分区发现

Flink Kafka Consumer 支持发现动态创建的 Kafka 分区，并使用精准一次的语义保证去消耗它们。在初始检索分区元数据之后（即，当 Job 开始运行时）发现的所有分区将从最早可能的 offset 中消费。

默认情况下，是禁用了分区发现的。若要启用它，请在提供的属性配置中为 flink.partition-discovery.interval-millis 设置大于 0 的值，表示发现分区的间隔是以毫秒为单位的。

FlinkKafkaConsumerBase类中

/** Configuration key to define the consumer's partition discovery interval, in milliseconds. */
	public static final String KEY_PARTITION_DISCOVERY_INTERVAL_MILLIS = "flink.partition-discovery.interval-millis";

局限性当从 Flink 1.3.x 之前的 Flink 版本的 savepoint 恢复 consumer 时，分区发现无法在恢复运行时启用。如果启用了，那么还原将会失败并且出现异常。在这种情况下，为了使用分区发现，请首先在 Flink 1.3.x 中使用 savepoint，然后再从 savepoint 中恢复。

Topic 发现在更高的级别上，Flink Kafka Consumer 还能够使用正则表达式基于 Topic 名称的模式匹配来发现 Topic。请看下面的例子：

final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
properties.setProperty("group.id", "test");

FlinkKafkaConsumer011<String> myConsumer = new FlinkKafkaConsumer011<>(
    java.util.regex.Pattern.compile("test-topic-[0-9]"),
    new SimpleStringSchema(),
    properties);

DataStream<String> stream = env.addSource(myConsumer);
...

在上面的例子中，当 Job 开始运行时，Consumer 将订阅名称与指定正则表达式匹配的所有主题（以 test-topic 开头并以单个数字结尾）。

要允许 consumer 在作业开始运行后发现动态创建的主题，那么请为 flink.partition-discovery.interval-millis 设置非负值。这允许 consumer 发现名称与指定模式匹配的新主题的分区。

kafkaProperties.put("flink.partition-discovery.interval-millis","10000");