本页目录 创建MetaQ (MQ)源表WITH参数FAQ 创建MetaQ (MQ)源表消息队列（Message Queue）简称MQ，是阿里云商用的专业消息中间件，是企业级互联网架构的核心产品，基于高可用分布式集群技术，搭建了包括发布订阅、消息轨迹、资源统计、定时（延时）、监控报警等一套完整的消息云服务。MQ的历史已经超过了7年，帮您实现分布式计算场景中所有异步解耦功能，是阿里双11使用的
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2024-09-03 20:59:20
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流转换 单数据流基本转换、基于Key的分组转换、多数据流转换和数据重分布转换 keyBy会将一个DataStream转化为一个KeyedStream，聚合操作会将KeyedStream转化为DataStreamkeyedStream 有key的state、定时器分区策略是hashcodeshuffle randomrebalance Round-Robinrescale 将数据分发到就近broad
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2024-04-19 12:06:04
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文章目录Kafkaflink中国github社区: [PPT + 视频](https://github.com/flink-china/flink-training-course)Flink整合kafka： Kafka1.什么是消息队列：
->简称为MQ(Message Queue)，我们把要传输的数据放在队列中 (把数据放到消息队列叫做生产者，从消息队列里取数据叫做消费者)
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2024-04-19 20:49:30
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课程目的实时计算 流计算 风控扩大需求 扩大it人员对flink的掌握 让更多大数据人员接触flink定义框架：意味着只需要编写业务逻辑 分布式计算 有状态计算 数据流application1. 基础语义{1} stream离线处理一般都会将数据抽象为一个集合，但实时计算，将数据抽象为流，不断地产生、传输、处理。 有界：有始有终，有大小 无界：由此产生了很多额外的概念，比如trigger{2} s
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2024-05-23 18:52:51
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前言碎语昨天博主写了《windows环境下flink入门demo实例》实现了官方提供的最简单的单词计数功能，今天升级下，将数据源从socket流换成生产级的消息队列kafka来完成一样的单词计数功能。本文实现的重点主要有两个部分，一是kafka环境的搭建，二是如何使用官方提供的flink-connector-kafka_2.12来消费kafka消息，其他的逻辑部分和上文类似。进入正题本篇博文涉及到
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2024-06-05 21:21:49
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目录一，代码部分1，配置kafka2，消费kafka和处理数据3，配置hdfs信息以及落盘3.1 配置滚动落盘信息。3.2 配置分桶策略二，需要增加的依赖三，遇到的问题： 一，代码部分1，配置kafkafinal StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
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2024-02-23 07:05:45
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# 使用Java、Kafka和Flink消费多个Topic
在大数据的处理与分析中，Kafka作为一个分布式消息队列被广泛使用。Apache Flink则是一个用于流处理的框架。结合这两者，我们可以高效地消费和处理多个Kafka Topic的数据。本文将通过代码示例帮助您理解如何使用Java、Kafka和Flink来实现这个目标。
## 1. 环境准备
在开始之前，确保您已经安装了以下组件：
文章目录发布-订阅模型、Kafka 消息模型Kafka 架构和名词概念Kafka 的多分区（Partition）以及多副本（Replica）机制有什么好处呢Zookeeper 在 Kafka 中的作用Kafka 如何保证消息的消费顺序Kafka 如何保证消息不丢失Kafka 如何保证消息不重复消费Kafka 中的 ISR(InSyncRepli)、OSR(OutSyncRepli)、AR(All
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2024-02-13 13:28:07
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首先明确一点，RocketMQ 是基于发布订阅模型的消息中间件。所谓的发布订阅就是说，consumer 订阅了 broker 上的某个 topic，当 producer 发布消息到 broker 上的该 topic 时，consumer 就能收到该条消息。之前我们讲过 consumer group 的概念，即消费同一类消息的多个 consumer 实例组成一个消费者组，也可以称为一个 consum
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2024-06-27 09:02:54
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# Flink 消费 Kafka Topic 数据并写入 MongoDB
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴帮助你实现“Flink topic 消费 MongoDB”。以下是实现这一目标的步骤和代码示例。
## 步骤流程
以下是实现 Flink 消费 Kafka Topic 数据并写入 MongoDB 的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 添加依赖
原创
2024-07-25 06:54:07
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+ [四、Flink 检查点算法](#Flink__52)
+ - [4.1 检查点分界线（Checkpoint Barrier）](#41_Checkpoint_Barrier_54)
+ [五、保存点（Savepoints）](#Savepoints_86)
+ [六、检查点的配置](#_92)一、一致性检查点（Checkpoints）Flink 具体如何保证 exactly-once 呢?
