkaSource-{tableIdentifier}" 作为消费组 ID。</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><h5>properties.*</h5></td>
      <td>可选</td>
      <td style="word-wrap: break-word;">（无）</td>
      <td>String</td>
      <td>
         可以设置和传递任意 Kafka 的配置项。后缀名必须匹配在 <a href="https://kafka.apache.org/documentation/#configuration">Kafka 配置文档</a> 中定义的配置键。Flink 将移除 "properties." 配置键前缀并将变换后的配置键和值传入底层的 Kafka 客户端。例如，你可以通过 <code>'properties.allow.auto.create.topics' = 'false'</code> 来禁用 topic 的自动创建。但是某些配置项不支持进行配置，因为 Flink 会覆盖这些配置，例如 <code>'key.deserializer'</code> 和 <code>'value.deserializer'</code>。
      </td>
    </tr>
    <tr>
      <td><h5>format</h5></td>
      <td>必选</td>
      <td style="word-wrap: break-word;">（无）</td>
      <td>String</td>
      <td>用来序列化或反序列化 Kafka 消息的格式。
      请参阅 <a href="{{< ref "docs/connectors/table/formats/overview" >}}">格式</a> 页面以获取更多关于格式的细节和相关配置项。
      注意：该配置项和 <code>'value.format'</code> 二者必需其一。
      </td>
    </tr>
    <tr>
      <td><h5>key.format</h5></td>
      <td>可选</td>
      <td style="word-wrap: break-word;">（无）</td>
      <td>String</td>
      <td>用来序列化和反序列化 Kafka 消息键（Key）的格式。
      请参阅 <a href="{{< ref "docs/connectors/table/formats/overview" >}}">格式</a> 页面以获取更多关于格式的细节和相关配置项。
      注意：如果定义了键格式，则配置项 <code>'key.fields'</code> 也是必需的。
      否则 Kafka 记录将使用空值作为键。
      </td>
    </tr>
    <tr>
      <td><h5>key.fields</h5></td>
      <td>可选</td>
      <td style="word-wrap: break-word;">[]</td>
      <td>List&lt;String&gt;</td>
      <td>表结构中用来配置消息键（Key）格式数据类型的字段列表。默认情况下该列表为空，因此消息键没有定义。
        列表格式为 <code>'field1;field2'</code>。
      </td>
    </tr>
    <tr>
      <td><h5>key.fields-prefix</h5></td>
      <td>可选</td>
      <td style="word-wrap: break-word;">（无）</td>
      <td>String</td>
      <td>为所有消息键（Key）格式字段指定自定义前缀，以避免与消息体（Value）格式字段重名。默认情况下前缀为空。
        如果定义了前缀，表结构和配置项 <code>'key.fields'</code> 都需要使用带前缀的名称。
        当构建消息键格式字段时，前缀会被移除，消息键格式将会使用无前缀的名称。
        请注意该配置项要求必须将 <code>'value.fields-include'</code> 配置为 <code>'EXCEPT_KEY'</code>。
      </td>
    </tr>
    <tr>
      <td><h5>value.format</h5></td>
      <td>必选</td>
      <td style="word-wrap: break-word;">（无）</td>
      <td>String</td>
      <td>序列化和反序列化 Kafka 消息体时使用的格式。
      请参阅 <a href="{{< ref "docs/connectors/table/formats/overview" >}}">格式</a> 页面以获取更多关于格式的细节和相关配置项。
      注意：该配置项和 <code>'format'</code> 二者必需其一。
      </td>
    </tr>
    <tr>
      <td><h5>value.fields-include</h5></td>
      <td>可选</td>
      <td style="word-wrap: break-word;">ALL</td>
      <td><p>枚举类型</p> 可选值：[ALL, EXCEPT_KEY]</td>
      <td>定义消息体（Value）格式如何处理消息键（Key）字段的策略。
        默认情况下，表结构中 <code>'ALL'</code> 即所有的字段都会包含在消息体格式中，即消息键字段在消息键和消息体格式中都会出现。
      </td>
    </tr>
    <tr>
      <td><h5>scan.startup.mode</h5></td>
      <td>可选</td>
      <td style="word-wrap: break-word;">group-offsets</td>
      <td>Enum</td>
      <td>Kafka consumer 的启动模式。有效值为：<code>'earliest-offset'</code>，<code>'latest-offset'</code>，<code>'group-offsets'</code>，<code>'timestamp'</code> 和 <code>'specific-offsets'</code>。
       请参阅下方 <a href="#起始消费位点">起始消费位点</a> 以获取更多细节。</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><h5>scan.startup.specific-offsets</h5></td>
      <td>可选</td>
      <td style="word-wrap: break-word;">（无）</td>
      <td>String</td>
      <td>在使用 <code>'specific-offsets'</code> 启动模式时为每个 partition 指定 offset，例如 <code>'partition:0,offset:42;partition:1,offset:300'</code>。
