认识Flink流处理在自然环境中，数据的产生原本就是流式的。无论是来自 Web 服务器的事件数据，证券交易所的交易数据，还是来自工厂车间机器上的传感器数据，其数据都是流式的。但是当你分析数据时，可以围绕 有界流（bounded）或 无界流（unbounded）两种模型来组织处理数据，当然，选择不同的模型，程序的执行和处理方式也都会不同。批处理是有界数据流处理的范例。在这种模式下，你可以选择在计算结
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2024-08-07 09:21:50
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Kafka客户端开发中有一个ProducerConfig和ConsumerConfig，熟悉这两个文件内容的含义对我们使用,调优Kafka是非常有帮助的生产者配置参数释义1.bootstrap.servers 指定Kafka集群所需的broker地址清单，默认 ""2.metadata.max.age.ms 强制刷新元数据时间，毫秒，默认300000，5分钟3.batch.size 指定Pro
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2024-03-22 09:37:11
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开启Check Point时Checkpoint后，同步offset给kafka。未开启Check Point时enable.auto.commit: true auto.commit.interval.ms: 1500
原创
2022-03-09 10:01:45
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开启Check Point时Checkpoint后，同步offset给kafka。未开启Check Point时enable.auto.commit: true auto.commit.interval.ms: 1500
原创
2021-09-11 10:42:45
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在Kafka Version为0.11.0.0之后，Consumer的Offset信息不再默认保存在Zookeeper上，而是选择用Topic的形式保存下来。在命令行中可以使用kafka-consumer-groups的脚本实现Offset的相关操作。更新Offset由三个维度决定：Topic的作用域、重置策略、执行方案。Topic的作用域–all-topics：为consumer group下所
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2022-08-07 00:44:48
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随着电脑的使用时间越来越长，它的性能也会有点影响，如果没有及时清理电脑，系统太拥挤的话，还会经常出现卡顿的现象。若一不小心错误操作或者是遭受到病毒、木马程序的攻击，不仅电脑的安全性会大大下降，甚至还会出现系统奔溃，导致无法启动等现象。 这时候，很多人都会选择重装系统。但除了重装系统，Win10还有重置电脑的功能。这两者都可达到修复系统的目的，但却也存在区别。01、重装系统重装系统是指对
本文目录1.Consumer 位移(offset)1.2 位移（offset）的作用2. 位移（offset）提交导致的问题2.1 消息丢失2.2 消息重复消费3 Consumer位移提交方式3.1 自动提交3.2 手动同步提交3.4 手动异步提交3.5 同步异步组合提交4 位移管理 1.Consumer 位移(offset)消费者提交位移（offset），是消费者往一个名为_consumer_
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2024-03-16 00:31:51
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Kafka 中的消费者位移 __consumer_offsets__consumer_offsets 在 Kafka 源码中有个更为正式的名字，叫位移主题，即 Offsets Topic。老版本 Consumer 的位移管理是依托于 Apache ZooKeeper 的，它会自动或手动地将位移数据提交到 ZooKeeper 中保存。当 Consumer 重启后，它能自动从 ZooKeeper 中读
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2024-02-27 10:34:03
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kafka升级官方指导及注意事项
从0.8.x，0.9.x，0.10.0.x，0.10.1.x，0.10.2.x，0.11.0.x，1.0.x，1.1.x，2.0.x或2.1.x升级到2.2.0如果要从2.1.x之前的版本升级，请参阅以下注释，以了解用于存储使用者偏移量的架构的更改。将inter.broker.protocol.version更改为最新版
简介在使用kafka时，大多数场景对于数据少量的不一致（重复或者丢失）并不关注，比如日志，因为不会影响最终的使用或者分析，但是在某些应用场景（比如业务数据），需要对任何一条消息都要做到精确一次的消费，才能保证系统的正确性，kafka并不提供准确一致的消费API，需要我们在实际使用时借用外部的一些手段来保证消费的精确性，下面我们介绍如何实现kafka消费机制这篇文章KafkaConsum
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2024-05-07 16:46:59
