随着大数据技术的快速发展，Apache Flink已经成为流式处理的热门选择。而Kafka作为常用的消息队列系统，也被广泛应用于数据传输和存储。在使用Flink处理Kafka数据时，管理offset是非常重要的一环，它可以确保数据的精准处理，并且能够避免数据重复消费。本文将介绍如何在Flink中管理Kafka offset，并提供代码示例帮助你实现这一过程。
### 操作流程
首先，让我们来看一
原创
2024-05-28 11:11:18
291阅读
1. Kafka-connector概述及FlinkKafkaConsumer(kafka source)1.1回顾kafka1.最初由Linkedin 开发的分布式消息中间件现已成为Apache顶级项目2.面向大数据3.基本概念：1.Broker2.Topic3.Partition4.Producer5.Consumer6.Consumer Group7.Offset( 生产offset ， 消
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2024-03-27 16:36:12
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Apache Flink是新一代的分布式流式数据处理框架，它统一的处理引擎既可以处理批数据(batch data)也可以处理流式数据(streaming data)。在实际场景中，Flink利用Apache Kafka作为上下游的输入输出十分常见，本文将给出一个可运行的实际例子来集成两者。1. 目标本例模拟中将集成Kafka与Flink：Flink实时从Kafka中获取消息，每隔10秒去统计机器当
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2024-03-13 21:22:06
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1. Flink是如何做到流批一体的？不论是DataSet API 还是 DataStream API 都是依赖于Runtime来进行实现的。其实也就是设计理念的问题，Spark和Flink的设计思路有着本质的区别，Flink认为批是流的特例，Spark认为只要我的批无限的小，那么就是流。2. Flink是如何做到高效的网络数据交换的？在一个Flink Job里面，数据需要在不同的task来进行交
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2024-03-18 10:14:32
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# PyTorch Dataset 跳过一些图像的实现指南
在深度学习模型训练中，使用PyTorch的数据集（Dataset）是一个非常重要的部分。当我们处理数据时，有时我们希望跳过某些图像。这可以是因为图像的质量差，图像的标签不正确，或者数据集中有些图像我们不想使用。本文将带你逐步学习如何在PyTorch中实现这个目标。
## 整体流程
首先，我们需要明确实现这个目标的步骤。以下是整个流程
原创
2024-10-19 07:24:36
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认识Flink流处理在自然环境中，数据的产生原本就是流式的。无论是来自 Web 服务器的事件数据，证券交易所的交易数据，还是来自工厂车间机器上的传感器数据，其数据都是流式的。但是当你分析数据时，可以围绕 有界流（bounded）或 无界流（unbounded）两种模型来组织处理数据，当然，选择不同的模型，程序的执行和处理方式也都会不同。批处理是有界数据流处理的范例。在这种模式下，你可以选择在计算结
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2024-08-07 09:21:50
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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
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2024-03-17 00:48:09
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4.1 无状态的Kafka Broker :1. Broker没有副本机制，一旦broker宕机，该broker的消息将都不可用。2. Broker不保存订阅者的状态，由订阅者自己保存。3. 无状态导致消息的删除成为难题（可能删除的消息正在被订阅），kafka采用基于时间的SLA(服务水平保证)，消息保存一定时间（通常为7天）后会被删除。4. 消息订阅者可以rewind back到任意位置重新进行
原创
2023-10-18 16:17:57
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前言总结Flink读写KafkaFlink 版本1.15.4Table API本文主要总结Table API的使用（SQL），官方文档：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.17/zh/docs/connectors/table/kafka/kerberos认证相关配置官方文档：https://nightlies.apach
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2024-08-07 10:30:27
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Flink再接入kafka时候难免会遇到重复消费和少消费场景网上很多还没有flink的偏移量管理的好文档自行设置偏移量保存位置这里采用了zookeeper作为保存的地址，就是实时更新偏移量属性。再job挂掉后重新拉取偏移量保存下来 就能一次消费啦，但真正做到一次消费必须和业务场景结合来做，比如事务。废话不多说啦，我本地实现了一个小demo先导入必要的pom<dependency>
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2023-09-01 07:05:58
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端到端的Exactly-Once问题是分布式系统领域最具挑战性的问题之一，很多框架都在试图攻克这个难题。在这个问题上，Flink内部状态的一致性主要依赖Checkpoint机制，外部交互的一致性主要依赖Source和Sink提供的一些功能。Source需要支持重发功能，Sink需要采用一定的数据写入技术，比如幂等写或事务写。对于Source重发功能，如上图所示，只要我们记录了输入的偏移量Offse
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2024-02-19 17:37:47
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在使用Apache Flink处理Kafka数据流时，通常需要获取Kafka的offset信息以确保数据处理的准确性和完整性。在本篇文章中，我将向您介绍如何在Flink中获取Kafka的offset信息的方法。
### 流程概述
首先，让我们通过以下表格展示整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建Flink Kafka Consumer |
原创
2024-05-28 11:48:01
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在我们Flink Friday Tip的这一集中，我们将逐步说明Apache Flink如何与Apache Kafka协同工作，以确保Kafka主题的记录以一次性保证进行处理。检查点是Apache Flink的内部机制，可以从故障中恢复。检查点是Flink应用程序状态的一致副本，包括输入的读取位置。如果发生故障，Flink将通过从检查点加载应用程序状态并从恢复的读取位置继续恢复应用程序，就像没有发
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2024-03-19 14:38:09
236阅读
Flink手动维护offset引言对比spark来说一下，flink是如何像spar
原创
2022-11-18 15:56:55
434阅读
Flink SQL Demo: 构建一个端到端的流式应用 本文将基于 Kafka, MySQL, Elasticsearch, Kibana，使用 Flink SQL 构建一个电商用户行为的实时分析应用。本文所有的实战演练都将在 Flink SQL CLI 上执行，全程只涉及 SQL 纯文本，无需一行 Java/Scala 代码，无需安装 IDE。本实战演练的最终效果图：准备 一台装有
因为两种Oracle数据库中对于结果行号的处理异同造成的。 在MSSQLServer中，可以使用top和ROW_NUMBER()方法的结合来实现，一般写法比较简单，而Oracle则有很大的不同。 只能通过ROWNUM来实现，我们这里主要说明一下，如何使用ROWNUM来实现一些常用的Oracle分页和排序查询，有关ROWNUM的概念，随便搜一下，有很多详细的解释都很清晰，就不赘述了。 1.查询前10
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2019-08-20 23:13:00
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找出某张表的某个字段为空的数据 select * from table_name where column_name is null; 更新某张表，把某个字段为空的，设置为0 update istester column_name = 0 where column_name is null; 找出某
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2020-07-18 21:00:00
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最近在接触学习MySQL、SQL Server相关的，碰到一些SQL的写法，记录一下，积累起来
原创
2023-06-16 01:36:03
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一些SQL脚本
SQL的一些小技巧，很实用，也不好整理，很零散。
都是一些处理经验，有的使得SQL简洁，有的效率上会更好。
还没有完成，有空了慢慢完善。
环境MySQL5
数据模型图：
一、AND条件组合简化
例子1：查询两胜三负的比赛号。下面两个SQL是等价的：
S
原创
2008-06-04 17:43:52
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SQL的一些小技巧，很实用，也不好整理，很零散。
都是一些处理经验，有的使得SQL简洁，有的效率上会更好。
还没有完成，有空了慢慢完善。
环境MySQL5
数据模型图：
一、AND条件组合简化
例子1：查询两胜三负的比赛号。下面两个SQL是等价的：
SELECT MAT
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2010-04-16 20:31:33
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