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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2024-02-02 14:11:24
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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
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2023-09-20 16:32:58
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1、maven依赖，pom.xml文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSch
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2021-04-22 15:34:00
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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
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2023-08-16 14:13:54
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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，计算的结果都一样。即使在发现机器或者软件故障时，都不会出现数据丢失以及重复处理的情况。（就是每条数据只会被处理一次） Flink 中哪些
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2024-02-12 08:22:43
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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
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2023-08-03 18:49:04
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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
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2023-07-06 16:04:44
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1.30.Flink SQL案例将Kafka数据写入hive 1.30.1.1.场景，环境，配置准备 1.30.1.2.案例代码 1.30.1.2.1.编写pom.xml文件 1.30.1.2.2.Maven工程resources下编写配置文件log4j2.properties 1.30.1.2.3.Maven工程resources下编写配置文件logback.xml 1.30.1.2.4.Mav
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2024-02-20 11:23:04
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KafkaApache kafka 是一个分布式消息系统，能作为生产者消费者问题连接的框架。1. Kafka的特性 1）高吞吐/低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒 2）可扩展性：kafka集群支持热扩展 3）持久性/可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份 4）容错性：允许集群中节点失败（若副本数量为n,则允许n-1个节点失败） 5）高并发：支持数千个客户端
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2024-02-03 13:56:10
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flink run \-m yarn-cluster \-ys 2 \-yjm 2g \-ytm 4g \-c com.xxxxx.flink.app.incr.TradeOrderBinlogResolveApp \-d \/opt/tools/flink-1.12.0/xxxxx-realtime-etl-1.0-SNAPSHOT.jarpackage com.xxxxx.flink.app.incr;import com.alibaba.otter.canal.protocol.
原创
2022-01-07 16:14:35
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flink run \-m yarn-cluster \-ys 2 \-yjm 2g \-ytm 4g \-c com.xxxxx.flink.app.incr.TradeOrderBinlogResolveApp \-d \/opt/tools/flink-1.12.0/xxxxx-realtime-etl-1.0-SNAPSHOT.jarpackage com.xxxxx.flink.app.incr;import com.alibaba.otter.canal.protocol.
原创
2021-06-21 15:52:13
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搭建一个结合"lambda"架构的 Hive、Flink 和 Kafka 的系统需要一些基本的环境准备和步骤指导。这样，我们就能实现对流数据的高效处理和分析。
## 环境准备
首先，我们需要确定一下软件和硬件要求，以确保系统能够流畅地运行。
### 硬件要求
- CPU: 至少 4 核（推荐 8 核）
- 内存: 至少 16 GB（推荐 32 GB）
- 硬盘: SSD，至少 100 GB
# Flink、Kafka、Hive和ORC的批量处理
在大数据处理领域，Flink、Kafka、Hive和ORC是四个非常受欢迎的组件。它们各自扮演着不同的角色，但可以协同工作，以实现高效的数据流处理和存储。本文将介绍这些组件的基本概念，并通过代码示例展示它们如何协同工作。
## 组件简介
1. **Flink**：是一个分布式流处理框架，用于实现大规模、高吞吐量、低延迟的数据流处理。
2
原创
2024-07-21 06:50:00
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# 使用Flink批处理从Kafka消费数据并写入Hive
## 一、流程概述
在本教程中，我们将学习如何使用Apache Flink进行批处理，从Kafka中消费数据并将结果写入Apache Hive。这一过程涉及几个关键步骤和相关技术，包括Flink、Kafka和Hive。以下是实现步骤的一览表：
| 步骤 | 描述 |
## Spring Boot整合Kafka、Flink和Hive的实践
在现代数据处理架构中，Apache Kafka、Apache Flink和Apache Hive是一组常用的工具。通过将它们与Spring Boot相结合，我们可以构建高效的数据流处理应用。本文将介绍如何整合这几个组件，并提供代码示例。
### 1. 项目结构
在开始之前，我们需要明确项目的结构。我们的项目包括以下几个模
在现代数据工程中，将Apache Flink与Kafka和Hive相结合形成了一种高效的数据处理管道。Flink可以实时处理来自Kafka的数据，并将处理后的结果存储在Hive中，便于进行后续的分析和查询。这篇博文将详细介绍如何实现这一过程，并围绕相关的技术背景、抓包方法、报文结构等进行深入解析。
## 协议背景
我们首先需要理解Flink、Kafka和Hive之间的关系。下面是它们之间的关系
# 使用Flink读取Kafka并写入Hive的完整指南
在大数据处理领域，Apache Flink作为一个流处理框架，能够高效地处理数据流和批处理任务。将Flink与Kafka和Hive结合使用，可以轻松实现数据的实时读取、处理和存储。本文将详细介绍如何使用Flink从Kafka读取数据并写入Hive的具体实现步骤，并提供相应的代码示例。
## 整体流程
首先，我们来看看整个流程的步骤。以
1、流处理和批处理介绍1.流处理系统流处理系统，其节点间数据传输的标准模型是：当一条数据被处理完成后，序列化到缓存中，然后立刻通过网络传输到下一个节点，由下一个节点继续处理。2.批处理系统批处理系统，其节点间数据传输的标准模型是：当一条数据被处理完成后，序列化到缓存中，并不会立刻通过网络传输到下一个节点，当缓存写满，就持久化到本地硬盘上，当所有数据都被处理完成后，才开始将处理后的数据通过网络传输到
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2023-08-30 08:35:17
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文章目录背景：现象与分析解决方案总结：拓展参考 背景：最近笔者所在的公司在调研使用flink，因为公司只有笔者一个大数据开发，笔者有幸主导了此次调研，但是我们也属于新手上路，之后也会将过程中遇到的一些坑和大家分享。当然了目前我们还在DataStream Api阶段挣扎，争取早日将flink sql上线，这次的错误是在开发过程中消费kafka时遇到。特此记录一下备忘，也希望对大家有帮助，下面我们看
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2024-02-04 22:38:51
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博主最近在做数据迁移的工作，但是在迁移的过程中遇到了一个问题，数据总是无缘无故的丢失，而且我的日志也没有报任何的错误异常信息，后经过排查，flink在消费kafka的时候我是通过事件时间处理数据的，有水位线的概念，由于kafka中的数据有大量的乱序现象，而且乱序的时间也比较严重，虽然写入数据的工作不是博主做的，但是抱着求知的心态，还是差了一下是什么原因会导致kafka中的数据出现乱序。kafka简
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2023-10-27 00:45:58
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