上一篇中提到flink+kafka如何做到任务级顺序保证，而端到端一致性即为实现用户数据目标端与源端的准确一致，当源端数据发生更改时，保证目标端及时、正确、持久的写入更改数据。为实现端到端一致性应在顺序保证的基础上，实现一致性语义exactly once的保证。纵观各底层组件：Debezium、Kafka、Flink构成了端到端一致性中至关重要的每一环，应充分考虑、分析各组件的一致性语义特性的支持
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2024-03-18 14:02:22
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启动kafka和flink 1、进入zookeeper的bin目录下启动zookeeper ./zkServer.sh start 2、进入kafka的bin目录下启动kafka /kafka-server-start.sh -daemon /opt/module/kafka-0.11/config ...
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2021-11-02 18:20:00
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前言之前有文章 《Flink 写入数据到 Kafka 写过 Flink 将处理后的数据后发到 Kafka 消息队列中去，当然我们常用的消息队列可不止这一种，还有 RocketMQ、RabbitMQ 等，刚好 Flink 也支持将数据写入到 RabbitMQ，所以今天我们就来写篇文章讲讲如何将 Flink 处理后的数据写入到 RabbitMQ。前提准备安装 RabbitMQ这里我直接用 doc
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2024-03-22 08:34:07
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Flink和Kafka的集成是一项重要的工作，能够帮助我们高效地处理流数据。这篇博文将记录在Java环境下如何实现Flink对接Kafka的过程，涵盖从环境准备到生态扩展的各个方面。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保已经安装和配置好所需的依赖。以下是安装指南和版本兼容性矩阵。
### 依赖安装指南
1. **Java JDK**: 需要Java 8及以上版本。
2. **Apach
入口关键类：KafkaDynamicTableFactorySource通过createDynamicTableSource方法创建 kafka source，这里主要做几件事：从context获取table ddl中相关的信息、比如schema、with属性，生成TableFactoryHelper辅助工具类。根据with中的key/value format配置discover key/valu
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2024-06-04 13:31:15
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目录 安装KafkaKafka 1.0.0+ Connector兼容性从0.11迁移到通用的 Kafka Connector上用法Kafka Consumer反序列化类 DeserializationSchema消费者开始消费位置配置Kafka 消费和容错Kafka消费者主题及Partition DiscoveryPartition discoveryTopic discove
原文链接：本文开头附：Flink 学习路线系列 ^ _ ^Flink 整合 Kafka 基本步骤，请参考：Flink 基础整合 Kafka。本文仅用来介绍 Flink 整合 Kafka 实现 Exactly-Once。1.什么是Exactly-Once 恰好处理一次的意思。不管在处理的时候是否有异常发生，计算的结果都
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2023-07-25 10:01:39
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# 用Flink Java API 对接 Kafka 读取 JSON 数据
在处理流数据时，Apache Flink 是一个强大的工具，而 Kafka 则是一个广泛使用的消息传递平台。如果你是一名刚入行的小白，下面的文章将引导你通过 Apache Flink 的 Java API 连接 Kafka 并读取 JSON 数据的过程。
## 1. 流程概述
在这个过程当中，我们将完成以下几个步骤：
原创
2024-09-18 06:43:55
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文章目录将Kafka作为Flink的Source概述source分类关于addSource案例步骤创建maven工程，导包开发代码代码中涉及到的知识点反序列化Schema类型概述分类设置Kafka Consumers从哪开始消费Flink关于Kafka的动态分区检测将Kafka作为Flink的Sink步骤先导三个json/xml转对象的依赖包开发代码成功消费 将Kafka作为Flink的Sour
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2023-12-23 17:38:44
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第1章 资源配置调优 Flink性能调优的第一步，就是为任务分配合适的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。 提交方式主要是yarn-per-job，资源的分配在使用脚本提交Flink任务时进行指定。 标准的Flink任务提交脚本（Generic CLI 模式），
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2024-06-20 19:19:30
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Flink提供了Kafka connector用于消费/生产Apache Kafka topic的数据。Flink的Kafka consumer集成了checkpoint机制以提供精确一次的处理语义。在具体的实现过程中，Flink不依赖于Kafka内置的消费组位移管理，而是在内部自行记录和维护consumer的位移。用户在使用时需要根据Kafka版本来选择相应的connector，如下表所示：Ma
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2023-09-05 08:24:47
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文章目录将Kafka作为Flink的Source概述source分类关于addSource案例步骤创建maven工程，导包开发代码代码中涉及到的知识点反序列化Schema类型概述分类设置Kafka Consumers从哪开始消费Flink关于Kafka的动态分区检测将Kafka作为Flink的Sink步骤先导三个json/xml转对象的依赖包开发代码成功消费 将Kafka作为Flink的Sour
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2023-12-22 12:52:01
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前面介绍了读取 state，这篇笔记介绍下 state 是如何触发写入的。1. Why考虑订阅 Kafka 写 HBase 的场景：写入 HBase 时，为了获取最大的写入性能，可能会先缓存到内存然后批量写入消费 Kafka 时，需要记录当前的 offsets，方便重启时继续消费。因此，就需要有数据同步的机制，在上传 kafka 的 offsets 前，确保 hbase 收到了全部数据并且将内存的
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2023-08-28 16:07:00
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流处理说明有边界的流bounded stream:批数据无边界的流unbounded stream:真正的流数据Source基于集合package com.pzb.source;
import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.Dat
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2024-03-16 07:16:56
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Transformation顶层类Function
map ==> MapFunction
filter ==> FilterFunction
xxx ==> XxxFunction
RichXxxFunction *****Streaming编程这次我们们来看看Flink的Source和Sink，Flink支持向文件、socket、集合等中读
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2024-05-09 15:15:38
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概述接上一篇flink-sql关联hbase维度数据处理。这次我们使用api的方式来实现。并解决上次提到的问题：订单支付成功后，可以退款，退款完成后订单状态会变成失效，那么统计结果中不应该包含退款成功后相关数据，这次的代码是在上一篇总结的基础上进行的改造，因此只给出了新增的代码逻辑。实现代码//main方法
//3.2 直接入库Hbase库的维度数据和需要进行实时计算的数据这里分别
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2023-12-25 06:07:45
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点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”资源“获取更多资源大数据技术与架构点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！大数据真好玩点击右侧关注，大数据真好玩！对于 Flink 数据流的处理，...
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2021-06-10 20:05:36
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2021-06-10 20:05:35
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对于 Flink 数据流的处理，一般都是去直接监控 xxx.log 日志的数据，至于如何实现关系型数据库数据
原创
2022-06-16 15:51:28
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Kafka Source示例KafkaSource<String> source = KafkaSource.<String>builder()
.setBootstrapServers(brokers)
.setTopics("clicks")
.setGroupId("my-group")
.setStartingOffsets(Offs
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2024-06-26 08:57:11
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