      </td>
    </tr>
    <tr>
      <td><h5>scan.startup.timestamp-millis</h5></td>
      <td>可选</td>
      <td style="word-wrap: break-word;">（无）</td>
      <td>Long</td>
      <td>在使用 <code>'timestamp'</code> 启动模式时指定启动的时间戳（单位毫秒）。</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><h5>scan.bounded.mode</h5></td>
      <td>optional</td>
      <td style="word-wrap: break-word;">unbounded</td>
      <td>Enum</td>
      <td>Bounded mode for Kafka consumer, valid values are <code>'latest-offset'</code>, <code>'group-offsets'</code>, <code>'timestamp'</code> and <code>'specific-offsets'</code>.
       See the following <a href="#bounded-ending-position">Bounded Ending Position</a> for more details.</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><h5>scan.bounded.specific-offsets</h5></td>
      <td>optional</td>
      <td>yes</td>
      <td style="word-wrap: break-word;">(none)</td>
      <td>String</td>
      <td>Specify offsets for each partition in case of <code>'specific-offsets'</code> bounded mode, e.g. <code>'partition:0,offset:42;partition:1,offset:300'. If an offset
       for a partition is not provided it will not consume from that partition.</code>.
      </td>
    </tr>
    <tr>
      <td><h5>scan.bounded.timestamp-millis</h5></td>
      <td>optional</td>
      <td>yes</td>
      <td style="word-wrap: break-word;">(none)</td>
      <td>Long</td>
      <td>End at the specified epoch timestamp (milliseconds) used in case of <code>'timestamp'</code> bounded mode.</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><h5>scan.topic-partition-discovery.interval</h5></td>
      <td>可选</td>
      <td style="word-wrap: break-word;">5分钟</td>
      <td>Duration</td>
      <td>Consumer 定期探测动态创建的 Kafka topic 和 partition 的时间间隔。需要显式地设置'scan.topic-partition-discovery.interval'为0才能关闭此功能</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><h5>scan.parallelism</h5></td>
      <td>optional</td>
      <td>no</td>
      <td style="word-wrap: break-word;">(none)</td>
      <td>Integer</td>
      <td>定义 Kafka source 算子的并行度。默认情况下会使用全局默认并行度。</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><h5>sink.partitioner</h5></td>
      <td>可选</td>
      <td style="word-wrap: break-word;">'default'</td>
      <td>String</td>
      <td>Flink partition 到 Kafka partition 的分区映射关系，可选值有：
      <ul>
        <li><code>default</code>：使用 Kafka 默认的分区器对消息进行分区。</li>
        <li><code>fixed</code>：每个 Flink partition 最终对应最多一个 Kafka partition。</li>
        <li><code>round-robin</code>：Flink partition 按轮循（round-robin）的模式对应到 Kafka partition。只有当未指定消息的消息键时生效。</li>
        <li>自定义 <code>FlinkKafkaPartitioner</code> 的子类：例如 <code>'org.mycompany.MyPartitioner'</code>。</li>
      </ul>
      请参阅下方 <a href="#sink-分区">Sink 分区</a> 以获取更多细节。
      </td>
    </tr>
    <tr>
      <td><h5>sink.semantic</h5></td>
      <td>可选</td>
      <td style="word-wrap: break-word;">at-least-once</td>
      <td>String</td>
      <td>定义 Kafka sink 的语义。有效值为 <code>'at-least-once'</code>，<code>'exactly-once'</code> 和 <code>'none'</code>。请参阅 <a href='#一致性保证'>一致性保证</a> 以获取更多细节。</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><h5>sink.parallelism</h5></td>
      <td>可选</td>
      <td style="word-wrap: break-word;">（无）</td>
      <td>Integer</td>
      <td>定义 Kafka sink 算子的并行度。默认情况下，并行度由框架定义为与上游串联的算子相同。</td>
    </tr>
    </tbody>
</table>

