# 用 Flink 读取 Kafka 数据进行统计
作为一名经验丰富的开发者，你在日常工作中经常会遇到需要使用 Flink 来实现数据统计的场景。而当数据来源是 Kafka 时，Flink 提供了方便快捷的集成方式来实现数据的实时处理和分析。在本文中，我将会详细介绍如何使用 Flink 读取 Kafka 数据进行统计，并提供代码示例来帮助你快速上手。
## 整体流程
在开始具体的代码实现之前
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
在上一课时中我们提过在实时计算的场景下，绝大多数的数据源都是消息系统，而 Kafka 从众多的消息中间件中脱颖而出，主要是因为高吞吐、低延迟的特点；同时也讲了 Flink 作为生产者像 Kafka 写入数据的方式和代码实现。这一课时我们将从以下几个方面介绍 Flink 消费 Kafka 中的数据方式和源码实现。Flink 如何消费 KafkaFlink 在和 Kafka 对接的过程中，跟 Kafk
1.简单讲解对于这个简短的程序，逻辑还是非常简单的。首先创建一个流处理环境env;然后往这个环境添加数据源，比如env.socketTextStream，和env.addSource(kafkaSource);自定义算子，算子的作用是对传输过来的每一条数据进行处理，是数据处理的核心部分。在下面的程序里，我们重写了flatMap()方法，flatMap+keyBy+sum就完成了一条消息的word
Flink从Kafka消费并统计结果写入KafkaSource 端模拟写入数据脚本以下模拟从 Topic test 中消费数据并将结果统计 写入到集群中另一个 Topic result中功能展示 Source 端模拟写入数据脚本此处需要faker第三方依赖制造一些假数据<dependency>
<groupId>com.github.javafaker</grou
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2023-09-05 12:05:04
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本文主要介绍Flink接收一个Kafka文本数据流，进行WordCount词频统计，然后输出到标准输出上。通过本文你可以了解如何编写和运行Flink程序。代码拆解首先要设置Flink的执行环境：// 创建Flink执行环境StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();设置K
KafkaConnector使用方法引言Flink通过Kafka Connector提供从Kafka读取数据和向Kafka写入数据的功能，并通过Checkpoint机制实现了Exactly-Once的操作语义，在保证数据读取和写入准确性的同时能够查询对应的offset信息。KafkaConsumner基本使用篇Flink通过KafkaConsumer从Kafka的一个（或多个）Topic中读取数据
文章目录1. Flink Standalone Cluster安装1）Flink下载地址2）在虚拟机中进行解压安装3）修改配置文件4）在bin目录下启动Flink5）查看启动节点，检查是否启动成功6）进入Flink的Web UI界面7）测试Flink自带WordCount案例2. Zookeeper伪分布式安装1）下载并解压安装zookeeper-3.4.5-cdh5.3.62）修改配置文件3）
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2023-08-27 22:18:36
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flink相比于spark，还是比较好用的。话不多说上代码//定义流处理环境
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment
.getExecutionEnvironment();
// 非常关键，一定要设置启动检查点！！
env.enableCheckpointing(
原创
2023-06-07 09:40:49
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Flink提供了Kafka连接器，用于从或向Kafka读写数据。本文总结Flink与Kafka集成中的问题,并对一些疑点进行总结和梳理。问题一: 读Kafka的方式## 读取一个Topic
FlinkKafkaConsumer010#FlinkKafkaConsumer010(String topic, DeserializationSchema<T> valueDeserialize
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2023-07-12 03:02:54
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文章目录1. Flink读取Kafka数据2. 读取不同数据类型的kafka数据 Flink有封装好的读写kafka数据的connector可以直接使用，但不同的数据格式该使用什么方法获取？自己想要的自定义数据格式，如byte[]等原生没有，又该如何实现？下面进行详细介绍。 1. Flink读取Kafka数据引入的pom依赖（根据具体kafka的版本选择，笔者使用的kafka是0.9版本）&l
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2023-07-14 17:14:05
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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
1、kafka同步Elasticsearch的方式之前博文中也有介绍：方式一：logstash_input_kafka方式二：kafka_connector方式三：spark stream方式四：java程序读写自己实现2、kafka-connector同步kafka到ES 场景一：kafka实时数据流直接通过kafka-connector同步到ES。 场景二：kafka实
使用 Flink SQL 抽取 Kafka JSON 格式数据
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus
一、统计流程 image.png所有流计算统计的流程都是： 1、接入数据源 2、进行多次数据转换操作(过滤、拆分、聚合计算等) 3、计算结果的存储 其中数据源可以是多个、数据转换的节点处理完数据可以发送到一个和多个下一个节点继续处理数据Flink程序构建的基本单元是stream和transformation（DataSet实质上也是stream）。stream是一个中间结果数据，tran
本文基于Flink 1.8 和ES 6.2.4 总结Flink写入Elasticsearch的问题点。在使用ElasticsearchSink时，需要注意以下几点:ElasticsearchSink内部使用RestHighLevelClient(ES>=6.x)或TransportClient(ES<6.x)与Elasticsearch集群进行通信。ElasticsearchSink内
有状态流处理：Apache Flink状态后端Apache Flink的3个状态后端，它们的局限性以及何时根据特定于案例的要求使用它们。通过有状态流处理，当开发人员启用Flink应用程序的检查点时，状态将持续存在以防止数据丢失并确保在发生故障时完全恢复。为应用程序选择状态后端将影响状态持久化的方式和位置。了解管理Apache Flink状态和开发有状态流应用程序的实际示例。Apache Flink
# Flink 读取 Kafka 数据并写入 MySQL
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，而 Apache Kafka 是一个广泛使用的分布式消息队列。将这两个技术结合起来，能够实现实时数据处理和持久化。本文将带你探讨如何使用 Flink 从 Kafka 中读取数据，并将其写入 MySQL 数据库。
## 环境准备
在开始之前，你需要准备以下环境：
1. **Apache
1：采用BucketingSink的方式public class BucketingSinkDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
long rolloverInterval = 2 * 60 * 1000;
long batchSize = 1024 * 1
