本次实战的内容是开发Flink应用，消费来自kafka的消息，进行实时计算
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原创
2022-07-27 12:49:09
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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
目录1、添加POM依赖2、API使用说明3、序列化器3.1 使用预定义的序列化器3.2 使用自定义的序列化器4、容错保证级别4.1 至少一次 的配置4.2 精确一次 的配置5、这是一个完整的入门案例1、添加POM依赖Apache Flink 集成了通用的 Kafka 连接器，使用时需要根据生产环境的版本引入相应的依赖<!-- 引入 kafka连接器依赖-->
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Wikipedia Edit Stream是Flink官网提供的一个经典demo，该应用消费的消息来自维基百科，今天咱们就来一起实战这个demo的开发(比官方demo略有不同)、部署、验证过程
原创
2022-07-20 00:03:53
187阅读
文章目录生产者失败消费者幂等处理 使用消息队列，不论是消息生产者还是消费者，都容易存在异常情况。 生产者失败异常情况： 生产者在把消息发送到mq的broker的过程中，容易存在以下情况： 1.发送时，网络异常，消息没有到达broker； 2.发送同步消息时，消息到达broker，但是当broker相应生产者时，网络异常，生产者没有收到响应，认为发送失败；解决方案： 如果是发送异步消息，也就是生
Flink--Checkpoint机制原理前言一、如何理解flink中state(状态)Ⅰ、state理解Ⅱ、案例理解stateⅢ、为什么需要state管理Ⅳ、理想中的state管理二、如何理解flink中checkpoint(检查点)Ⅰ、执行流程Ⅱ、ck保存了什么Ⅲ、单分区单并行度执行流程详解Ⅳ、多分区多并行度执行流程详解三、如何理解Flink内部精确一次消费Ⅰ、barrier对齐Ⅱ、barr
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，
虽然Flink消费kafka有着完善的checkpoint机制，可以使得程序停止后再次能从上一次的消费位点继续消费，但是有时候flink的checkpoint也会失败，或者checkpoint管理起来不够灵活，我们想自己维护kafka 的offset信息。但是Flink封装的FlinkKafkaConsumer并不能直接的获取kafka 消息的offset现在有两种实现方法，原理都是一样的，第二种就是知道这里可以改就行了，真正使用的时候还是第一种。原理：将kafka消息的offset和partitio
原创
2022-01-07 16:32:18
1702阅读
虽然Flink消费kafka有着完善的checkpoint机制，可以使得程序停止后再次能从上一次的消费位点继续消费，但是有时候flink的checkpoint也会失败，或者checkpoint管理起来不够灵活，我们想自己维护kafka 的offset信息。但是Flink封装的FlinkKafkaConsumer并不能直接的获取kafka 消息的offset现在有两种实现方法，原理都是一样的，第二种就是知道这里可以改就行了，真正使用的时候还是第一种。原理：将kafka消息的offset和partitio
原创
2021-06-21 15:52:21
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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
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
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
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
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
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
顺序保证难点本文主要分析 CDC 业务场景中任务级顺序保证，技术选型为：debezium、kafka、flink，其构成了顺序保证中至关重要的每一环，应该充分考虑、分析各组件的对于顺序的支持。首先 debezium 作为采集组件，其分别为 schema topic 和 data topic 提供了不同的时间字段，如下图 schema topic 中提供了事件时间，data topic 中提供了事件
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2023-07-11 17:26:09
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Kafka介绍kafka背景一、 什么是kafka1.1 kafka基本术语1.2 kafka特性1.3 kafka使用场景1.4 kafka的topic为什么要分区？二、Kafka安装2.1 kafak启动2.2 kafka常见命令三、SpringBoot+Kafka3.1 依赖引入3.2 kafka配置3.3 生产者config3.4 消费者config3.5 注册topic并发送消息3.6
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2023-08-06 11:40:59
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Kafka官网：Apache KafkaKafka作用：削峰，蓄水池，离线处理（例：日志数据采集：flume->kafka->hdfs），实时处理（例：数据传输到kafka->对接flink、sparkstreaming）顺序保证： Kafka可以保证同一个分区里的消息是有序的。考虑一种情况，如果retries为非零整数，同时max.in.flight.requests.per.
总体而言，该示例代码使用 Kafka 客户端库创建一个 Kafka 生产者，并循环发送随机选择的单词和 UUID 到 Kafka 主题。这段代码是一个简单的 Kafka Flink 消费者示例。
原创
2023-09-03 12:16:57
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