事件时间-处理时间-摄取时间处理时间：是指执行相应Flink算子的机器的系统时间，如TaskManager所在机器的系统时间。当Flink流处理程序在处理时间上运行时，所有基于时间的操作(如时间窗口)将使用执行相应算子所在机器的系统时钟。在每小时的处理时间窗口中，将包括在系统时钟所显示的完整小时(不跨小时比如1:30~2:30)之内到达特定算子的所有数据记录。例如，如果Flink应用程序在上午9:
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2024-05-17 22:15:14
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Flink的窗口和水印机制，实现数据流的无序问题。
原创
精选
2021-01-04 19:58:17
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一、 ELK工作栈简介1． 简介 ELKStack 是 Elasticsearch、Logstash、Kibana 三个开源软件的组合。在实时数据检索和分析场合，三者通常是配合共用，而且又都先后归于 Elastic.co 公司名下，故有此简称。
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2024-10-28 11:01:02
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作者：黄龙，腾讯 CSIG 高级工程师Flink Watermark前言Flink 水印机制，简而言之，就是在 Flink 使用 Event Time 的情况下，窗口处理事件乱序和事件延迟的一种设计方案。本文从基本的概念入手，来看下 Flink 水印机制的原理和使用方式。Flink 在流应⽤程序中三种 Time 概念Time 类型备注Processing Time事件被机器处理的系统时间，提供最好
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2024-05-30 14:43:07
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一、本文介绍了kafka的基础概念：topic、partition、broker、consumer、consumer group和producer。Topic 一个Topic代表了一类资源，一种事件。比如用户上传的数据可以是一个topic，系统产生的事件也可以是一个topicBroker 一个broker代表一个kafka实例，通常建议一台物理机配置一个kafka实例，因为配置多个磁盘的IO限制也
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2023-12-07 13:02:30
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flink高级版本后，消费kafka数据一种是Datastream 一种之tableApi。上官网 Kafka | Apache FlinkKafka Source引入依赖 flink和kafka的连接器，里面内置了kafka-client<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
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2024-06-18 23:35:48
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# Flink Kafka MySQL Join指南
## 介绍
在实时数据处理中，经常需要将数据从Kafka读取并与MySQL中的数据进行连接。Flink是一个流式处理框架，它提供了强大的功能来处理实时数据流。本文将介绍如何使用Flink来连接Kafka和MySQL，并提供相应的示例代码。
## 前提条件
在开始之前，请确保您已经安装了以下组件：
- Apache Flink
- Ap
原创
2023-11-27 04:35:52
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# 使用 Apache Flink 打印 Kafka 消息的指南
Apache Flink 是一个流处理框架，它可以处理实时数据流并进行复杂计算。在本教程中，我们将学习如何使用 Flink 从 Kafka 中读取消息并打印到控制台。我们将通过以下几个步骤来完成这一任务。
## 流程概览
| 步骤 | 描述 |
|---------|-
很长一段时间没有写博客了。最近单位系统升级，鉴于activemq+redis构架存在的一些我没有能力解决的问题。考虑再三，决定换kafka+zookeeper。选用的是多节点多boker集群。先说一下我的服务器欢迎：编号服务器名内网IP0server1.novalocal192.168.0.51server2.novalocal192.168.0.62server3.novalocal192.16
flink 消费 kafka 数据，提交消费组 offset 有三种类型 1、开启 checkpoint ： &
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2023-07-11 17:25:59
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在现代分布式系统中，Apache Kafka作为一种高吞吐量、可扩展的消息队列系统，被广泛应用于各种业务场景。其中，基于offset的消费方式被广泛采用，允许消费者以灵活的方式选择要消费的信息。然而，在实现这一功能时，开发者面临着如何精确控制和管理offset的问题。
为此，我们将通过以下几个模块详细分析“Kafka根据offset消费Java”的相关内容。
## 业务场景分析
在一个实时数
摘要：
分布式有状态的流式处理，让我们可以在云上部署和执行大规模持续计算，并实现了低延迟和高吞吐的目标。这种模式最基本的挑战之一是当发生了潜在故障，系统依旧提供正确的处理保证。当前的方法都依赖于周期性的全局快照，在故障时恢复数据。这些方法主要有两个缺点。第一，这些方法经常让整体计算停顿，影响数据摄入。第二，这些方法渴望于保存操作状态变化的所有记录。
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2024-03-17 00:03:51
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一、 简介
Kafka是用scala语言编写，由Linkedin公司于2010年贡献给Apache成为一个开源的消息系统，它主要用于处理活跃的流式数据。遵从一般的MQ结构。Kafka对消息保存时根据Topic进行归类，此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例(server)称为broker。Kafka是依赖于zookeeper集群保存一些meta信息，
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2023-10-08 15:55:35
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本文是《Flink的DataSource三部曲》系列的第一篇，该系列旨在通过实战学习和了解Flink的DataSource，为以后的深入学习打好基础，由以下三部分组成：直接API：即本篇，除了准备环境和工程，还学习了StreamExecutionEnvironment提供的用来创建数据来的API；内置connector：StreamExecutionEnvironment的addSource方法，
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2024-03-29 10:19:19
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目录测试用sourceJDBCsource读取 Kafka数据常见的Source可以分为大概4类：1、基于本地集合的 source2、基于文件的 source3、基于网络套接字的 source4、自定义的 source 常见的有 Apache kafka、Amazon Kinesis Streams、RabbitMQ、Twitter Streaming API、Apache NiFi 等，当然你也
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2024-04-23 06:44:54
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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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一、概念Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以 实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟 的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务 等等，用scala语言编写，Li
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2024-03-22 08:23:16
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首先明确一点，RocketMQ 是基于发布订阅模型的消息中间件。所谓的发布订阅就是说，consumer 订阅了 broker 上的某个 topic，当 producer 发布消息到 broker 上的该 topic 时，consumer 就能收到该条消息。之前我们讲过 consumer group 的概念，即消费同一类消息的多个 consumer 实例组成一个消费者组，也可以称为一个 consum
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2024-06-27 09:02:54
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Kafka 介绍官方网址采用生产者消费者模型,具有高性能（单节点支持上千个客户端，百兆/s吞吐量）、持久性（消息直接持久化在普通磁盘上且性能好)、分布式（数据副本冗余、流量负载均衡、可扩展）、灵活性（消息长时间持久化+Client维护消费状态）的特点Kafka优势解耦与缓冲: 例如使用SparkStream时,于flume采集后的数据传输,解决了大量数据导致SparkStream崩溃的问题,flu
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2024-06-05 14:09:50
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一、Catalog定义 Catalog 提供了元数据信息，例如数据库、表、分区、视图以及数据库或其他外部系统中存储的函数和信息。数据处理最关键的方面之一是管理元数据。 元数据可以是临时的，例如临时表、或者通过 TableEnvironment 注册的 UDF。 元数据也可以是持久化的二、Catalog在F
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2024-03-19 01:44:46
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