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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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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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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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
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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# 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 |
自定义flink-kafka-connector背景：消费特定开始和结束位置的kafka数据，需求是执行flink任务消费完特定位置数据后，任务自行停止。但批任务并不支持消费kafka数据，而流任务不会自行停止，因此需要自定义kafka连接器。flink1.14版本中，DataStream Connectors 有一个属性setBounded,可以设定消费的结束位置，但Table API目前并不支
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2023-11-09 12:10:33
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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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# Flink消费Kafka数据并写入Hive的完整流程
Apache Flink是一个流处理框架，可以高效地处理实时数据流。在许多大数据应用场景中，我们经常需要将Kafka中的数据消费来进行加工处理，最终将处理后的数据写入Hive以便进行后续的分析。本文将深入探讨如何使用Flink消费Kafka的数据并写入Hive，具体包含所需的配置、代码示例以及流程图。
## 系统架构
在开始之前，我们
## Flink实时消费Kafka到Hive
### 引言
随着大数据时代的到来，越来越多的企业开始使用流式处理框架来处理实时数据。Apache Flink作为一款开源的流式处理框架，具有高吞吐、低延迟、容错性强等优势，成为业内流行的选择之一。本文将介绍如何使用Flink实时消费Kafka消息，并将结果存储到Hive中。
### 什么是Kafka？
Kafka是一个分布式的流处理平台，最初
原创
2023-10-15 11:01:00
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flink消费kafka消息入库hive是一种常见的场景，很多企业在进行实时数据处理时都会使用到这一技术。本文将详细解析这一过程，包括技术原理、架构解析、源码分析、应用场景及扩展讨论，以期为读者提供清晰的理解与操作步骤。
关于“flink消费kafka消息入库hive”的过程，一个典型的流程如下图所示：
```mermaid
flowchart TD
A[Kafka服务器] -->|推
在本篇文章中，我们将深入探讨如何使用 Apache Flink 从 Kafka 消费数据并将其写入 Hive。这是一个典型的数据流处理场景，结合了流式数据处理和数据仓库的概念。我们将一步一步地进行配置和测试，以确保你能够顺利实现该流程。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们的环境配置是正确的。以下是我们软件和硬件的要求：
### 软硬件要求
- **操作系统**：Linux (Ce
# 使用Flink消费Kafka信息并插入Hive的完整流程
随着大数据技术的发展，Apache Flink已成为流数据处理的重要工具，而Kafka作为消息队列，也广泛用于实时数据传输。本篇文章将指导您如何利用Flink消费Kafka中的信息，并将其插入到Hive中。
## 整体流程
下面是整个流程的步骤表：
| 步骤编号 | 步骤描述 | 输出
简单介绍flink-kafka-connector用来连接kafka，用于消费kafka的数据， 并传入给下游的算子。使用方式首先来看下flink-kafka-connector的简单使用， 在官方文档中已经介绍了，传入相关的配置， 创建consumer对象， 并调用addsource即可Properties properties = new Properties();
properties.se
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2023-07-29 23:21:13
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一、事件背景集群服务器崩溃导致众多大数据组件异常强制关闭，重启服务器器和集群后，所有组件状态正常，但是flink任务不能正常运行。二、问题现象重启服务器后看似一切正常，组件状态良好但是在提交flink任务时发现一个问题，zookeeper时不时报canary的测试失败随后查看flink运行日志，发现报错：获取topic元数据超时，并且是所有任务都报这个三、定位问题要解决问题就要找到产生问题的根源结
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2023-12-17 22:02:33
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一、背景说明深夜接到客户紧急电话，反馈腾讯云 kafka 中有大量消息堆积未及时消费。每分钟堆积近 100w 条数据。但是查看 ES 监控，各项指标都远还没到性能瓶颈。后天公司就要搞电商促销活动，到时候数据量是现在的至少 2 倍，这让客户很是着急。这究竟是怎么回事呢？该从何排查才能发现问题所在呢？下面我们一起还原“案发”现场。二、客户面临问题及分析集群使用场景：使用腾讯云 ES 集群存储业务日志数
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2024-01-21 05:55:38
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一、概述storm最大的特点是快，它的实时性非常好（毫秒级延迟）。为了低延迟它牺牲了高吞吐，并且不能保证exactly once语义。在低延迟和高吞吐的流处理中，维持良好的容错是非常困难的，但为了得到有保障的准确状态，人们想到一种替代方法：将连续时间中的流数据分割成一系列微小的批量作业（微批次处理）。如果分割得足够小，计算几乎可以实现真正的流处理。因为存在延迟，所以不可能做到完全实时，但是每个简单
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2023-08-03 19:02:45
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## Flink消费Kafka写入Hive的方法
Apache Flink是一个开源的流处理引擎，它提供了高效、容错和可伸缩的处理大规模数据流的能力。而Kafka是一个分布式的流处理平台，用于构建实时数据管道和流应用程序。在实际的数据处理场景中，我们常常需要将从Kafka中消费的数据写入到Hive中进行持久化存储和分析。下面我们将介绍如何使用Flink消费Kafka并将数据写入Hive的方法。
原创
2023-11-17 05:44:31
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