Flink消费kafka数据时会自动解压缩数据，有没有什么配置，在拉取的时候不解压缩呢?

在 Apache Flink 中，Kafka 消费者会根据 Kafka 消息的压缩类型自动进行解压缩。如果你想在 Flink 消费 Kafka 数据时禁用自动解压缩，你可以通过配置 Kafka 消费者的参数来实现。
在 Flink 中，Kafka 消费者的配置是通过 Flink Kafka Consumer 的属性进行的。具体来说，你可以在 Properties 中设置 Kafka 消费者的属性，以便在 Flink 作业中使用。
以下是一个在 Flink 代码中配置 Kafka 消费者的示例，以禁用自动解压缩：
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;

import java.util.Properties;

public class KafkaConsumerExample {

public static void main(String[] args) throws Exception {
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

    Properties properties = new Properties();
    properties.setProperty("bootstrap.servers", "your-bootstrap-servers");
    properties.setProperty("group.id", "your-group-id");
    properties.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
    properties.setProperty("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

    // 禁用自动解压缩
    properties.setProperty("auto.decompress", "false");

    FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>(
            "your-topic",
            new SimpleStringSchema(),
            properties
    );

    env.addSource(kafkaConsumer)
       .print();

    env.execute("Kafka Consumer Example");
}

}

在上面的示例中，关键是设置了 auto.decompress 属性为 false，这样就禁用了 Kafka 消费者的自动解压缩功能。请确保替换示例中的 Kafka 相关的属性，使其适应你的 Kafka 集群和主题。
请注意，禁用自动解压缩可能会导致在 Flink 中需要手动处理压缩的数据。确保你的处理逻辑能够正确处理数据的压缩格式。，此回答整理自钉群“【③群】Apache Flink China社区”

Apache Flink 在从 Apache Kafka 消费数据时，确实会自动解压缩数据。这是因为 Flink 的 FlinkKafkaConsumer 类在内部使用了 Kafka 客户端的默认行为，该客户端会根据 Kafka topic 中的消息头部信息来决定是否需要解压。

如果你想让 Flink 在拉取 Kafka 数据时不进行解压缩，可以尝试以下方法：

1. 设置消费者配置：通过调用 Properties 对象的 setProperty() 方法，将 enable.auto.commit 设置为 false。这将禁用自动提交 offset，从而防止 Flink 自动解压缩数据。
2. 手动处理消息：在消费数据时，你可以自定义一个函数或过程，对原始字节数组进行操作，而不是依赖于 Flink 或 Kafka 客户端自动解压缩。

但是请注意，这些方法可能会导致 Flink 处理的数据不再是可读的格式，因为它们可能仍然是压缩的。你需要确保你的应用程序能够正确地处理和解析这些未解压的数据。

如果你的目标是减少 Flink 在处理数据时的解压缩开销，而你仍然希望在应用程序中使用解压缩后的数据，那么你应该考虑其他的优化策略，例如使用更高效的解压缩库、调整并行度或资源分配等。