本文为翻译flink作者之一Fabian Hueske的文章
原文：https://www.ververica.com/blog/how-apache-flink-manages-kafka-consumer-offsets
在Flink Friday Tip这集中，我们通过一步步的样例解释了Apache Flink是如何协作Apache Kafk
业务场景**Spark Streaming（主要是Structured Streaming）**在百度内部被广泛应用于实时计算，日志分析，ETL等业务场景。其中有很多业务方希望可以使用structured streaming读取上游数据源（例如：kafka、 hdfs、 database等），然后对数据进行处理后实时导入Doris以供查询分析。为此流式计算团队专门开发了Doris sink的组件来
引语 消费者需要自己保留一个offset，从kafka 获取消息时，只拉去当前offset 以后的消息。 kafka offset的管理方式分为两种保存offset和不保存offset，一般保存offset采用的是外部存储保护，这都要根据具体的业务情况来定。使用外部存储保存,我们可把offset保存到Checkpoint， Hbase， Zookeeper， Kafka，接下来我们就来offs
# Flink on YARN: 停止 Flink 任务
## 引言
Apache Flink 是一个开源的流处理框架，它提供了高效、可伸缩和容错的数据流处理。Flink on YARN 是 Flink 的一种部署模式，它利用 YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为资源管理器，允许 Flink 在 Hadoop 集群上运行。
在使用 Flink on
文章目录1. 首先StreamExecutionEnvironment是流作业的一个执行环境2. StreamGraph的创建3. 异步创建一个JobClient客户端1. 创建一个执行器。2. pipeline到jobgraph的转化1.激活配置文件（准备JobGraph的配置）2. 翻译Translator （执行JobGraph转化）异步提交任务到Cluster（集群）中，并获取Job客户
Flinkkafkasource&sink源码解析吴鹏Flink中文社区摘要：本文基于Flink1.9.0和Kafka2.3版本，对FlinkKafkasource和sink端的源码进行解析，主要内容分为以下两部分：1.Flink-kafka-source源码解析*流程概述*非checkpoint模式offset的提交*checkpoint模式下offset的提交*指定offset消费2.
原创
2021-02-06 09:59:12
309阅读
Flinkkafkasource&sink源码解析吴鹏Flink中文社区摘要：本文基于Flink1.9.0和Kafka2.3版本，对FlinkKafkasource和sink端的源码进行解析，主要内容分为以下两部分：1.Flink-kafka-source源码解析*流程概述*非checkpoint模式offset的提交*checkpoint模式下offset的提交*指定offset消费2.
原创
2021-02-06 21:40:24
397阅读
Flink的FlinkKafkaConsumer、FlinkKafkaProducer，在消费、生成kafka数据的时候，不能指定key，又时候，我们又需要这个key。valkafkaSource=newFlinkKafkaConsumer[ObjectNode]("kafka_demo",newJsonNodeDeserializationSchema(),Common.getProp)va
原创
2021-02-08 17:44:26
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Flinkkafkasource&sink源码解析吴鹏Flink中文社区摘要：本文基于Flink1.9.0和Kafka2.3版本，对FlinkKafkasource和sink端的源码进行解析，主要内容分为以下两部分：1.Flink-kafka-source源码解析*流程概述*非checkpoint模式offset的提交*checkpoint模式下offset的提交*指定offset消费2.
原创
2021-02-06 09:58:54
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1.概述我们都知道 Flink 任务是一个 7*24 小时不停运行的任务,所以对于任务的实时监控就显得尤为重要,因为任务运行的状态对于我们来说是一个黑盒,比如任务是否挂掉,是否存在反压,使用的内存,CPU 等情况我们是不知道的,虽然 Flink 的 UI 上面可以添加相关的 metrics 来查看,但是需要手动的一个一个添加,还是比较麻烦的,特别是在任务非常多的情况下.所以就需要有一种统一的监控方
# 实现Flink Java任务停止
## 概述
在Flink中，我们可以通过编写代码来停止一个正在运行的任务。对于新手开发者来说，可能不清楚如何实现这一功能。本文将向你展示停止Flink Java任务的具体步骤，并提供相应的代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> StopTask
StopTask --> StopJob
flink安装、部署、测试下载flink安装包flink下载地址https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.5.0/因为例子不需要hadoop，下载flink-1.5.0-bin-scala_2.11.tgz即可上传至机器的/opt目录下解压tar -zxf flink-1.5.0-bin-scala_2.11.tgz -C ../opt/配置mas
JobGrap的接受与运行上文我们讲解了客户端将用户代码最终转化为JobGrap之后，通过Dispatcher的网关将JobGrap提交给Dispatcher。之后Dispatcher通过JobManagerRunnerFactory工厂类创建JobManagerRunner实例，最终调用JobManagerRunner实例启动JobManager服务。JobManager服务的底层主要通过Job
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2023-09-10 21:21:26
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这篇文章我们来讨论一下终止线程运行的方法；中断线程的方法：public static void stopThread() throws InterruptedException{
Thread t = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
while(!Thread.currentThread()
一、watermark介绍在这篇文章如果只配置了watermark，没有设置allowedLateness。当watermark的时间戳大于等于窗口的结束时间时，会触发计算输出一次结果(如果1是全量计算则触发，增量的就不用触发了)，然后关闭窗口(清空状态值)比如设置了watermark延迟时间为3000毫秒，以窗口0~5000毫秒为例，窗口结束时间为5000毫秒可知watermark=eventT
Flink 重启策略一、前言二、Flink为何要重启？三、什么是state？四、state的分类1 operator state2 keyed state五、什么是checkpoint？六、Flink重启策略有哪些？1 固定延迟重启2 失败率重启3 不重启4 固定延迟重启 和 失败率重启的注意点5 代码案例七、结语 一、前言在说Flink的重启策略有哪些之前，我们有必要先了解下Flink重启的目
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2023-09-22 17:35:41
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一、概念Timer（定时器）是Flink Streaming API提供的用于感知并利用处理时间/事件时间变化的机制。最常见的使用Timer的地方就是KeyedProcessFunction。我们在其processElement()方法中注册Timer，然后覆写其onTimer()方法作为Timer触发时的回调逻辑。根据时间特征的不同：（1）处理时间——调用Context.timerService
【代码】flink:通过Sink把数据写入kafka。
下面将分析这两个流程是如何衔接起来的。 这里最重要的就是 userFunction.run(ctx);，这个 userFunction 就是在上面初始化的时候传入的 FlinkKafkaConsumer 对象，也就是说这里实际调用了 FlinkKafkaConsumer 中的 …
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2022-05-23 21:19:10
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实践如何将flink数据集sink到kafka
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2022-03-24 06:27:32
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