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
利用flink从带有kerberos认证kafka中接收消息，每分钟统计各项指标，如每分钟接收的记录数，金额。在统计的时候要累计前一分钟的累计量。统计值 写入mysql，用来前端展示，同时要把消息存入hadoop平台，要在hive建立表 现将把主要逻辑展示如下 1、从指定的kafka的topic接收数据 2、统计数据写入mysql 3、接收的数据写入hdfs，在hive中建外部表的方式，这样速度会
最近使用Flink的时候注意到一个不大不小的问题，就是关于Flink中使用FlinkKafkaConsumer时并行度设置的问题，这个算子的并行度最好是等于kafka中使用的topic的分区数。大于或者小于分区数都是有问题的，小于这个分区数不能够充分利用kafka的并发性能，大于分区数则会导致算子线程空
FlinkKafkaConnector该连接器提供对Apache Kafka服务的事件流的访问。Flink提供了特殊的Kafka连接器，用于从Kafka主题读写数据。 Flink Kafka Consumer与Flink的检查点机制集成在一起，以提供有且仅有一次的语义。为此，Flink不仅仅依赖于Kafka的消费者群体偏移量跟踪，还内部跟踪和检查这些偏移量。开发流程接一下以一个示例配置来介绍一下F
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
本文基于Flink1.9版本简述如何连接Kafka。流式连接器我们知道可以自己来开发Source 和 Sink ，但是一些比较基本的 Source 和 Sink 已经内置在 Flink 里。预定义的source支持从文件、目录、socket，以及 collections 和 iterators 中读取数据。预定义的sink支持把数据写入文件、标准输出（stdout）、标准错误输出（stderr）和
最近遇到了比较多的中间件的环境问题整理了些注意事项 启动顺序 zookeeper -> kafka -> flink - > flink提交的job ->flumekafka的快照保存时间的设置 log.retention.hours=168(sever.properties)设置时间长很浪费资源flink任务提交
在本地安装单机版本，能够实现快速体验 Flink Table Store 的目的，本文以 Flink 1.15.2、flink-table-store-dist-0.2.1、flink-shaded-hadoop-2-uber-2.8.3-10.0 和 Kafka 3.3.1 为例，系统为 Centos 3.10，演示 TableStore 及与 Kafka 的结合应用。本文使用的 JDK 为 T
前言本文基于Flink1.11.2 的稳定版本探讨flink实时写入Hive的技术可行性，下面是个本地测试的案例可供参考。一、Flink ETL SQL化思路我们有很多实时数据是存储在kafka中，如何按照分区低延迟的高效存储在Hive数仓中以便于近实时分析是我们现在一个普遍诉求。 这里暂不涉及修改的记录，使用场景局限在某些日志类型，如涉及更新修改的应考察数据湖方案。Flink在1.11版本中已经
Kafka中产生数据积压的原因以及解决方案1、kafka中数据积压的原因kafka作为消息队列，其中数据积压也是经常遇到的问题之一。
我们都知道，数据积压的直接原因，一定是系统中的某个部分出现了性能问题，来不及处理上游发送的数据，才会导致数据积压。
那么我们就需要分析在使用kafka时，如何通过优化代码以及参数配置来最大程度的避免数据积压来对业务中的影响。2、kafka中数据积压的解决方案首先
Kafka介绍kafka背景一、 什么是kafka1.1 kafka基本术语1.2 kafka特性1.3 kafka使用场景1.4 kafka的topic为什么要分区？二、Kafka安装2.1 kafak启动2.2 kafka常见命令三、SpringBoot+Kafka3.1 依赖引入3.2 kafka配置3.3 生产者config3.4 消费者config3.5 注册topic并发送消息3.6
要想Flink实现ExactlyOnce需要Source能够记录偏移量，Sink支持开启事务一、Source1、使用KafkaSource需要调用addSource方法，传入一个FlinkKafkaConsumer的实例2、FlinkKafkaConsumer类实现了FlinkKafkaConsumerBase，点到FlinkKafkaConsumerBase里面我们看到他有一个成员变量，这个成员
本文是翻译作品，作者是Piotr Nowojski和Michael Winters。前者是该方案的实现者。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sink（特别是0
一：背景我们项目中用到Flink的Java客户端 用来做数据处理 数据源：kafka 发送源：kafka 原来只有一个业务需求，可以理解为对mq消息中的一个字段做累计和。 现在又多了两个业务需求，可以理解为对mq消息的其他字段做累加和。 此时面临的问题是：flink 做完类似于 map filter keyby reduce 等算子操作时，是否只能为一个业务使用？
如果可以供多个业务使用数据源
文章目录Flink Kafka Connector分析1 FlinkKafkaConsumer1.1 FlinkKafkaConsumerBase1.2 AbstractPartitionDiscoverer1.3 AbstractFetcher1.4 KafkaConsumerThread1.5 Handover1.6 总结2 FlinkKafkaProducer Flink Kafka Co
Kafka与Flink结合使用本地连接kafka首先可以先以本地模式来对kafka进行操作。 当我们在系统（可以是windows，尽量linux）上部署好了Zookeeper和kafka集群，值得注意的是单机也可以部署一个假集群来对实际生产环境做一个模拟，接下来我们可以启动zookeeper集群。# bin/zkServer.sh start conf/zoo-1.cfg
# bin/zkServ
简介Flink-kafka-connector用来做什么？Kafka中的partition机制和Flink的并行度机制结合，实现数据恢复Kafka可以作为Flink的source和sink任务失败，通过设置kafka的offset来恢复应用kafka简单介绍关于kafka，我们会有专题文章介绍，这里简单介绍几个必须知道的概念。1.生产者（Producer）顾名思义，生产者就是生产消...
原创
2021-06-10 19:50:57
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简介Flink-kafka-connector用来做什么？Kafka中的partition机制和Flink的并行度机制结合，实现数据恢复Kafka可以作为Flink的source和sink任务失败，通过设置kafka的offset来恢复应用kafka简单介绍关于kafka，我们会有专题文章介绍，这里简单介绍几个必须知道的概念。1.生产者（Producer）顾名思义，生产者就是生产消...
原创
2021-06-10 20:29:23
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1、首先导入依赖<properties>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
<maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
<maven
