Flink1.14.4版本消费kafka数据，能外部保存偏移量并维护吗？

Apache Flink 1.14.4版本支持外部管理Kafka消费者偏移量的功能，允许开发者自己实现OffsetCommitCallback或者使用自定义的位移管理策略来保存和恢复消费者的偏移量。

具体做法可以分为以下几种：

1. Checkpoint与Kafka Commit: 默认情况下，Flink使用自己的checkpoint机制来管理Kafka消费者的偏移量。当Flink作业启用checkpoint时，Kafka consumer的偏移量会在checkpoint完成后提交到Kafka。你可以配置job的checkpoint interval以及是否在每次checkpoint后自动提交offset。

2. 自定义Offset Commit Callback: 如果你想在Flink提交offset到Kafka之外的地方（例如Redis、MySQL、ZooKeeper等），可以通过实现org.apache.flink.api.common.functions.RuntimeContext#addAccumulator并结合FlinkKafkaConsumer的setCommitOffsetsOnCheckpoints(false)，并在processElement或onCheckpoint方法中手动保存offset到外部系统。

3. 自定义Offset Storage: 你也可以完全自定义Flink Kafka connector的offset存储方式。Flink 1.14版本支持FlinkKafkaConsumer的setStartFromTimestamp(...)、setStartFromGroupOffsets(...)等方法，但要完全自定义偏移量管理策略，可能需要实现自己的SourceFunction或者深入定制Kafka consumer。

4. Flink State Backend: 通过将Kafka偏移量保存在Flink的状态后端（如FsStateBackend、RocksDBStateBackend等），并在恢复时从状态后端加载偏移量，但这仍然属于Flink内部的管理方式，而非严格意义上的“外部”。

总的来说，如果你想在Flink 1.14.4版本中让Kafka消费者偏移量存储在非Kafka自身的存储系统中，可以通过上述第二种或第三种方式进行自定义开发。在实际应用中，确保自定义的偏移量管理策略能够正确处理容错恢复，确保数据处理的一致性和完整性。

Flink的元数据血缘可以通过Flink的Savepoint机制来获取。具体步骤如下：

1. 开启Checkpoint，设置Savepoint的时间间隔和策略。
2. 在应用程序运行过程中，Flink会定期将作业的状态保存到分布式文件系统（如HDFS）中。
3. 当需要获取元数据血缘时，可以从最近的一个或多个Savepoint恢复作业状态。
4. 通过分析Savepoint中的元数据信息，可以获取作业的输入输出关系、算子依赖关系等血缘信息。

此外，Flink还提供了REST API和Web界面，可以方便地查看和管理作业的状态、Savepoint等信息。

是的，Flink 1.14.4版本支持外部保存Kafka消费偏移量并维护。

在Flink中，可以使用KafkaConsumer类来消费Kafka数据。通过设置setCommitOffsetsOnCheckpoint参数为true，可以在检查点时自动提交消费偏移量到Kafka。同时，还可以使用setAutoCommitOffsetsEnabled参数来启用或禁用自动提交偏移量。

如果希望将消费偏移量保存到外部存储中，可以使用setStateBackend和setKeyGroupRange方法来指定状态后端和键分组范围。然后，可以使用Kafka消费者的状态后端来保存消费偏移量。

以下是一个示例代码片段，展示了如何在Flink中使用KafkaConsumer类消费Kafka数据并保存消费偏移量到外部存储：

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.KeyedSerializationSchemaWrapper;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class FlinkKafkaConsumerExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        properties.setProperty("group.id", "test");
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>(properties, new SimpleStringSchema(), "test-topic");
        DataStream<String> stream = env.addSource(kafkaConsumer);
        // 处理数据流...
        env.execute("Flink Kafka Consumer Example");
    }
}

在上面的示例中，我们创建了一个FlinkKafkaConsumer对象来消费名为"test-topic"的Kafka主题。通过设置适当的属性，我们可以连接到Kafka集群并开始消费数据。然后，我们将消费的数据流添加到Flink应用程序中进行处理。最后，我们执行Flink应用程序以启动流式处理任务。