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
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
kafka生产数据的分组策略 生产者决定数据产生到集群的哪个partition中轮巡方式；自定义分组策略；指定具体分区；kafka的ack机制 0：生产者不会等待broker的ack，这个延迟最低但是存储的保证最弱，当server挂掉的时候就会丢数据； 1：等待服务端的ack值，leader副本确认接收到消息后发送ack，但是如果leader挂掉后它 不保证是否对follower复制完成，新lea
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
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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.
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2021-02-06 09:58:54
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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.
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2021-02-06 21:40:24
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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
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2021-02-08 17:44:26
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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
1.producer端的基本数据结构1.ProducerRecord一个ProducerRecord封装了一条待发送的消息public class ProducerRecord<K, V> {
private final String topic;
private final Integer partition;
private final Headers h
【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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摘要：本文基于 Flink 1.9.0 和 Kafka 2.3 版本，对 Flink kafka 端到端 Exactly-Once 进行分析及 notifyCheckpointComplete 顺序，主要内容分为以下两部分：1.Flink-kafka 两阶段提交源码分析TwoPhaseCommitSinkFunction 分析2.Flink 中 notifyCheckpointCompl
Flink CDC读取MySQL数据并将其写入Kafka
在实时数据处理领域，Flink是一个非常强大的工具。它提供了强大的流式处理能力和丰富的连接器，用于将数据从各种数据源读取并将其写入各种数据接收器。这篇文章将介绍如何使用Flink CDC将MySQL数据库中的数据读取并写入Kafka。
首先，让我们来了解一下Flink CDC和Kafka。
Flink CDC是一种用于捕获数据库变更的
实践如何将flink数据集sink到kafka
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原创
2022-03-24 06:27:32
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Flink 没有类似于 spark 中 foreach 方法，让用户进行迭代的操作。虽有对外
原创
2022-10-04 22:04:45
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作者：陶运道 目录 第一部分 纯DDL编程模式 第二部分 table api编程模式
1.Flink如何保证Exactly-Once使用checkpoint检查点，其实就是 所有任务的状态，在某个时间点的一份快照；这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同 的输入数据的时候。checkpoint的步骤：flink应用在启动的时候，flink的JobManager创建CheckpointCoordinatorCheckpointCoordinator(检查点协调器) 周期性的向该
背景说明线上业务反应使用 Flink 消费上游 kafka topic 里的轨迹数据出现 backpressure，数据积压严重。单次 bulk 的写入量为：3000/50mb/30s，并行度为 48。针对该问题，为了避免影响线上业务申请了一个与线上集群配置相同的 ES 集群。本着复现问题进行优化就能解决的思路进行调优测试。测试环境Elasticsearch 2.3.3Flink 1.6.3fli
我们都知道Flink在流式处理上性能强大，且很好地支持ExactlyOnce语义；且这也是Flink核心的技术点，所以成为面试官喜欢追问的一个话题：Flink恰巧语义一次消费，怎么保证？ 在这个思维导图进行了详细的描述及说明。欢迎阅读及下载超全干货--Flink思维导图，花了3周左右编写、校对上述思维导图中也进行了详细地描述：Flink_思维导图（干货）.xm
flink 的对外输出操作都要利用 Sink 完成，常用的 Sink 有 kafka、 redis、elasticsearch、jdbc等。 1、首先引入对应的 connector 依赖 2、创建类实现在 sink 中的方法 3、最后 addSink ...
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2021-09-13 10:16:00
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