首先明确一点，RocketMQ 是基于发布订阅模型的消息中间件。所谓的发布订阅就是说，consumer 订阅了 broker 上的某个 topic，当 producer 发布消息到 broker 上的该 topic 时，consumer 就能收到该条消息。之前我们讲过 consumer group 的概念，即消费同一类消息的多个 consumer 实例组成一个消费者组，也可以称为一个 consum
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2024-06-27 09:02:54
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# Flink 消费 Kafka Topic 数据并写入 MongoDB
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴帮助你实现“Flink topic 消费 MongoDB”。以下是实现这一目标的步骤和代码示例。
## 步骤流程
以下是实现 Flink 消费 Kafka Topic 数据并写入 MongoDB 的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 添加依赖
原创
2024-07-25 06:54:07
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在现代微服务架构中，Java多topic消费是一种常见的需求。通过设置和管理多个Kafka topic，开发团队能够高效处理消息流，实现服务之间的解耦。本文将详细记录关于如何解决Java多topic消费问题的过程，涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、安全加固和最佳实践。
## 环境预检
在开始之前，我需要确保开发和运行环境符合要求。以下是必要的系统要求：
| 系统要求 |
导读：在FlinkSQL中TableSource提供对存储在外部系统(数据库，键值存储，消息队列)或文件中的数据的访问。 在TableEnvironment中注册TableSource后，可以通过Table API或SQL查询对其进行访问。Flink 已内置了一批常用的Source & Sink，如KafkaTableSource、JDBCTableSource等。本文将基于自定义Kafk
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2024-07-18 17:07:35
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持续分享有用、有价值、精选的优质大数据面试题致力于打造全网最全的大数据面试专题题库1、Flink如何保证精确一次性消费？参考答案： Flink 保证精确一次性消费主要依赖于两种Flink机制（1）Checkpoint机制（2）二阶段提交机制Checkpoint机制 主要是当Flink开启Chec
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2024-05-06 16:24:06
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前言碎语昨天博主写了《windows环境下flink入门demo实例》实现了官方提供的最简单的单词计数功能，今天升级下，将数据源从socket流换成生产级的消息队列kafka来完成一样的单词计数功能。本文实现的重点主要有两个部分，一是kafka环境的搭建，二是如何使用官方提供的flink-connector-kafka_2.12来消费kafka消息，其他的逻辑部分和上文类似。进入正题本篇博文涉及到
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2024-06-05 21:21:49
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流转换 单数据流基本转换、基于Key的分组转换、多数据流转换和数据重分布转换 keyBy会将一个DataStream转化为一个KeyedStream，聚合操作会将KeyedStream转化为DataStreamkeyedStream 有key的state、定时器分区策略是hashcodeshuffle randomrebalance Round-Robinrescale 将数据分发到就近broad
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2024-04-19 12:06:04
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storm是一个纯粹的流处理框架。使用storm的话，需要在hadoop之外再搭建一套独立的storm集群，使用成本较高。storm trident是对storm的延伸，底层采用微批处理，可以提供exactly once的语义保证。spark是微批处理，可以提供exactly once的语义保证。微批处理都有延迟。spark sql用于批处理，spark streaming用于流处理。flink可
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2023-09-07 20:50:16
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文章目录Kafkaflink中国github社区: [PPT + 视频](https://github.com/flink-china/flink-training-course)Flink整合kafka： Kafka1.什么是消息队列：
->简称为MQ(Message Queue)，我们把要传输的数据放在队列中 (把数据放到消息队列叫做生产者，从消息队列里取数据叫做消费者)
-&
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2024-04-19 20:49:30