特性
----------------

### 消息键（Key）与消息体（Value）的格式

Kafka 消息的消息键和消息体部分都可以使用某种 [格式]({{< ref "docs/connectors/table/formats/overview" >}}) 来序列化或反序列化成二进制数据。

**消息体格式**

由于 Kafka 消息中消息键是可选的，以下语句将使用消息体格式读取和写入消息，但不使用消息键格式。
`'format'` 选项与 `'value.format'` 意义相同。
所有的格式配置使用格式识别符作为前缀。

```sql
CREATE TABLE KafkaTable (
  `ts` TIMESTAMP_LTZ(3) METADATA FROM 'timestamp',
  `user_id` BIGINT,
  `item_id` BIGINT,
  `behavior` STRING
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  ...

  'format' = 'json',
  'json.ignore-parse-errors' = 'true'
)
```

消息体格式将配置为以下的数据类型：

```text
ROW<`user_id` BIGINT, `item_id` BIGINT, `behavior` STRING>
```

**消息键和消息体格式**

以下示例展示了如何配置和使用消息键和消息体格式。
格式配置使用 `'key'` 或 `'value'` 加上格式识别符作为前缀。

```sql
CREATE TABLE KafkaTable (
  `ts` TIMESTAMP_LTZ(3) METADATA FROM 'timestamp',
  `user_id` BIGINT,
  `item_id` BIGINT,
  `behavior` STRING
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  ...

  'key.format' = 'json',
  'key.json.ignore-parse-errors' = 'true',
  'key.fields' = 'user_id;item_id',

  'value.format' = 'json',
  'value.json.fail-on-missing-field' = 'false',
  'value.fields-include' = 'ALL'
)
```

消息键格式包含了在 `'key.fields'` 中列出的字段（使用 `';'` 分隔）和字段顺序。
因此将配置为以下的数据类型：

```text
ROW<`user_id` BIGINT, `item_id` BIGINT>
```

由于消息体格式配置为 `'value.fields-include' = 'ALL'`，所以消息键字段也会出现在消息体格式的数据类型中：

```text
ROW<`user_id` BIGINT, `item_id` BIGINT, `behavior` STRING>
```

**重名的格式字段**

如果消息键字段和消息体字段重名，连接器无法根据表结构信息将这些列区分开。
`'key.fields-prefix'` 配置项可以在表结构中为消息键字段指定一个唯一名称，并在配置消息键格式的时候保留原名。

以下示例展示了在消息键和消息体中同时包含 `version` 字段的情况：

```sql
CREATE TABLE KafkaTable (
  `k_version` INT,
  `k_user_id` BIGINT,
  `k_item_id` BIGINT,
  `version` INT,
  `behavior` STRING
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  ...

  'key.format' = 'json',
  'key.fields-prefix' = 'k_',
  'key.fields' = 'k_version;k_user_id;k_item_id',

  'value.format' = 'json',
  'value.fields-include' = 'EXCEPT_KEY'
)
```

消息体格式必须配置为 `'EXCEPT_KEY'` 模式。格式将被配置为以下的数据类型：

```text
消息键格式：
ROW<`version` INT, `user_id` BIGINT, `item_id` BIGINT>

消息体格式：
ROW<`version` INT, `behavior` STRING>
```

### Topic 和 Partition 的探测

`topic` 和 `topic-pattern` 配置项决定了 source 消费的 topic 或 topic 的匹配规则。`topic` 配置项可接受使用分号间隔的 topic 列表，例如 `topic-1;topic-2`。
`topic-pattern` 配置项使用正则表达式来探测匹配的 topic。例如 `topic-pattern` 设置为 `test-topic-[0-9]`，则在作业启动时，所有匹配该正则表达式的 topic（以 `test-topic-` 开头，以一位数字结尾）都将被 consumer 订阅。

为允许 consumer 在作业启动之后探测到动态创建的 topic，请将 `scan.topic-partition-discovery.interval` 配置为一个非负值。这将使 consumer 能够探测匹配名称规则的 topic 中新的 partition。

请参阅 [Kafka DataStream 连接器文档]({{< ref "docs/connectors/datastream/kafka" >}}#kafka-consumer-topic-和分区发现) 以获取更多关于 topic 和 partition 探测的信息。

注意 topic 列表和 topic 匹配规则只适用于 source。对于 sink 端，Flink 目前只支持单一 topic。

### 起始消费位点

`scan.startup.mode` 配置项决定了 Kafka consumer 的启动模式。有效值为：

* `group-offsets`：从 Zookeeper/Kafka 中某个指定的消费组已提交的偏移量开始。
* `earliest-offset`：从可能的最早偏移量开始。
* `latest-offset`：从最末尾偏移量开始。
* `timestamp`：从用户为每个 partition 指定的时间戳开始。
* `specific-offsets`：从用户为每个 partition 指定的偏移量开始。

