Kafka 连接器提供从 Kafka topic 中消费和写入数据的能力。前面已经介绍了flink sql创建表的语法及说明：【flink sql】创建表这篇博客聊聊怎么通过flink sql连接kafka创建kafka表示例CREATE TABLE KafkaTable (
`user_id` BIGINT,
`item_id` BIGINT,
`behavior` STRING,
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2023-11-03 13:48:21
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# 使用 Flink 生产 Kafka 数据的详细指南
对于新手开发者来说，理解数据流处理和 Kafka 消息队列是非常重要的。Apache Flink 是一个流处理框架，而 Kafka 则是一个分布式流平台，它们的结合可以用于构建高效的数据管道。本文将详细介绍如何使用 Flink 从头开始生产 Kafka 数据，并提供相应的代码示例。
## 整体流程
在开始之前，我们首先概述一下实现的步骤
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
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2024-02-20 10:38:34
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数据生产流程 1、创建ProducerRecord对象，该对象出来包括要发送的数据，还必须指定topic,也可以指定key，value和分区,发送ProducerRecord的时候，生产者做的第一件事就是把key和value序列化成ByteArrays，以便他们可以通过网络发送。 2、接下来，数据会被发送到分区器，如果ProducerRecord中指定了分区，则分区器直接返回指
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2023-09-01 20:15:16
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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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代码如下...
原创
2022-10-27 10:59:02
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文章将讲解一下用的最多的 Connector —— Kafka，带大家利用 Kafka Connector 读取 Kafka 数据，做一些计算操作后然后又通过 Kafka Connector 写入到 kafka 消息队列去。环境准备此处略过，准备kafka环境 添加依赖，暂时用的是kafka0.10版本<dependency>
<groupId>org.apache
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2023-07-11 18:40:00
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Flink消费kafka数据起始offset配置:Flink读取Kafka数据确定开始位置有以下几种设置方式：flinkKafkaConsumer.setStartFromEarliest():从topic的最早offset位置开始处理数据，如果kafka中保存有消费者组的消费位置将被忽略。flinkKafkaConsumer.setStartFromLatest():从topic的最新offse
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2023-10-18 21:14:15
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通常情况下，企业中会采取轮询或者随机的方式，通过Kafka的producer向Kafka集群生产数据，来尽可能保证Kafk分区之间的数据是均匀分布的。在分区数据均匀分布的前提下，如果我们针对要处理的topic数据量等因素，设计出合理的Kafka分区数量。对于一些实时任务，比如Spark Streaming/Structured-Streaming、Flink和Kafka集成的应用，消费端不存在长时
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2023-11-28 20:31:29
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前言在消息处理过程中，除了Flink程序本身的逻辑（operator），我们还需要和外部系统进行交互，例如本地磁盘文件，HDFS，Kafka，Mysql等。虽然Flink本身支持Exactly-Once语义，但是对于完整的数据处理系统来说，最终呈现出来的语义和外部系统是相关的。我们先总览一下Flink不同connector的消息传递语义 。在Guarantees这一列，我们可以发现以下3种语义
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2024-01-20 17:31:12
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目录问题描述排查技术方向服务器CPU高内存占用高具体技术排查问题描述flink+kafka，某些时候会有消息规程，量不大，但缓慢上升。初步排查:kafka集群正常，消息接入，节点，内存，CPU均正常。
宽带正常。
flink反压正常。--本文问题由flink+kafka引出，但与kafka和flink技术本身无关。
--本文主要记录内存CPU高的解决思路做一次重温和记录。排查技术方向服务器CPU高
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2021-09-26 13:42:00
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一、kafka是什么，原理。1.概念：kafka是一种基于分布式的发布/订阅模式的消息队列，一种消息中间件（常用的有afka,Rabbit Mq Rocket mq ,active mq），其中kafka大部分用于大数据。2.实现异步的原理:在中间加入了一层mq使其成为异步。通常消费结果后会通过回调函数写入表中，表明该记录消费。3.mq的作用：解耦：减少生产者与消费者的直接消费，塞到mq中，通过中
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2024-10-24 20:00:35
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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
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2024-03-15 11:19:27
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Kafka简介： Kafka是一个分布式发布——订阅消息传递系统。Kafka快速、可扩展且耐用。它保留主题中的消息源。生产者将数据写入主题，消费者从主题中读取数据。Kafka的特点：
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2023-07-20 12:48:31
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# 使用 Flink 接收 Kafka 数据的简明指南
Apache Flink 是一个开源的流处理框架，它能够高效地处理实时数据流。与 Apache Kafka 的结合，使得 Flink 在大数据处理场景中更具优势，因为 Kafka 是一种高吞吐量、低延迟的消息队列系统。本文将介绍如何使用 Flink 接收 Kafka 数据，并提供代码示例，以帮助你理解整个过程。
## 前提条件
在开始之
# 使用 Java Flink 读取 Kafka 数据的指南
随着大数据技术的不断发展，Apache Flink 和 Kafka 成为了流数据处理和消息中间件的热门选择。本文将为刚入行的小白提供一份关于如何使用 Java Flink 读取 Kafka 数据的详细指南。我们将通过流程步骤、代码示例以及必要的图表来帮助你快速上手这一过程。
## 整体流程
以下是读取 Kafka 数据的步骤概览：
## Flink消费Kafka数据的流程
使用Flink消费Kafka数据主要分为以下几个步骤：
1. 创建Flink的执行环境：用来设置运行Flink程序需要的参数和配置。
2. 创建Kafka消费者：用来配置Kafka的连接参数，并创建一个消费者实例。
3. 添加Kafka数据源：将Kafka消费者作为数据源添加到Flink的执行环境中。
4. 定义数据转换操作：对从Kafka消费的数据进
原创
2023-09-29 12:20:27
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应用场景：用Java实现在kafka 的topic1中写数据，有其他程序对topic1中的数据进行消费，并且会把结果写进topic2中，我们需要做的就是往topic1中写数据，并且监测topic2，如果有数据写进topic2就获取此数据import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframewor
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2023-05-19 10:14:53
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# Flink消费Kafka数据（Java版）
## 概述
本文将教你如何使用Java语言在Apache Flink中消费Kafka数据。Flink是一个流处理框架，而Kafka是一个分布式流处理平台，它们的结合可以实现高效的实时数据处理任务。
在本文中，我们将按照以下步骤进行操作：
1. 添加Flink和Kafka的依赖
2. 创建Flink程序
3. 设置Kafka连接属性
4. 创建
原创
2023-08-03 03:03:40
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说明 flink是一个快速的实时处理引擎,他可以在收到数据的一瞬间就把数据给处理成我们想要的样子,是目前最高效率的实时数据处理技术,那么我们常用于手机实时数据的kafka中的数据flink可以实时接收并处理吗? 答案是肯定的,但是几个步骤步骤 1.flink只兼容kafka2.2.X以上的版本,没有的小伙伴及时更新 2.在你的idea中导入kafka的连接依赖<dependency>
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2023-09-27 10:07:04
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