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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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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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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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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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
284阅读
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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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
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虽然Flink消费kafka有着完善的checkpoint机制，可以使得程序停止后再次能从上一次的消费位点继续消费，但是有时候flink的checkpoint也会失败，或者checkpoint管理起来不够灵活，我们想自己维护kafka 的offset信息。但是Flink封装的FlinkKafkaConsumer并不能直接的获取kafka 消息的offset现在有两种实现方法，原理都是一样的，第二种就是知道这里可以改就行了，真正使用的时候还是第一种。原理：将kafka消息的offset和partitio
原创
2022-01-07 16:32:18
1814阅读
虽然Flink消费kafka有着完善的checkpoint机制，可以使得程序停止后再次能从上一次的消费位点继续消费，但是有时候flink的checkpoint也会失败，或者checkpoint管理起来不够灵活，我们想自己维护kafka 的offset信息。但是Flink封装的FlinkKafkaConsumer并不能直接的获取kafka 消息的offset现在有两种实现方法，原理都是一样的，第二种就是知道这里可以改就行了，真正使用的时候还是第一种。原理：将kafka消息的offset和partitio
原创
2021-06-21 15:52:21
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这篇文章翻译自flink官网博客(An Overview of End-to-End Exactly-Once Processing in Apache Flink (with Apache Kafka, too!)). 正文开始：2017年12月，apache flink 1.4.0发布。其中有一个里程碑式的功能：两部提交的sink function（TwoPhaseCommitSinkFunc
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2024-05-16 09:49:50
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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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一个示意图
Kafka存在丢消息的问题，消息丢失会发生在Broker，Producer和Consumer三种。BrokerBroker丢失消息是由于Kafka本身的原因造成的，kafka为了得到更高的性能和吞吐量，将数据异步批量的存储在磁盘中。消息的刷盘过程，为了提高性能，减少刷盘次数，kafka采用了批量刷盘的做法。即，按照一定的消息量，和时间间隔进行刷盘。这种机制也是由于lin
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2024-03-19 15:11:40
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前言如果你了解 Apache Flink 的话，那么你应该熟悉该如何像 Flink 发送数据或者如何从 Flink 获取数据。但是在某些情况下，我们需要将配置数据发送到 Flink 集群并从中接收一些额外的数据。在本文的第一部分中，我将描述如何将配置数据发送到 Flink 集群。我们需要配置很多东西:方法参数、配置文件、机器学习模型。Flink 提供了几种不同的方法，我们将介绍如何使用它们以及何时
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2024-04-11 14:38:22
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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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场景:某个业务量激增，是原来的3倍以上，造成了消息的积压，TOPIC有两个消费分组，都扩容消费端的机器，之后分别出现了陡增和坠崖两种问题，所以这里记录一下，这里的broker你就任务是某个消费分组的积压数一、坠崖图片分析原因：使用flink消费，但是消费端的auto.offset.reset没有设置，说明采用是默认的latest，关于这个可以看Kafka auto.offset.reset值详解当
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2024-03-27 10:48:32
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