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
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KafkaApache kafka 是一个分布式消息系统,能作为生产者消费者问题连接的框架。1. Kafka的特性 1)高吞吐/低延迟:kafka每秒可以处理几十万条消息,它的延迟最低只有几毫秒 2)可扩展性:kafka集群支持热扩展 3)持久性/可靠性:消息被持久化到本地磁盘,并且支持数据备份 4)容错性:允许集群中节点失败(若副本数量为n,则允许n-1个节点失败) 5)高并发:支持数千个客户端
  Kafka中的partition机制和Flink的并行度机制深度结合  Kafka可以作为Flink的source和sink  任务失败,通过设置kafka的offset来恢复应用  setStartFromGroupOffsets()【默认的消费策略】默认读取上次保存的offset信息; 如果是应用第一次启动,读取不到上次的offset信息,则会根据这个参数auto.offset.rese
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引入jar<dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-java</artifactId> <version>1.8.0</version> </dependency> <dependency>
1.30.Flink SQL案例将Kafka数据写入hive 1.30.1.1.场景,环境,配置准备 1.30.1.2.案例代码 1.30.1.2.1.编写pom.xml文件 1.30.1.2.2.Maven工程resources下编写配置文件log4j2.properties 1.30.1.2.3.Maven工程resources下编写配置文件logback.xml 1.30.1.2.4.Mav
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1、maven依赖,pom.xml文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSch
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flink run \-m yarn-cluster \-ys 2 \-yjm 2g \-ytm 4g \-c com.xxxxx.flink.app.incr.TradeOrderBinlogResolveApp \-d \/opt/tools/flink-1.12.0/xxxxx-realtime-etl-1.0-SNAPSHOT.jarpackage com.xxxxx.flink.app.incr;import com.alibaba.otter.canal.protocol.
原创 2022-01-07 16:14:35
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flink run \-m yarn-cluster \-ys 2 \-yjm 2g \-ytm 4g \-c com.xxxxx.flink.app.incr.TradeOrderBinlogResolveApp \-d \/opt/tools/flink-1.12.0/xxxxx-realtime-etl-1.0-SNAPSHOT.jarpackage com.xxxxx.flink.app.incr;import com.alibaba.otter.canal.protocol.
原创 2021-06-21 15:52:13
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文章目录背景:现象与分析解决方案总结:拓展参考 背景:最近笔者所在的公司在调研使用flink,因为公司只有笔者一个大数据开发,笔者有幸主导了此次调研,但是我们也属于新手上路,之后也会将过程中遇到的一些坑和大家分享。当然了目前我们还在DataStream Api阶段挣扎,争取早日将flink sql上线,这次的错误是在开发过程中消费kafka时遇到。特此记录一下备忘,也希望对大家有帮助,下面我们看
博主最近在做数据迁移的工作,但是在迁移的过程中遇到了一个问题,数据总是无缘无故的丢失,而且我的日志也没有报任何的错误异常信息,后经过排查,flink消费kafka的时候我是通过事件时间处理数据的,有水位线的概念,由于kafka中的数据有大量的乱序现象,而且乱序的时间也比较严重,虽然写入数据的工作不是博主做的,但是抱着求知的心态,还是差了一下是什么原因会导致kafka中的数据出现乱序。kafka
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## Flink实时消费KafkaHive ### 引言 随着大数据时代的到来,越来越多的企业开始使用流式处理框架来处理实时数据。Apache Flink作为一款开源的流式处理框架,具有高吞吐、低延迟、容错性强等优势,成为业内流行的选择之一。本文将介绍如何使用Flink实时消费Kafka消息,并将结果存储到Hive中。 ### 什么是KafkaKafka是一个分布式的流处理平台,最初
原创 10月前
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一、背景说明深夜接到客户紧急电话,反馈腾讯云 kafka 中有大量消息堆积未及时消费。每分钟堆积近 100w 条数据。但是查看 ES 监控,各项指标都远还没到性能瓶颈。后天公司就要搞电商促销活动,到时候数据量是现在的至少 2 倍,这让客户很是着急。这究竟是怎么回事呢?该从何排查才能发现问题所在呢?下面我们一起还原“案发”现场。二、客户面临问题及分析集群使用场景:使用腾讯云 ES 集群存储业务日志数
一、事件背景集群服务器崩溃导致众多大数据组件异常强制关闭,重启服务器器和集群后,所有组件状态正常,但是flink任务不能正常运行。二、问题现象重启服务器后看似一切正常,组件状态良好但是在提交flink任务时发现一个问题,zookeeper时不时报canary的测试失败随后查看flink运行日志,发现报错:获取topic元数据超时,并且是所有任务都报这个三、定位问题要解决问题就要找到产生问题的根源结
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
简单介绍flink-kafka-connector用来连接kafka,用于消费kafka的数据, 并传入给下游的算子。使用方式首先来看下flink-kafka-connector的简单使用, 在官方文档中已经介绍了,传入相关的配置, 创建consumer对象, 并调用addsource即可Properties properties = new Properties(); properties.se
转载 2023-07-29 23:21:13
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# Kafka入库Hive流程 ## 1. 概述 在本文中,我们将讨论如何使用Kafka将数据实时入库Hive中。Kafka是一个分布式流处理平台,用于发布和订阅流数据。而Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础架构,用于数据提取、转换和加载。 ## 2. 流程图 下面的甘特图展示了Kafka入库Hive的整个流程。我们将按照这个流程逐步介绍每个步骤。 ```mermaid gant
原创 10月前
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背景 公司的系统是一个对外提供服务的接口,每一次调用日志都需要保存到hive中,以便后期做数据分析。每天的调用量在亿级,日志数据量100G以上,在量级还没有这么大的时候,采取的办法比较原始:直接通过log4j打印到日志文件,然后通过抽数工具同步到hive中,每天凌晨同步前一天的数据。随着量级增大,日志文件越来越大,每天抽数就要抽好几个小时,而且偶尔还由于网络问题等原因失败。 方案
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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
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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
## Flink消费Kafka写入Hive的方法 Apache Flink是一个开源的流处理引擎,它提供了高效、容错和可伸缩的处理大规模数据流的能力。而Kafka是一个分布式的流处理平台,用于构建实时数据管道和流应用程序。在实际的数据处理场景中,我们常常需要将从Kafka消费的数据写入到Hive中进行持久化存储和分析。下面我们将介绍如何使用Flink消费Kafka并将数据写入Hive的方法。
原创 9月前
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