文章目录将Kafka作为Flink的Source概述source分类关于addSource案例步骤创建maven工程,导包开发代码代码中涉及到的知识点反序列化Schema类型概述分类设置Kafka Consumers从哪开始消费Flink关于Kafka的动态分区检测将Kafka作为Flink的Sink步骤先导三个json/xml转对象的依赖包开发代码成功消费 将Kafka作为Flink的Sour
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2023-12-23 17:38:44
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文章目录将Kafka作为Flink的Source概述source分类关于addSource案例步骤创建maven工程,导包开发代码代码中涉及到的知识点反序列化Schema类型概述分类设置Kafka Consumers从哪开始消费Flink关于Kafka的动态分区检测将Kafka作为Flink的Sink步骤先导三个json/xml转对象的依赖包开发代码成功消费 将Kafka作为Flink的Sour
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2023-12-22 12:52:01
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简介Flink-kafka-connector用来做什么?Kafka中的partition机制和Flink的并行度机制结合,实现数据恢复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kafka简单介绍关于kafka,我们会有专题文章介绍,这里简单介绍几个必须知道的概念。1.生产者(Producer)顾名思义,生产者就是生产消...
原创
2021-06-10 19:50:57
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简介Flink-kafka-connector用来做什么?Kafka中的partition机制和Flink的并行度机制结合,实现数据恢复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kafka简单介绍关于kafka,我们会有专题文章介绍,这里简单介绍几个必须知道的概念。1.生产者(Producer)顾名思义,生产者就是生产消...
原创
2021-06-10 20:29:23
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flink kafka实现反序列化:
package Flink_Kafka;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import org.apache.flink.api.common.serialization.DeserializationSchema;
import org.apache.flink.api.c
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2024-03-17 00:02:50
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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ka
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2024-09-24 07:06:27
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文章目录依赖kafka的sourceFlink+kafka是如何实现exactly-once语义的依赖<dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-scala_2.11</artifactId> <version>...
原创
2021-05-31 18:43:30
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文章目录依赖kafka的sourceFlink+kafka是如何实现exactly-once语义的依赖<dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-scala_2.11</artifactId> <version>...
原创
2022-02-17 10:11:06
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在上述示例中,每个步骤都有特定的类型(type)和描述(description),并具有与该步骤相关的特定属性。例如,Stream lookup步骤指定了输入数据流的名称(stream_name),以及要进行查找的字段(lookup_field)和查找表(lookup_table)等。
原创
2023-09-29 21:49:04
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总体而言,该示例代码使用 Kafka 客户端库创建一个 Kafka 生产者,并循环发送随机选择的单词和 UUID 到 Kafka 主题。这段代码是一个简单的 Kafka Flink 消费者示例。
原创
2023-09-03 12:16:57
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导读:此文实现是通过配置Kafka的事务相关参数和Flink的Checkpoint模式为EXACTLY_ONCE以保证数据的一致性和幂等,具体知识可参考本文下方Flink Checkpoint介绍Kafka生产端:pom<!-- Flink Data Stream依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.flink&
一:背景我们项目中用到Flink的Java客户端 用来做数据处理 数据源:kafka 发送源:kafka 原来只有一个业务需求,可以理解为对mq消息中的一个字段做累计和。 现在又多了两个业务需求,可以理解为对mq消息的其他字段做累加和。 此时面临的问题是:flink 做完类似于 map filter keyby reduce 等算子操作时,是否只能为一个业务使用?
如果可以供多个业务使用数据源
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2023-11-28 01:08:01
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本文是翻译作品,作者是Piotr Nowojski和Michael Winters。前者是该方案的实现者。2017年12月Apache Flink社区发布了1.4版本。该版本正式引入了一个里程碑式的功能:两阶段提交Sink,即TwoPhaseCommitSinkFunction。该SinkFunction提取并封装了两阶段提交协议中的公共逻辑,自此Flink搭配特定source和sink(特别是0
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2023-08-25 17:40:52
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由于项目原因需要升
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2022-06-01 10:10:30
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# Kafka Java示例
## 简介
Kafka是一个高性能、分布式流处理平台,广泛用于构建实时数据流应用程序。它由Apache Software Foundation开发和维护,以高吞吐量、可扩展性和持久性为特点。
Kafka提供了一种发布/订阅模型,通过主题(topic)进行数据的发布和消费。生产者将数据发布到特定的主题,而消费者则订阅该主题并消费数据。这种模型使得Kafka非常适合
原创
2023-10-01 03:10:21
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我使用的kafka版本是:0.7.2jdk版本是:1.6.0_20http://kafka.apache.org/07/quickstart.html官方给的示例并不是很完整,以下代码是pyimport java
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2022-12-27 21:50:57
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# Java Kafka示例
Kafka是一个分布式的流处理平台,通过使用Kafka,我们可以实现高效、可靠的数据传输和处理。在Java中,我们可以使用Kafka的客户端库来实现与Kafka集群的交互。接下来,我们将介绍如何在Java中使用Kafka,以及一个简单的示例。
## Kafka基本概念
在开始之前,让我们先了解一些Kafka的基本概念:
- **Producer**: 负责将消
原创
2024-05-31 04:04:39
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1、示例环境zookeeper-3.4.9kafka_2.11Java_1.8(java 8/11)Flink1.10KafKa安装启动可参考文章 Windows10搭建Kafka开发环境2、创建一个Topic名为“test20201217”的主题kafka-topics.bat --create --zookeeper localhost:2181 --replic
原创
2022-01-21 14:01:49
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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-->
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2024-06-21 00:50:09
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项目场景:本来想写一个windows下的Flink连接虚拟机中Kafka作为数据源的一个小Demo,但是在使用过程中出现了形形色色的问题,做一下记录问题描述首先是使用flink版本1.14.4版本flink-kafka版本1.11.4 在此版本中出现报错情况Recovery is suppressed by NoRestartBackoffTimeStrategy原因分析:这个地方我搜过很多原因,
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2023-12-14 07:23:00
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