最近在项目中使用Flink的dataStream进行开发,使用Kafka作为source,接入数据,对数据进行清洗转换以后,吐到下游的kafka中.项目主要步骤:Kafka作为Flink的source 接入问题.FlinkKafkaProducer 发送不同的信息到不同的topic,并按照一定规则进行路由FlinkKafkaProducer保证EXACTLY_ONCE使用的配置问题.以下是主要的代
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2023-10-05 19:39:27
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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,
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2023-11-03 13:48:21
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前言flink是实时计算的重要集成组件，这里演示如何集成，并且使用一个小例子。例子是kafka输入消息，用逗号隔开，统计每个相同单词出现的次数，这么一个功能。一、kafka环境准备1.1 启动kafka这里我使用的kafka版本是3.2.0，部署的方法可以参考，kafka部署cd kafka_2.13-3.2.0
bin/zookeeper-server-start.sh config/zooke
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2023-11-02 11:12:30
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# 使用 Apache Flink 处理 Kafka 中的 JSON 数据
在大数据处理领域，Apache Flink 和 Apache Kafka 是两个不可或缺的工具。Flink 是一个流处理框架，而 Kafka 负责消息的存储和传输。本文将探讨如何使用 Flink 从 Kafka 消费 JSON 数据，并进行一些简单的处理。我们的目标是从 Kafka 中消费用户活动日志，并将其转化为较为友
## 实现 Java Flink Table JSON
### 概述
本文将指导你如何使用 Java Flink 的 Table API 来处理 JSON 数据。我们将按照以下步骤进行讲解：
1. 导入依赖
2. 创建执行环境
3. 读取 JSON 数据
4. 定义表结构
5. 转换为表
6. 进行查询
7. 输出结果
下面我们将一步步介绍每个步骤的具体实现。
### 导入依赖
首先，我们
原创
2023-12-13 04:05:39
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Kafka 数据管道是流计算系统中最常用的数据源（Source）和数据目的（Sink）。用户可以把流数据导入到 Kafka 的某个 Topic 中，通过 Flink 算子进行处理后，输出到相同或不同 Kafka 示例的另一个 Topic。Kafka 支持同一个 Topic 多分区读写，数据可以从多个分区读入，也可以写入到多个分区，以提供更
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2023-08-03 18:49:04
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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
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2023-07-11 18:40:00
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文章目录一、什么是Tabel API1.1 Flink API 总览1.2 Table API 的特性二、Table API 编程2.1 WordCount 示例2.2 Table API 操作How to get a table?How to emit a table?How to query a table?Table API 的分类Columns Operarion & Funct
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2024-08-17 13:25:17
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1. 基本概念Flink是一款分布式的计算引擎，它可以用来做批处理，即处理静态的数据集、历史的数据集;也可以用来做流处理，即实时地处理一些实时数据流，实时地产生数据的结果;也可以用来做一些基于事件的应用。 kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。这些数据通常
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2023-10-09 07:40:43
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Flink 提供了专门的 Kafka 连接器，向 Kafka topic 中读取或者写入数据。Flink Kafka Consumer 集成了 Flink 的 Checkpoint 机制，可提供 exactly-once 的处理语义。为此，Flink 并不完全依赖于跟踪 Kafka 消费组的偏移量，而是在内部跟踪和检查偏移量。本文内容较长，可以关注收藏。
引言当我们在使
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2024-03-22 10:44:56
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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
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2024-01-20 17:31:12
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Kafka连接器 在 Table API 和 SQL 编写的 Flink 程序中，可以在创建表的时候用 WITH 子句指定连接器 （connector），这样就可以连接到外部系统进行数据交互了。 架构中的 TableSource 负责从外部系统中读取数据并转换成表，TableSink 则负责将结果表 写入外部系统。在 Flink 1.13 的 API 调用中，已经不去区分 TableSource
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2024-04-22 11:35:49
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还是一样，要先引入依赖，在pom.xml<dependency>
<groupId>org.apache.
flink</groupId>
<artifactId>
flink-
table-planner_2.12</artifactId>
<version>1.10.1</version>
&
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2024-02-11 14:35:12
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目录KeyedDeserializationSchema 解析从kafka直接读出JSON获取kafka message的元信息消费到指定位置自动停止 KeyedDeserializationSchema 解析 KeyedDeserializationSchema是flink-kafka-connector（1.7）的一个重要的类，它的作用是将kaf
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2023-12-14 02:18:22
32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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import java.util.Properties
import com.alibaba.fastjson.JSON
import com.itheima.realprocess.bean.{ClickLog, Message}
import com.itheima.realprocess.task._
import com.itheima.realprocess.util.GlobalCo
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2024-02-24 06:18:58
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1. pom文件依赖<properties>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
<maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
<maven.co
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2024-03-15 08:45:10
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说明 flink是一个快速的实时处理引擎,他可以在收到数据的一瞬间就把数据给处理成我们想要的样子,是目前最高效率的实时数据处理技术,那么我们常用于手机实时数据的kafka中的数据flink可以实时接收并处理吗? 答案是肯定的,但是几个步骤步骤 1.flink只兼容kafka2.2.X以上的版本,没有的小伙伴及时更新 2.在你的idea中导入kafka的连接依赖<dependency>
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2023-09-27 10:07:04
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【Flink-Kafka-To-ClickHouse】使用 Flink 实现 Kafka 数据写入 ClickHouse1）导入相关依赖2）代码实现2.1.resources2.1.1.appconfig.yml2.1.2.log4j.properties2.1.3.log4j2.xml2.1.4.flink_backup_local.yml2.2.utils2.2.1.DBConn2.2.2.
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2024-09-27 14:25:43
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