默认值 `group-offsets` 表示从 Zookeeper/Kafka 中最近一次已提交的偏移量开始消费。

如果使用了 `timestamp`，必须使用另外一个配置项 `scan.startup.timestamp-millis` 来指定一个从格林尼治标准时间 1970 年 1 月 1 日 00:00:00.000 开始计算的毫秒单位时间戳作为起始时间。

如果使用了 `specific-offsets`，必须使用另外一个配置项 `scan.startup.specific-offsets` 来为每个 partition 指定起始偏移量，
例如，选项值 `partition:0,offset:42;partition:1,offset:300` 表示 partition `0` 从偏移量 `42` 开始，partition `1` 从偏移量 `300` 开始。

### Bounded Ending Position

The config option `scan.bounded.mode` specifies the bounded mode for Kafka consumer. The valid enumerations are:
<ul>
<li><span markdown="span">`group-offsets`</span>: bounded by committed offsets in ZooKeeper / Kafka brokers of a specific consumer group. This is evaluated at the start of consumption from a given partition.</li>
<li><span markdown="span">`latest-offset`</span>: bounded by latest offsets. This is evaluated at the start of consumption from a given partition.</li>
<li><span markdown="span">`timestamp`</span>: bounded by a user-supplied timestamp.</li>
<li><span markdown="span">`specific-offsets`</span>: bounded by user-supplied specific offsets for each partition.</li>
</ul>

If config option value `scan.bounded.mode` is not set the default is an unbounded table.

If `timestamp` is specified, another config option `scan.bounded.timestamp-millis` is required to specify a specific bounded timestamp in milliseconds since January 1, 1970 00:00:00.000 GMT.

If `specific-offsets` is specified, another config option `scan.bounded.specific-offsets` is required to specify specific bounded offsets for each partition,
e.g. an option value `partition:0,offset:42;partition:1,offset:300` indicates offset `42` for partition `0` and offset `300` for partition `1`. If an offset for a partition is not provided it will not consume from that partition.

### CDC 变更日志（Changelog） Source

Flink 原生支持使用 Kafka 作为 CDC 变更日志（changelog） source。如果 Kafka topic 中的消息是通过变更数据捕获（CDC）工具从其他数据库捕获的变更事件，则你可以使用 CDC 格式将消息解析为 Flink SQL 系统中的插入（INSERT）、更新（UPDATE）、删除（DELETE）消息。

在许多情况下，变更日志（changelog） source 都是非常有用的功能，例如将数据库中的增量数据同步到其他系统，审核日志，数据库的物化视图，时态表关联数据库表的更改历史等。

Flink 提供了几种 CDC 格式： 

* [debezium]({{< ref "docs/connectors/table/formats/debezium.md" >}}) 
* [canal]({{< ref "docs/connectors/table/formats/canal.md" >}})
* [maxwell]({{< ref "docs/connectors/table/formats/maxwell.md" >}}) 

### Sink 分区

配置项 `sink.partitioner` 指定了从 Flink 分区到 Kafka 分区的映射关系。
默认情况下，Flink 使用 [Kafka 默认分区器](https://github.com/apache/kafka/blob/trunk/clients/src/main/java/org/apache/kafka/clients/producer/internals/DefaultPartitioner.java) 来对消息分区。默认分区器对没有消息键的消息使用 [粘性分区策略（sticky partition strategy）](https://www.confluent.io/blog/apache-kafka-producer-improvements-sticky-partitioner/) 进行分区，对含有消息键的消息使用 murmur2 哈希算法计算分区。

为了控制数据行到分区的路由，也可以提供一个自定义的 sink 分区器。'fixed' 分区器会将同一个 Flink 分区中的消息写入同一个 Kafka 分区，从而减少网络连接的开销。

### 一致性保证

默认情况下，如果查询在 [启用 checkpoint]({{< ref "docs/dev/datastream/fault-tolerance/checkpointing" >}}#enabling-and-configuring-checkpointing) 模式下执行时，Kafka sink 按照至少一次（at-lease-once）语义保证将数据写入到 Kafka topic 中。

当 Flink checkpoint 启用时，`kafka` 连接器可以提供精确一次（exactly-once）的语义保证。

除了启用 Flink checkpoint，还可以通过传入对应的 `sink.semantic` 选项来选择三种不同的运行模式：

 * `none`：Flink 不保证任何语义。已经写出的记录可能会丢失或重复。
 * `at-least-once` (默认设置)：保证没有记录会丢失（但可能会重复）。
 * `exactly-once`：使用 Kafka 事务提供精确一次（exactly-once）语义。当使用事务向 Kafka 写入数据时，请将所有从 Kafka 中消费记录的应用中的 `isolation.level` 配置项设置成实际所需的值（`read_committed` 或 `read_uncommitted`，后者为默认值）。