为了统计每个窗口下最热门的商品，我们需要再次按窗口进行分组，这里根据ItemViewCount中的windowEnd进行keyBy()操作。然后使用ProcessFunction实现一个自定义的TopN函数TopNHotItems来计算点击量排名前3名的商品，并将排名结果格式化成字符串，便于后续输出。.keyBy("windowEnd")
.process(new TopNHotIte
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2024-04-07 12:56:53
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# Java消费多个Topic：如何实现高效的消息处理
随着微服务架构的流行，消息队列在系统间的异步通信中扮演着重要的角色。Kafka作为一款流行的分布式消息系统，能够处理大量的消息，同时可以让消费者从多个主题（Topic）中读取消息。本文将介绍如何使用Java语言来消费多个Kafka Topic，并提供示例代码。
## 消费Kafka中的多个Topic
Kafka中的Topic可以看作是消
原创
2024-08-28 05:39:49
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持续分享有用、有价值、精选的优质大数据面试题致力于打造全网最全的大数据面试专题题库1、Flink如何保证精确一次性消费？参考答案： Flink 保证精确一次性消费主要依赖于两种Flink机制（1）Checkpoint机制（2）二阶段提交机制Checkpoint机制 主要是当Flink开启Chec
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2024-05-06 16:24:06
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springcloud学习笔记Consul简介安装并运行Consul服务提供者服务消费者三个注册中心异同点 Consul简介Consul是一套开源的分布式服务发现和配置管理系统，由go语言开发提供了微服务系统中服务治理、配置中心、控制总线等功能，这些功能中的每一个都可以根据需要单独使用，也可以一起使用以构建全方位的服务网格，总之Consul提供了一种完整的服务网格解决方案基于raft协议Cons
## 如何使用Python消费多个Topic
作为一名经验丰富的开发者，你对如何使用Python消费多个Topic有着深入的了解。现在有一位刚入行的小白开发者向你寻求帮助，他不知道如何实现这个功能。本文将向你展示整个流程，并提供每一步所需的代码和解释。
### 需求分析
在开始编写代码之前，我们需要明确需求。小白开发者希望使用Python消费多个Topic。为了实现这一目标，我们可以使用Ka
原创
2023-12-23 05:01:56
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目录：1.怎么解决消息队列重复消费2.MQ为什么能单机抗很高的并发量3.Netty里序列化的方式4.如果说想提高性能 用什么序列化方案？5.Netty线程池：nioeventloopgroup 串行无锁化 thread和selector的封装6.线程池的设置参数7.线程数量怎么定的：n+1 和 2*n+18.有没有测过不同线程数量对于性能的影响9.你的web项目有几个表 分别是什么。
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2024-03-27 10:34:39
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storm是一个纯粹的流处理框架。使用storm的话，需要在hadoop之外再搭建一套独立的storm集群，使用成本较高。storm trident是对storm的延伸，底层采用微批处理，可以提供exactly once的语义保证。spark是微批处理，可以提供exactly once的语义保证。微批处理都有延迟。spark sql用于批处理，spark streaming用于流处理。flink可
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2023-09-07 20:50:16
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本文是《Flink的DataSource三部曲》系列的第一篇，该系列旨在通过实战学习和了解Flink的DataSource，为以后的深入学习打好基础，由以下三部分组成：直接API：即本篇，除了准备环境和工程，还学习了StreamExecutionEnvironment提供的用来创建数据来的API；内置connector：StreamExecutionEnvironment的addSource方法，
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2024-03-29 10:19:19
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先看 AbstractFetcher 这个可以理解就是，consumer中具体去kafka读数据的线程，一个fetcher可以同时读多个partitions的数据 /**
* Base class for all fetchers, which implement the connections to Kafka brokers and
* pull records from
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2024-04-05 10:06:33
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