目录1、添加POM依赖2、API使用说明3、序列化器3.1 使用预定义的序列化器3.2 使用自定义的序列化器4、容错保证级别4.1 至少一次 的配置4.2 精确一次 的配置5、这是一个完整的入门案例1、添加POM依赖Apache Flink 集成了通用的 Kafka 连接器，使用时需要根据生产环境的版本引入相应的依赖<!-- 引入 kafka连接器依赖-->
<
前言碎语昨天博主写了《windows环境下flink入门demo实例》实现了官方提供的最简单的单词计数功能，今天升级下，将数据源从socket流换成生产级的消息队列kafka来完成一样的单词计数功能。本文实现的重点主要有两个部分，一是kafka环境的搭建，二是如何使用官方提供的flink-connector-kafka_2.12来消费kafka消息，其他的逻辑部分和上文类似。进入正题本篇博文涉及到
自定义flink-kafka-connector背景：消费特定开始和结束位置的kafka数据，需求是执行flink任务消费完特定位置数据后，任务自行停止。但批任务并不支持消费kafka数据，而流任务不会自行停止，因此需要自定义kafka连接器。flink1.14版本中，DataStream Connectors 有一个属性setBounded,可以设定消费的结束位置，但Table API目前并不支
一 ，并行度 ：同时进行的程序，处理同一组数据1 ，实时性 ： kafka , storm ，spark ，flink微批次处理 ： 好多条数据一起处理。 代表 ： spark非微批次处理 ： 每条数据处理一次，实时性更好。 代表 ： storm , kafkaflink ： 对于 spark 做了一些改进，形成了这么个东西。2 ，怎样增加 kafka 并行度 ： 基础知识每个消费者处理一个分区的
本次实战的内容是开发Flink应用，消费来自kafka的消息，进行实时计算
推荐
原创
2022-07-27 12:49:09
1148阅读
Kafka介绍kafka背景一、 什么是kafka1.1 kafka基本术语1.2 kafka特性1.3 kafka使用场景1.4 kafka的topic为什么要分区？二、Kafka安装2.1 kafak启动2.2 kafka常见命令三、SpringBoot+Kafka3.1 依赖引入3.2 kafka配置3.3 生产者config3.4 消费者config3.5 注册topic并发送消息3.6
转载
2023-08-06 11:40:59
203阅读
目录一，代码部分1，配置kafka2，消费kafka和处理数据3，配置hdfs信息以及落盘3.1 配置滚动落盘信息。3.2 配置分桶策略二，需要增加的依赖三，遇到的问题： 一，代码部分1，配置kafkafinal StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
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
1706阅读
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
3887阅读
前言 实时大屏（real-time dashboard）正在被越来越多的企业采用，用来及时呈现关键的数据指标。并且在实际操作中，肯定也不会仅仅计算一两个维度。由于Flink的“真·流式计算”这一特点，它比Spark Streaming要更适合大屏应用。本文从笔者的实际工作经验抽象出简单的模型，并简要叙述计算流程（当然大部分都是源码）。 数据格式与接入 简化的子订单消息
Flink对接KafKa消费分词统计Demo1. 环境准备环境需要：KafKa_2.12(1.0.0以上)Java_1.8(java 8/11)Flink1.1 KafKa通过Apache KafKa官网下载KafKa，目前版本最新为KafKa_2.12-2.60，KafKa安装包内已包含Zookeeper下载完成后在本地解压可以看到文件夹KafKa_2.12-2.60 KafKa目录
通常情况下，企业中会采取轮询或者随机的方式，通过Kafka的producer向Kafka集群生产数据，来尽可能保证Kafk分区之间的数据是均匀分布的。在分区数据均匀分布的前提下，如果我们针对要处理的topic数据量等因素，设计出合理的Kafka分区数量。对于一些实时任务，比如Spark Streaming/Structured-Streaming、Flink和Kafka集成的应用，消费端不存在长时
Flink消费kafka数据起始offset配置:Flink读取Kafka数据确定开始位置有以下几种设置方式：flinkKafkaConsumer.setStartFromEarliest():从topic的最早offset位置开始处理数据，如果kafka中保存有消费者组的消费位置将被忽略。flinkKafkaConsumer.setStartFromLatest():从topic的最新offse
转载
2023-10-18 21:14:15
579阅读
1.概述最近有同学留言咨询，Flink消费Kafka的一些问题，今天笔者将用一个小案例来为大家介绍如何将Kafka中的数据，通过Flink任务来消费并存储到HDFS上。2.内容这里举个消费Kafka的数据的场景。比如，电商平台、游戏平台产生的用户数据，入库到Kafka中的Topic进行存储，然后采用Flink去实时消费积累到HDFS上，积累后的数据可以构建数据仓库（如Hive）做数据分
转载
2023-09-25 11:30:39
173阅读
应用场景：用Java实现在kafka 的topic1中写数据，有其他程序对topic1中的数据进行消费，并且会把结果写进topic2中，我们需要做的就是往topic1中写数据，并且监测topic2，如果有数据写进topic2就获取此数据import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframewor
转载
2023-05-19 10:14:53
191阅读
## Java Flink 消费 Kafka
### 1. 流程概述
在使用 Java Flink 消费 Kafka 的过程中，需要经历以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤 1 | 创建 Flink 环境 |
| 步骤 2 | 添加 Maven 依赖 |
| 步骤 3 | 创建 Kafka 消费者 |
| 步骤 4 | 定义数据处理逻辑 |
| 步
原创
2023-07-21 23:54:41
255阅读
# Flink消费Kafka Java
Flink是一个开源的流处理框架，它提供了丰富的API和工具，使得我们能够轻松地处理和分析大规模的实时数据流。Kafka是一个分布式流处理平台，它具有高吞吐量、可扩展性和持久性等特点。本文将介绍如何使用Flink消费Kafka，并提供Java代码示例。
## 准备工作
在开始之前，我们需要完成以下准备工作：
1. 下载并安装Flink：可以从Flin
Kafka分区副本重分配 文章目录Kafka分区副本重分配1、前言2、分区副本重分配流程图3、分区副本重分配详细分析3.1 客户端行为3.1.1 执行副本重分配脚本3.1.2 解析并验证传入的参数3.1.3 处理重分配任务3.2 服务端行为3.2.1 基本概念3.2.2 Controller节点行为3.2.3 Broker节点行为3.2.3.1 Broker对LeaderAndIsrRequest
# 使用 Java Flink 消费 Kafka
## 简介
Apache Flink 是一个快速、可扩展且容错的流处理框架，而 Apache Kafka 是一个高吞吐量的分布式发布订阅消息系统。结合使用 Flink 和 Kafka 可以实现强大的实时数据处理和分析。本文将教你如何使用 Java Flink 消费 Kafka 中的消息。
## 准备工作
在开始之前，你需要确保以下几个事项已
原创
2023-10-29 06:40:53
112阅读
Flink是一个开源流处理框架，注意它是一个处理计算框架，类似Spark框架，Flink在数据摄取方面非常准确，在保持状态的同时能轻松地从故障中恢复。Flink内置引擎是一个分布式流数据流引擎，支持 流处理和批处理 ，支持和使用现有存储和部署基础架构的能力，它支持多个特定于域的库，如用于机器学习的FLinkML、用于图形分析的Gelly、用于复杂事件处理的SQL和FlinkC