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目录一，代码部分1，配置kafka2，消费kafka和处理数据3，配置hdfs信息以及落盘3.1 配置滚动落盘信息。3.2 配置分桶策略二，需要增加的依赖三，遇到的问题： 一，代码部分1，配置kafkafinal StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
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2024-02-23 07:05:45
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课程目的实时计算 流计算 风控扩大需求 扩大it人员对flink的掌握 让更多大数据人员接触flink定义框架：意味着只需要编写业务逻辑 分布式计算 有状态计算 数据流application1. 基础语义{1} stream离线处理一般都会将数据抽象为一个集合，但实时计算，将数据抽象为流，不断地产生、传输、处理。 有界：有始有终，有大小 无界：由此产生了很多额外的概念，比如trigger{2} s
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2024-05-23 18:52:51
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# 使用Java、Kafka和Flink消费多个Topic
在大数据的处理与分析中，Kafka作为一个分布式消息队列被广泛使用。Apache Flink则是一个用于流处理的框架。结合这两者，我们可以高效地消费和处理多个Kafka Topic的数据。本文将通过代码示例帮助您理解如何使用Java、Kafka和Flink来实现这个目标。
## 1. 环境准备
在开始之前，确保您已经安装了以下组件：
本页目录 创建MetaQ (MQ)源表WITH参数FAQ 创建MetaQ (MQ)源表消息队列（Message Queue）简称MQ，是阿里云商用的专业消息中间件，是企业级互联网架构的核心产品，基于高可用分布式集群技术，搭建了包括发布订阅、消息轨迹、资源统计、定时（延时）、监控报警等一套完整的消息云服务。MQ的历史已经超过了7年，帮您实现分布式计算场景中所有异步解耦功能，是阿里双11使用的
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2024-09-03 20:59:20
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# 使用Flink消费Kafka Topic数据
Apache Flink是一个开源的流处理框架，它能够以低延迟和高吞吐量处理实时数据流。结合Kafka，Flink可以构建实时数据处理应用。本文将介绍如何用Java和Flink消费Kafka Topic的数据，并提供完整的代码示例。
## 环境准备
在开始之前，你需要准备以下环境：
1. Java 1.8 或以上版本。
2. Apache
文章目录Kafka 工作流程及文件存储机制1. Kafka工作流程2.Kafka文件存储机制☆ Kafka 工作流程及文件存储机制1. Kafka工作流程Kafka 中消息是以 topic 进行分类的，生产者生产消息，消费者消费消息，都是面向 topic的。topic 是逻辑上的概念，而 partition 是物理上的概念，每个 partition 对应于一个 log 文件，该 log 文件中存储
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2024-04-16 09:29:07
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+ [四、Flink 检查点算法](#Flink__52)
+ - [4.1 检查点分界线（Checkpoint Barrier）](#41_Checkpoint_Barrier_54)
+ [五、保存点（Savepoints）](#Savepoints_86)
+ [六、检查点的配置](#_92)一、一致性检查点（Checkpoints）Flink 具体如何保证 exactly-once 呢?
背景：在ods->dwd时，由于需要同时对pojo类型的kafka多流（消费多个topic）数据消费时需要操作类似的反序列化，所以需要先将此操泛型化。加入class这个参数。即将操作对象泛型化。原来的分topic反序列化：KafkaSource<OrderInfo> orderInfoKafkaSource = KafkaSource.<OrderInfo>build
原创
2023-04-28 17:08:05
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文章目录 下面是 CoProcessFunction 的一个具体示例：我们可以实现一个实时对账的需求，也就是app 的支付操作和第三方的支付操作的一个双流 Join。App 的支付事件和第三方的支付事件将会互相等待 5 秒钟，如果等不来对应的支付事件，那么就输出报警信息。程序如下：Gitee源代码如下public class BillCheckExample {
public stati
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2024-03-18 22:45:03
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Flink 读写Kafka在Flink中，我们分别用Source Connectors代表连接数据源的连接器，用Sink Connector代表连接数据输出的连接器。下面我们介绍一下Flink中用于读写kafka的source & sink connector。 Apache Kafka Source ConnectorsApache Kafka 是一个分布式的流平台，其核心是一
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2023-07-10 16:06:03
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Python3.6.9 Flink 1.15.2消费Kafaka Topic
原创
2023-02-21 10:17:56
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