文章目录1. Flink读取Kafka数据2. 读取不同数据类型的kafka数据 Flink有封装好的读写kafka数据的connector可以直接使用，但不同的数据格式该使用什么方法获取？自己想要的自定义数据格式，如byte[]等原生没有，又该如何实现？下面进行详细介绍。 1. Flink读取Kafka数据引入的pom依赖（根据具体kafka的版本选择，笔者使用的kafka是0.9版本）&l
转载
2023-07-14 17:14:05
382阅读
# 实现 Flink CDC 获取 MySQL 增量数据
## 摘要
本文将指导一位刚入行的开发者如何使用 Flink CDC 来获取 MySQL 数据库的增量数据。我们将以逐步指导的方式，详细介绍整个过程，并提供相应的示例代码，以帮助读者快速上手。
## 简介
Flink CDC 是 Apache Flink 社区提供的一种解决方案，用于实时捕获和处理关系型数据库（如 MySQL）的增量数据
原创
2023-09-08 00:23:37
397阅读
Itreation迭代Iterate Operator示例：用蒙特卡罗方法计算π示例:递增数字Delta Iterate Operator示例:连通体最小传播值 迭代迭代算法出现在数据分析的许多领域，如机器学习或图分析。这些算法对于实现大数据从数据中提取有意义信息的承诺至关重要。随着人们越来越有兴趣将这些算法在非常大的数据集上运行，则需要以大规模并行的方式执行迭代。Flink通过定义一个迭代函数
转载
2024-03-31 09:24:16
161阅读
1 流计算中流的状态1.1 数据状态首先是流数据状态。在流计算过程中，我们需要处理事件窗口、时间乱序、多流关联等问题。解决这些问题，通常需要对部分流数据进行临时缓存，并在计算完成时再将这些临时缓存清理掉。因此，我们将这些临时保存的部分流数据称为“流数据状态”。1.2 信息状态在流计算过程中，我们会得到一些有用的业务信息，比如时间维度的聚合值、关联图谱的一度关联节点数、CEP 的有限状态机等，这些信
转载
2024-03-24 14:27:38
152阅读
我们都知道Flink在可迭代的流处理中引入了反馈边来将本次迭代的结果反馈给迭代头以进行下一次迭代，这在执行拓扑中引入了环（反馈环）。Flink主要应对的执行拓扑还是有向无环图（DAG），最终它选择了将反馈环进行化解使其能够适配有向无环图的结构，而如何对反馈环进行化解是我们这一篇主要探讨的话题。任何提交给Flink执行的程序在提交之前都必须先生成作业图，对于用DataStream API编写的流处理
转载
2024-04-18 12:51:30
51阅读
Kafka 连接器提供从 Kafka topic 中消费和写入数据的能力。前面已经介绍了flink sql创建表的语法及说明：【flink sql】创建表这篇博客聊聊怎么通过flink sql连接kafka创建kafka表示例CREATE TABLE KafkaTable (
`user_id` BIGINT,
`item_id` BIGINT,
`behavior` STRING,
转载
2023-11-03 13:48:21
141阅读
## Spring Boot Flink 获取 Kafka 数据
### 1. 流程概述
在本文中，我将向你介绍如何使用 Spring Boot Flink 获取 Kafka 数据。整体的流程如下：
1. 配置 Maven 依赖
2. 创建 Kafka 生产者
3. 创建 Spring Boot 项目
4. 配置 Flink
5. 创建 Flink Job
6. 运行并验证结果
接下来，我
原创
2023-10-10 06:29:36
267阅读
CDC是（Change Data Capture 变更数据获取）的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据 或 数据表的插入INSER
原创
2022-09-17 00:37:10
10000+阅读
1.Flink的核心组件栈？ Flink发展越来越成熟，已经拥有了自己的丰富的核心组件栈。Flink核心组件栈分为三层：物理部署层、Runtime核心层和API&Libraries层。 （1）物理部署层。Flink的底层是物理部署层。Flink可以采用Local模式运行，启动单个JVM，也可以采用Standalone集群模式运行，还可以采用YARN集群模式运行，或者也可以运行在谷
转载
2024-06-11 08:09:23
70阅读
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
