目录一、Flink应用的EOS二、Flink实现EOS应用三、Flink中实现两阶段提交operator四、总结 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
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2024-03-18 17:10:52
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flink消费kafka 算是最常用的一种source了. FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<String>(topics, new SimpleStringSchema(),properties); 那么当flink消费kafka数据的时候,该group针对的该topic 的offse
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2024-03-15 10:12:01
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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
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新手解除 kafka，很容易把 acks 和提交 ack搞混了。acks (0, 1, 'all')代表kafka收到消息的答复数,0就是不要答复,爱收到没收到.1就是有一个leader broker答复就行,all是所有broker都要收到才行0: Producer不等待kafka服务器的答复,消息立刻发往socket buffer,这种方式不能保证kafka收到消息,设置成这个值的时候retr
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2024-03-19 03:01:34
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开启Check Point时Checkpoint后，同步offset给kafka。未开启Check Point时enable.auto.commit: true auto.commit.interval.ms: 1500
原创
2022-03-09 10:01:45
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flink消费kafka数据，提交消费组offset有三种类型1、开启checkpoint：在checkpoint完成后提交2、开启checkpoint，禁用checkpoint提交：不提交消费组offset3、不开启checkpoint：依赖kafkaclient的自动提交重点当然是开启checkpoint的时候，怎么提交消费组的offset一个简单的flink程序：读取kafkatopic数据
原创
2021-02-07 15:37:33
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开启Check Point时Checkpoint后，同步offset给kafka。未开启Check Point时enable.auto.commit: true auto.commit.interval.ms: 1500
原创
2021-09-11 10:42:45
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Table API版本0.前提1.创建流和表执行环境2. 连接Source并创建Table 3.筛选Table对象中的数据4. 连接Sink并创建临时表5. 将Table对象写入临时表测试杠精打住SQL 版本最近有铁汁问我:一闪,你为嘛不用Flink SQL,要用Table API就是就像我对DStream API和CEP编程一样,虽然CEP编程能给我减少近一半的代码
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2024-05-28 17:17:33
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Consumer 端有个位移的概念
它和消息在分区中的位移不是一回事儿 Consumer 的消费位移，它记录了 Consumer 要消费的下一条消息的位移。这可能和你以前了解的有些出入，不过切记是下一条消息的位移，而不是目前最新消费消息的位移Consumer 需要向 Kafka 汇报自己的位移数据，这个汇报过程被称为提交位移（Committing Offsets）
因为 Consumer
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2023-12-12 20:46:23
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今天在使用python消费kafka时遇到了一些问题， 特记录一下。场景一、特殊情况： 单独写程序只用来生产消费数据开始时间： 10：42Topic: t_facedecPartition: 1程序启动： 168 启动consumer, 158启动consumer, windows机器producer推数据运行时长： 15分钟结果：1、168的cons
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2023-10-01 11:19:39
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问题1：消息队列的作用1、 解耦快递小哥手上有很多快递需要送，他每次都需要先电话一一确认收货人是否有空、哪个时间段有空，然后再确定好送货的方案。这样完全依赖收货人了！如果快递一多，快递小哥估计的忙疯了……如果有了便利店，快递小哥只需要将同一个小区的快递放在同一个便利店，然后通知收货人来取货就可以了，这时候快递小哥和收货人就实现了解耦！2、 异步快递小哥打电话给我后需要一直在你楼下等着，直到我拿走你
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2024-05-15 16:43:17
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目录一、前言二、ProducerRecord分析三、Sender发送线程3.1 Sender3.2 sendProducerData3.3 client.poll一、前言本节主要是对kafka发送消息流程的源码分析，如果想了解kafka的基本原理，可以参考另外一篇文章：kafka从入门到不放弃_fish_tao- 下图是kafka发送消息的简单程序 //生产者客户端的基本配置
假如同一个topic下有n个分区、n个消费者，每个分区会发送消息给对应的一个消费者，这样n个消费者就可以负载均衡地处理消息。同时生产者会发送消息给不同分区，每个分区分给不同的brocker处理，让集群平坦压力，这样大大提高了Kafka的吞吐量。
# 使用 Python 提交 Kafka Offset 的科普文章
Apache Kafka 是一个流行的分布式流媒体平台，常用于大规模的数据流处理。Kafka 的一个重要概念是 **Offset**，它指的是消息在 Kafka 分区中的位置。本文将介绍如何使用 Python 提交 Kafka 的 Offset，并给出相关代码示例。
## 1. 什么是 Kafka Offset？
在 Kaf
Kafka继kafka基础之后再来点高级实用的。顺便做一个kafka整理总结。查看kafka自身维护偏移量：kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list master:9092 --topic flink --time -11、kafka自定义分区分析步骤：
1，设计一个子类继承分区父类，重写其中的partition
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2024-10-25 08:53:54
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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
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offset消息队列里的数据，是不会因为消费而被删除的，默认保存7天或1G；patition和Consumer都维护这自己的offset；消费者默认从自己记录的offset开始消费；想要从Partition最早记录开始消费,需要两个条件:(API)设置AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG为 "earliest"消费者换组,无法获得自己的offset；或者消费者当前的offset的数据已
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2024-03-22 12:38:34
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消费者每次调用poll()方法，它总是返回由生产者写入Kafka但没有被消费者读取过的记录，我们因此可以知道哪些消息是被群组里的哪个消费者读取的。Kafka不会像JMS队列那样需要得到消费者的确认，消费者使用broker里的MetaData来追踪消息在分区里的位置（offset）。更新分区当前位置的操作叫提交。消费者会向_consumer_offset的特殊主题发送消息，消息里包含每个分区的off
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2024-02-19 10:26:11
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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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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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