如何使用pyflink kafka解密数据

Apache Flink是一个流处理框架，可用于处理未连接的数据流。 KAFKA是一个分布式的流处理平台，用于构建实时数据流管道和应用程序。 要将Kafka与Flink进行数据解码，您必须遵循以下步骤：

首先，确保您的Flink Project包含Kafka和Flink-Connector-Kafka依赖关系。 将以下依赖项添加到您的Maven Project的pom.xml文件：

依赖项
！ -Flink Kafka Connector- 依赖项 groupID org.apache.apache.flink /groupID
Artifactid Flink-Connector-kafka_2.11 /artifactid
deftinc。
edectis / dependencies

用flink版本（例如1.12.0）替换$ {flink.version}。

接下来，创建一个Kafka消费者

，并创建一个Kafka消费者来阅读Kafka主题中的数据。 您需要创建一个实现org.apache.flink.streaming.api.functions.source.sourcefunction接口的类，并在其中实现Run（）方法。 此方法使用Flink的Kafka连接器读取数据。

org.apache.flink.streaming.api.functions.source.sourcefunction;
导入org.apache.flink.streating.connectors.kafka.flinkkafkaconsumer;
导入java.util.properties; =属性;
@Override 公共void Run（SourceContext String CTX）throv异常{
flinkkafkaconsumer string kafkacosumer = new flinkkafkafkacosumer（
主题，

新的simpleAtringschema（h] new SimpleAtringsChema（h] New SimpleAtringsChema（）， kafkaconsumer.kafkaconsullist;和解密库，如果您使用的是AES加密算法，则可以使用Java中的Javax.Crypto软件包解密数据。 首先，您需要在代码中导入相应类，并在Run（）方法中实现解码逻辑。

javax.crypto.cipher;
导入javax.crypto.spec.secretkeyspec;
インポートjava.nio.charset.standardcharsets;
导入java.util.base64;
// ... {
// ...
flinkkafkaconsumer string kafkaconSumer = new flinkkafkafkacosumer（
トピック、
新的simplestringschema（
kafkaconsumer.setstartfromlatest（） kafkaconsumer.poll（ctx.getCheckPointlock（（contectedmessage））{ // 1。分析秘密
字节[] jeybytes = your-ceret-key .get-bytes（stardentcharsets.utf_8）; SecretKeyspec SecretKeyspec = new SecretKeyspec（keybytes，aes）; cipher.init（cipher.decrypt_mode，secretkeyspec）; // 3。
字节[] decodedMessage = base64.getDecoder（）。解码（加密消息）; string（decryptedbytes，standardcharsets.utf_8）;

将KAFKA消费者添加到Flink Stream处理程序

最后，将创建的Kafka消费者添加到Flink Stream处理程序中，以在流处理过程中读取和解密数据。

org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;类FlinkKadeCryptimptionexample {
公共静态void main（string [] args）抛出{
streamExecutionEnvironment env = streamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment（）; ，Localhost：9092）;
properties.setproperty（group.id，flink-conmumer）;
// CAFKA源 datastream strim string kafkasource = env.AddSource（new Kafkasource（Your-Topic，properties））; ）；

现在，当您运行Flink程序时，它会读取Kafka主题中的加密数据，并在流处理过程中解密它。

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