转载
2023-11-28 20:31:29
275阅读
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
699阅读
前言在消息处理过程中，除了Flink程序本身的逻辑（operator），我们还需要和外部系统进行交互，例如本地磁盘文件，HDFS，Kafka，Mysql等。虽然Flink本身支持Exactly-Once语义，但是对于完整的数据处理系统来说，最终呈现出来的语义和外部系统是相关的。我们先总览一下Flink不同connector的消息传递语义 。在Guarantees这一列，我们可以发现以下3种语义
转载
2024-01-20 17:31:12
89阅读
## 实现 MySQL 增量数据到 Kafka 的流程
在本教程中，我们将介绍如何实现 MySQL 数据库中的增量数据发送到 Kafka。我们先概述整个流程，然后逐步讲解每个步骤。
### 流程概述
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 在 MySQL 中创建一张演示数据表 |
| 2 | 配置 Debezium 以便捕获 MySQL 的变化数据 |
“当 MySQL 单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，本文会提供一些优化参考，大家可以参考以下步骤来优化。
单表优化除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度。一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候 MySQL 单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑
文章将讲解一下用的最多的 Connector —— Kafka，带大家利用 Kafka Connector 读取 Kafka 数据，做一些计算操作后然后又通过 Kafka Connector 写入到 kafka 消息队列去。环境准备此处略过，准备kafka环境 添加依赖，暂时用的是kafka0.10版本<dependency>
<groupId>org.apache
转载
2023-07-11 18:40:00
218阅读
1. 增量数据的抽取方案1.1 基于触发器的方式在要抽取的表上建立需要的触发器，一般要建立I(INSERT)、D(DELETE)、U(UPDATE)三种触发器；每当源表中的数据发生变化，就被相应的触发器将变化的数据写入到一个临时表中，再通过ETL工具从临时表中抽取数据写到目标表中，同时要将临时表中抽取过的数据标记或者删除。优点：是数据库本身的触发机制，契合度高，可靠性高，不会出现有增量数据没有被捕
转载
2024-03-13 22:37:22
41阅读
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kafka服务
转载
2024-06-05 00:19:57
43阅读
在现代应用架构中，实时增量同步数据是确保数据一致性和实时性的重要环节。使用Java和Kafka的组合，可以高效地实现数据的实时同步和处理。接下来，我将详细介绍如何设计一套完整的“Java Kafka实时增量同步数据”解决方案，从备份策略到日志分析，再到预防措施，帮助大家搭建可靠的实时数据同步系统。
## 备份策略
在设计备份策略时，我们需要确保数据的安全性与可恢复性。首先，我制作了一个思维导图，
Kafka是一个开源的分布式流处理平台，它可以帮助我们实现高可靠、高吞吐量的数据传输。在实际开发中，我们可能会碰到将增量数据从一个Kafka集群同步至另一个Kafka集群的需求。接下来，我将指导你如何实现这一过程。
首先，让我们来看一下整个流程。我们将增量数据同步至Kafka的过程分为几个步骤，具体如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|--
原创
2024-05-23 10:20:03
97阅读
目录问题描述排查技术方向服务器CPU高内存占用高具体技术排查问题描述flink+kafka，某些时候会有消息规程，量不大，但缓慢上升。初步排查:kafka集群正常，消息接入，节点，内存，CPU均正常。
宽带正常。
flink反压正常。--本文问题由flink+kafka引出，但与kafka和flink技术本身无关。
--本文主要记录内存CPU高的解决思路做一次重温和记录。排查技术方向服务器CPU高
转载
2021-09-26 13:42:00
277阅读
