实现功能因为直接写clickhouse的分布式表在数据量比较大的时候会有各种问题，所以做了一个flink读取kafka数据然后路由写入到相应的本地表节点，并且关于不同的表的配置信息可以随时更改并设置生效时间。实现流程首先从kafka将数据读取过来然后进行相应的处理及逻辑判断写入到对应的clickhouse表格中最后根据CDC读取来的配置信息进行相应节点的hash路由，直接写入本地表读取kafka数
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2023-09-26 15:40:20
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# 使用 Java Flink 处理 Kafka 中的 JSON 数据
在现代大数据处理环境中，流式处理逐渐成为一种重要的手段。Apache Flink 作为一个流处理引擎，提供了强大的特性，使得开发者可以轻松地处理来自 Kafka 的数据。本文将介绍如何使用 Java Flink 从 Kafka 中读取 JSON 格式的数据，并对其进行处理。
## 1. 准备工作
在开始之前，确保你已经安
原创
2024-10-05 04:05:09
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前言flink是实时计算的重要集成组件，这里演示如何集成，并且使用一个小例子。例子是kafka输入消息，用逗号隔开，统计每个相同单词出现的次数，这么一个功能。一、kafka环境准备1.1 启动kafka这里我使用的kafka版本是3.2.0，部署的方法可以参考，kafka部署cd kafka_2.13-3.2.0
bin/zookeeper-server-start.sh config/zooke
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2023-11-02 11:12:30
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Flink 提供了专门的 Kafka 连接器，向 Kafka topic 中读取或者写入数据。Flink Kafka Consumer 集成了 Flink 的 Checkpoint 机制，可提供 exactly-once 的处理语义。为此，Flink 并不完全依赖于跟踪 Kafka 消费组的偏移量，而是在内部跟踪和检查偏移量。本文内容较长，可以关注收藏。
引言当我们在使
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2024-03-22 10:44:56
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前言本篇文章将引入Kafka 0.11，实现真正的实时流计算改造 本次改造将仅改造数据输入流和输出流的部分
定义消息传递格式上篇文章我们定义了数据格式，基于此我们来定义kafka的传递数据的格式，即为${timetamp},${word}，中间用逗号分隔，好吧我承认看起来是和当时我们定义数据格式是一样的，但是这里要注意的是分隔符的选取 因为我们这里不是复杂的业务场景，不需要用上json，用
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2024-07-17 16:46:50
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1. pom文件依赖<properties>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
<maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
<maven.co
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2024-03-15 08:45:10
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目录KeyedDeserializationSchema 解析从kafka直接读出JSON获取kafka message的元信息消费到指定位置自动停止 KeyedDeserializationSchema 解析 KeyedDeserializationSchema是flink-kafka-connector（1.7）的一个重要的类，它的作用是将kaf
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2023-12-14 02:18:22
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Flink获取Kafka中消息的Offset 写入到Mysql前期准备环境准备python Faker制造假数据脚本编写数据测试功能展示 虽然Flink消费kafka有着完善的checkpoint机制，可以使得程序停止后再次能从上一次的消费位点继续消费，但是有时候flink的checkpoint也会失败，或者checkpoint管理起来不够灵活，我们想自己维护kafka 的offset信息。
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2023-11-20 01:00:20
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文章目录1. Flink读取Kafka数据2. 读取不同数据类型的kafka数据 Flink有封装好的读写kafka数据的connector可以直接使用，但不同的数据格式该使用什么方法获取？自己想要的自定义数据格式，如byte[]等原生没有，又该如何实现？下面进行详细介绍。 1. Flink读取Kafka数据引入的pom依赖（根据具体kafka的版本选择，笔者使用的kafka是0.9版本）&l
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2023-07-14 17:14:05
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Flink再接入kafka时候难免会遇到重复消费和少消费场景网上很多还没有flink的偏移量管理的好文档自行设置偏移量保存位置这里采用了zookeeper作为保存的地址，就是实时更新偏移量属性。再job挂掉后重新拉取偏移量保存下来 就能一次消费啦，但真正做到一次消费必须和业务场景结合来做，比如事务。废话不多说啦，我本地实现了一个小demo先导入必要的pom<dependency>
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2023-09-01 07:05:58