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在上一篇博客中介绍了使用Consumer订阅多个Topic或者多个Partition：Kafka：Consumer订阅在上一篇博客的测试样例中，Consumer都是自动提交offset，这
原创
2022-11-09 18:54:01
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org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer#pollOnce 结论就是：consumer 拉取到消息后，会更新保存的位点信息，下
原创
2022-11-15 15:10:41
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# Java Kafka Consumer 获取 Offset 的详细解析
Apache Kafka 是一个分布式流处理平台，常用于数据流的处理和传输。Kafka 中的 Consumer 作为消息的接收者，它不仅需要能够读取消息，还需要管理和维持自己的 Offset。本文将通过代码示例，以详细的方式介绍如何在 Java 中获取 Kafka Consumer 的 Offset。
## 什么是 O
目的最近会不定期抽空整理flink的相关知识，整理的逻辑大纲就是下面自己画的学习框架图。如果有大佬发现下面知识框架有问题也欢迎指出。因为FlinkKafkaConsumer 是flink自己对kafka的数据读取进行管理的中间件，与kafka自带的进度管理方式稍有不同，而kafka又是flink最常用的resource和sink之一。这里对FlinkKafkaConsumer的管理机制进行学习记录
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2024-04-23 11:46:31
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Kafka Consumer - 消费者跟生产者一样，消费者也属于kafka的客户端，不过kafka消费者是从kafka读取数据的应用，侧重于读数据。一个或多个消费者订阅kafka集群中的topic，并从broker接收topic消息，从而进行业务处理。今天来学习下kafka consumer基本使用。消费者example组件版本kafka_2.13-3.3.1JDK17apache-maven-
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2023-08-19 20:09:42
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目录分区分配策略Rebalance机制Offset存储机制分区分配策略前面提到消费者组订阅的topic的每个分区只能被同一消费者组内的一个消费者所消费，同一个消费者组内的消费者是如何选择它应该消费的topic的分区有下面两种策略：RandomRobin（轮循）：把消费者组订阅的所有topic当成一个整体来看待，将这些topic内的分区轮循着分配给组内的所有消费者，可以达到均衡分配的目的。但可能会出
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2024-04-15 11:09:58
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新版本 Consumer 的位移管理机制就是将 Consumer 的位移数据作为一条条普通的 Kafka 消息，提交到 __consumer_offsets 中。__consumer_offsets 的主要作用是保存 Kafka 消费者的位移信息。这个提交过程不仅要实现高持久性，还要支持高频的写操作。位移主题的 Key 中保存 3 部分内容：<Group ID，topic，分区号 >,
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2024-03-02 11:43:18
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最近使用Flink的时候注意到一个不大不小的问题，就是关于Flink中使用FlinkKafkaConsumer时并行度设置的问题，这个算子的并行度最好是等于kafka中使用的topic的分区数。大于或者小于分区数都是有问题的，小于这个分区数不能够充分利用kafka的并发性能，大于分区数则会导致算子线程空
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2023-11-23 23:54:30
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随着大数据技术的快速发展，Apache Flink已经成为流式处理的热门选择。而Kafka作为常用的消息队列系统，也被广泛应用于数据传输和存储。在使用Flink处理Kafka数据时，管理offset是非常重要的一环，它可以确保数据的精准处理，并且能够避免数据重复消费。本文将介绍如何在Flink中管理Kafka offset，并提供代码示例帮助你实现这一过程。
### 操作流程
首先，让我们来看一
原创
2024-05-28 11:11:18
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flink消费kafka数据，提交消费组offset有三种类型1、开启checkpoint：在checkpoint完成后提交2、开启checkpoint，禁用checkpoint提交：不提交消费组offset3、不开启checkpoint：依赖kafkaclient的自动提交重点当然是开启checkpoint的时候，怎么提交消费组的offset一个简单的flink程序：读取kafkatopic数据
原创
2021-02-07 15:37:33
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