下面是一个完整的工作应用程序的代码使用新的kafka输入操作符和apex malhar的文件输出操作符。它将字节数组转换为字符串，并使用大小有界的滚动文件（本例中为1k）将它们写入hdfs；在文件大小达到绑定之前，它将有一个带有 .tmp 分机。您可以按照中devt的建议在这两个操作符之间插入其他操作符https://stackoverflow.com/a/36666388):

package com.example.myapexapp;

import java.nio.charset.Charset;
import java.nio.charset.StandardCharsets;

import org.apache.apex.malhar.kafka.AbstractKafkaInputOperator;
import org.apache.apex.malhar.kafka.KafkaSinglePortInputOperator;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import com.datatorrent.api.annotation.ApplicationAnnotation;
import com.datatorrent.api.StreamingApplication;
import com.datatorrent.api.DAG;

import com.datatorrent.lib.io.ConsoleOutputOperator;
import com.datatorrent.lib.io.fs.AbstractFileInputOperator.FileLineInputOperator;
import com.datatorrent.lib.io.fs.AbstractFileOutputOperator;

@ApplicationAnnotation(name="MyFirstApplication")
public class KafkaApp implements StreamingApplication
{

  @Override
  public void populateDAG(DAG dag, Configuration conf)
  {
    KafkaSinglePortInputOperator in = dag.addOperator("in", new KafkaSinglePortInputOperator());
    in.setInitialPartitionCount(1);
    in.setTopics("test");
    in.setInitialOffset(AbstractKafkaInputOperator.InitialOffset.EARLIEST.name());
    //in.setClusters("localhost:2181");
    in.setClusters("localhost:9092");   // NOTE: need broker address, not zookeeper

    LineOutputOperator out = dag.addOperator("out", new LineOutputOperator());
    out.setFilePath("/tmp/FromKafka");
    out.setFileName("test");
    out.setMaxLength(1024);        // max size of rolling output file

    // create stream connecting input adapter to output adapter
    dag.addStream("data", in.outputPort, out.input);
  }
}

/**
 * Converts each tuple to a string and writes it as a new line to the output file
 */
class LineOutputOperator extends AbstractFileOutputOperator<byte[]>
{
  private static final String NL = System.lineSeparator();
  private static final Charset CS = StandardCharsets.UTF_8;
  private String fileName;

  @Override
  public byte[] getBytesForTuple(byte[] t) { return (new String(t, CS) + NL).getBytes(CS); }

  @Override
  protected String getFileName(byte[] tuple) { return fileName; }

  public String getFileName() { return fileName; }
  public void setFileName(final String v) { fileName = v; }
}

在较高的层次上，您的应用程序代码类似于，
kafkasingleportstringinputoperator->avrotopojo->dimensions aggregator->abstractfileoutputoperator的实现
kafkasingleportstringinputooperator-如果您使用的是其他数据类型，则可以使用kafkasingleportbytearrayinputoperator或编写自定义实现。
阿夫罗托波霍-https://github.com/apache/incubator-apex-malhar/blob/5075ce0ef75afccdff2edf4c044465340176a148/contrib/src/main/java/com/datatorrent/contrib/avro/avrotopojo.java.
此运算符将genericrecord转换为用户指定的pojo。用户需要指定应发出的pojo类，否则将使用反射。当前，此运算符用于从容器文件中读取genericrecords，并且只支持基元类型。要从kafka中读取，您可以沿类似的线对运算符建模，并向其添加架构对象解析传入的记录。processtuple方法中的类似操作应该可以工作，schema schema=new schema.parser（）.parse（））；genericdatumreader=新的genericdatumreader（模式）；
维度聚合器-您可以选择此处给定的聚合器之一-https://github.com/apache/incubator-apex-malhar/tree/5075ce0ef75afccdff2edf4c044465340176a148/library/src/main/java/org/apache/apex/malhar/lib/dimensions 或者按照同样的思路编写一个自定义聚合器。
filewriter-来自上面文章中的示例。