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最近在项目中使用Flink的dataStream进行开发,使用Kafka作为source,接入数据,对数据进行清洗转换以后,吐到下游的kafka中.项目主要步骤:Kafka作为Flink的source 接入问题.FlinkKafkaProducer 发送不同的信息到不同的topic,并按照一定规则进行路由FlinkKafkaProducer保证EXACTLY_ONCE使用的配置问题.以下是主要的代
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2023-10-05 19:39:27
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使用 Flink SQL 抽取 Kafka JSON 格式数据
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus
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2024-02-10 20:57:48
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为什么高吞吐？•写数据–1.页缓存技术•kafka写出数据时先将数据写到操作系统的pageCache上,由操作系统自己决定什么时候将数据写到磁盘上–2.磁盘顺序写•磁盘顺序写的性能会比随机写快上几百倍•读数据–常规的IO读文件流程•1.OS从硬盘读取数据到内核区的pageCache缓存•2.用户进程将数据拷贝到用户区的内存•3.用户进程再把数据写到Socket缓存,数据流入内核区的SocketBu
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2024-02-08 07:48:30
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# 使用Flink Java读取Kafka中的JSON进行计算
Apache Flink是一个强大的流处理框架，广泛应用于实时数据处理和分析。它支持多种数据源，其中Kafka是流数据的主要传输工具之一。在本文中，我们将探讨如何使用Flink Java从Kafka读取JSON数据并进行简单计算。
## 环境准备
在开始之前，请确保已安装以下环境：
1. **Apache Kafka**: 已
原创
2024-10-21 06:33:47
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# 使用 Apache Flink 处理 Kafka 中的 JSON 数据
在大数据处理领域，Apache Flink 和 Apache Kafka 是两个不可或缺的工具。Flink 是一个流处理框架，而 Kafka 负责消息的存储和传输。本文将探讨如何使用 Flink 从 Kafka 消费 JSON 数据，并进行一些简单的处理。我们的目标是从 Kafka 中消费用户活动日志，并将其转化为较为友
## Flink解析Kafka的JSON写入MySQL
### 引言
Apache Flink是一个开源的流式处理框架，可以处理大规模的数据集，提供了高效、可扩展的实时数据处理能力。而Kafka是一个分布式的流式数据平台，可以用于高吞吐量的数据传输。在实际的应用场景中，我们经常会遇到将Kafka中的JSON数据解析并写入到MySQL数据库的需求。本篇文章将介绍如何使用Flink实现这个功能。
原创
2023-08-15 09:26:23
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笔者在某次实践过程中，搭建了一个Flink监控程序，监控wikipedia编辑，对编辑者编辑的字节数进行实时计算，最终把数据sink到kafka的消费者中展示出来，监控程序本身比较简单，只要在程序中指定好WikipediaEditsSource源并配置好sink与kafka关联就可以，类似一个略微复杂版的wordcount，按照网络上的教程，在实践的最后，开启zookeeper服务和kafka服务
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2024-06-05 00:19:57
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虽然Flink消费kafka有着完善的checkpoint机制，可以使得程序停止后再次能从上一次的消费位点继续消费，但是有时候flink的checkpoint也会失败，或者checkpoint管理起来不够灵活，我们想自己维护kafka 的offset信息。但是Flink封装的FlinkKafkaConsumer并不能直接的获取kafka 消息的offset现在有两种实现方法，原理都是一样的，第二种就是知道这里可以改就行了，真正使用的时候还是第一种。原理：将kafka消息的offset和partitio
原创
2022-01-07 16:32:18
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虽然Flink消费kafka有着完善的checkpoint机制，可以使得程序停止后再次能从上一次的消费位点继续消费，但是有时候flink的checkpoint也会失败，或者checkpoint管理起来不够灵活，我们想自己维护kafka 的offset信息。但是Flink封装的FlinkKafkaConsumer并不能直接的获取kafka 消息的offset现在有两种实现方法，原理都是一样的，第二种就是知道这里可以改就行了，真正使用的时候还是第一种。原理：将kafka消息的offset和partitio
原创
2021-06-21 15:52:21
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Flink程序部署本地部署package com.baizhi.jsy.deploy
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
object FlinkWordCountCreateLocal {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1.创建流计算执⾏行行环境
val env =
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2024-06-25 17:21:56
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