请参阅 [Kafka 文档]({{< ref "docs/connectors/datastream/kafka" >}}#kafka-producers-和容错) 以获取更多关于语义保证的信息。

### Source 按分区 Watermark

Flink 对于 Kafka 支持发送按分区的 watermark。Watermark 在 Kafka consumer 中生成。
按分区 watermark 的合并方式和在流 shuffle 时合并 Watermark 的方式一致。
Source 输出的 watermark 由读取的分区中最小的 watermark 决定。
如果 topic 中的某些分区闲置，watermark 生成器将不会向前推进。
你可以在表配置中设置 [`'table.exec.source.idle-timeout'`]({{< ref "docs/dev/table/config" >}}#table-exec-source-idle-timeout) 选项来避免上述问题。

请参阅 [Kafka watermark 策略]({{< ref "docs/dev/datastream/event-time/generating_watermarks" >}}#watermark-策略和-kafka-连接器) 以获取更多细节。

### 安全
要启用加密和认证相关的安全配置，只需将安全配置加上 "properties." 前缀配置在 Kafka 表上即可。下面的代码片段展示了当依赖 SQL client JAR 时， 如何配置 Kafka 表
以使用 PLAIN 作为 SASL 机制并提供 JAAS 配置：
```sql
CREATE TABLE KafkaTable (
  `user_id` BIGINT,
  `item_id` BIGINT,
  `behavior` STRING,
  `ts` TIMESTAMP_LTZ(3) METADATA FROM 'timestamp'
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  ...
  'properties.security.protocol' = 'SASL_PLAINTEXT',
  'properties.sasl.mechanism' = 'PLAIN',
  'properties.sasl.jaas.config' = 'org.apache.flink.kafka.shaded.org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLoginModule required username=\"username\" password=\"password\";'
)
```
另一个更复杂的例子，当依赖 SQL client JAR 时，使用 SASL_SSL 作为安全协议并使用 SCRAM-SHA-256 作为 SASL 机制：
```sql
CREATE TABLE KafkaTable (
  `user_id` BIGINT,
  `item_id` BIGINT,
  `behavior` STRING,
  `ts` TIMESTAMP_LTZ(3) METADATA FROM 'timestamp'
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  ...
  'properties.security.protocol' = 'SASL_SSL',
  /* SSL 配置 */
  /* 配置服务端提供的 truststore (CA 证书) 的路径 */
  'properties.ssl.truststore.location' = '/path/to/kafka.client.truststore.jks',
  'properties.ssl.truststore.password' = 'test1234',
  /* 如果要求客户端认证，则需要配置 keystore (私钥) 的路径 */
  'properties.ssl.keystore.location' = '/path/to/kafka.client.keystore.jks',
  'properties.ssl.keystore.password' = 'test1234',
  /* SASL 配置 */
  /* 将 SASL 机制配置为 as SCRAM-SHA-256 */
  'properties.sasl.mechanism' = 'SCRAM-SHA-256',
  /* 配置 JAAS */
  'properties.sasl.jaas.config' = 'org.apache.flink.kafka.shaded.org.apache.kafka.common.security.scram.ScramLoginModule required username=\"username\" password=\"password\";'
)
```

在作业 JAR 中 Kafka 客户端依赖的类路径被重置了（relocate class），登录模块（login module）的类路径可能会不同，因此需要根据登录模块在
JAR 中实际的类路径来改写以上配置。在 SQL client JAR 中，Kafka client 依赖被重置在了 `org.apache.flink.kafka.shaded.org.apache.kafka`
路径下，因此以上的代码片段中 plain 登录模块的类路径写为 `org.apache.flink.kafka.shaded.org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLoginModule`。

关于安全配置的详细描述，请参阅 <a href="https://kafka.apache.org/documentation/#security">Apache Kafka 文档中的"安全"一节</a>。

数据类型映射
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Kafka 将消息键值以二进制进行存储，因此 Kafka 并不存在 schema 或数据类型。Kafka 消息使用格式配置进行序列化和反序列化，例如 csv，json，avro。
因此，数据类型映射取决于使用的格式。请参阅 [格式]({{< ref "docs/connectors/table/formats/overview" >}}) 页面以获取更多细节。

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