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
Flink的Checkpoint和savepoint的区别和作用一、Flink的checkpointflink的checkpoint是异步的、分布式的、轻量级的,将同一时间点的task/operator的状态数据全局统一快照处理,包括用户自定义的keyed state和operator state 当未来程序出现问题,可以基于保存的快照容错。checkpoint的原理A:flink会在输入的数据集
Flink学习-DataStream-KafkaConnector摘要本文主要介绍Flink1.9中的DataStream之KafkaConnector,大部分内容翻译、整理自官网。以后有实际demo会更新。可参考kafka-connector如果关注Table API & SQL中的KafkaConnector,请参考Flink学习3-API介绍-SQL1 Maven依赖FlinkKaf
           Flink提供了Exactly once特性,是依赖于带有barrier的分布式快照+可部分重发的数据源功能实现的。而分布式快照中,就保存了operator的状态信息。  Flink的失败恢复依赖于 检查点机制 + 可部分重发的数据源。   检查点机制机制:checkpoint定期触发,产生快照,快照中记录了:当前检查点开始时数据源(例如Kafka)中消息的offset。记
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
转载 2023-08-03 18:49:04
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目的最近会不定期抽空整理flink的相关知识,整理的逻辑大纲就是下面自己画的学习框架图。如果有大佬发现下面知识框架有问题也欢迎指出。因为FlinkKafkaConsumer 是flink自己对kafka的数据读取进行管理的中间件,与kafka自带的进度管理方式稍有不同,而kafka又是flink最常用的resource和sink之一。这里对FlinkKafkaConsumer的管理机制进行学习记录
本文是《Flink的sink实战》系列的第二篇,《Flink的sink实战之一:初探》对sink有了基本的了解,本章来体验将数据sink到kafka的操作;版本和环境准备本次实战的环境和版本如下:JDK:1.8.0_211Flink:1.9.2Maven:3.6.0操作系统:macOS Catalina 10.15.3 (MacBook Pro 13-inch, 2018)IDEA:2018.3.
目录记录一次流处理引擎选择的过程1、Spark Streaming2、Kafka Streaming3、Flink最后 记录一次流处理引擎选择的过程先描述下项目需求,要处理的消息来源为RabbitMQ的队列A,队列A的数据是10万个点位(物联网采集点)数据每秒一次推送产生的,现在的需求是:要新增一些虚拟计算点位,点位建立规则是已有物理点位的计算表达式,比如V001为P001+2*P002。每个计
转载 2023-07-11 16:58:28
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Flink对接KafKa消费分词统计Demo1. 环境准备环境需要:KafKa_2.12(1.0.0以上)Java_1.8(java 8/11)Flink1.1 KafKa通过Apache KafKa官网下载KafKa,目前版本最新为KafKa_2.12-2.60,KafKa安装包内已包含Zookeeper下载完成后在本地解压可以看到文件夹KafKa_2.12-2.60 KafKa目录
一,背景公司需要用到flinkkafka来处理大数据,对于一个没有接触过这两个东西的40岁程序员,决定自学一下,用了两天的时间终于实现了flinkkafka的对接,目标就是要向kafka输入 "时间戳,温度,设备ID",然后在flink里面按照时间戳分组,再按照设备ID计算的在一个时间段内的温度平均值。 二,运行环境window 10, kafka 2.1.1, flink 1.7.
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1.概述Flink 提供了一个 Apache Kafka 连接器,用于从 Kafka Topic 读取数据和向 Kafka Topic 写入数据,并保证恰好一次次语义。Apache Flink 附带了一个通用的 Kafka 连接器,它试图跟踪最新版本的 Kafka 客户端。它使用的客户端版本可能会在 Flink 版本之间发生变化。最近的 Kafka 客户端向后兼容 broker 版本 0.10.0
Flume 概述Flume 是 Hadoop 生态圈子中的一个重要组件,在上一课时中提过,它是一个分布式的、高可靠的、高可用的日志采集工具。Flume 具有基于流式数据的简单灵活的架构,同时兼具高可靠性、高可用机制和故障转移机制。当我们使用 Flume 收集数据的速度超过下游的写入速度时,Flume 会自动做调整,使得数据的采集和推送能够平稳进行。Flume 支持多路径采集、多管道数据接入和多管道
在某些场景中,比如GROUP BY聚合之后的结果,需要去更新之前的结果值。这个时候,需要将 Kafka 消息记录的 key 当成主键处理,用来确定一条数据是应该作为插入、删除还是更新记录来处理。在Flink1.11中,可以通过 flink-cdc-connectors 项目提供的 changelog-json format来实现该功能。关于该功能的使用,在Flink1
1.数据目录通过 LogDirsCommand ,也就是 kafka-log-dire.sh 脚本可以查看当前数据目录:数据目录下面的索引目录下面就是当前副本的数据信息,其中每个索引由多个分区 <topic>-<partition>,也就是 topic-n 的目录:下面是名称为 flinkin-10 这个主题的序号为0 的分区的数据目录,这里设置了两个副本,那么主从副本都
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在本周的《Flink Friday Tip》中,我们将结合例子逐步讲解 Apache Flink 是如何与 Apache Kafka 协同工作并确保来自 Kafka topic 的消息以 exactly-once 的语义被处理。检查点(Checkpoint)是使 Apache Flink 能从故障恢复的一种内部机制。检查点是 Flink 应用状态的一个一致性副本,包括了输入的读取位点。在发生故障时
前言 最近在学习Flink 读写 Kafka, 突然想到如果 Flink 生产消息到Kafka,那么这条消息如何确定发往那个分区。顺便也回顾下 Kafka 本身一个默认分区策略和生产策略这里整理并记录下。 Flink 1.15 Kafka 2.7 一、KafkaSink FlinkKafkaProducer 已在 Flink 1.15 中
在之前的博客文章中,我们介绍了ApacheKafka的exactly once语义,介绍了各种消息传输语义,producer的幂等特性,事和Kafka Stream的exactly once处理语义。现在我们将从上篇文章结尾的地方开始,深入探讨Apache Kafka的事务。本文档的目标是使读者熟悉Apache Kafka中有效使用事务API所需要的主要概念。   &
FlinkKafkaConsumer 源码剖析FlinkKafkaConsumer 的继承关系如下图所示。可以发现几个版本的 FlinkKafkaConsumer 都继承自 FlinkKafkaConsumerBase 抽象类,所以可知 FlinkKafkaConsumerBase 是最核心的类了。FlinkKafkaConsumerBase 实现了 CheckpointedFunction、Ch
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KafkaFlinkFlink实时从Kafka中获取消息,每隔10秒去统计机器当
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文章目录Kafka的Exactly Once1.Kafka Producer1) 副本数据同步策略:2) ISR3) ack 应答机制4) 故障处理细节Exactly Once 语义(精准一次性)Producer 事务2.Kafka Consumer分析2.1消费方式:2.2、分区分配策略2.3、offsetConsumer 事务Flink的Exactly OnceCheckpoint机制che
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