业务：首先使用flink从kafka中获取消息，这个消息对应着一个关于直播间的具体信息，当然过来的是一个JSON；之后对数据进行流式处理，存入clickhouse；最后通过kafka将数据更新的情况传递给下游服务。main方法：流式处理直接用main启动，自己就跟那儿跑，但是遇到报错会停止；并行度这块儿可以按需设置；execute方法必须执行，不写运行不了。public static void m
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2024-03-20 14:12:21
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在某些场景中，比如GROUP BY聚合之后的结果，需要去更新之前的结果值。这个时候，需要将 Kafka 消息记录的 key 当成主键处理，用来确定一条数据是应该作为插入、删除还是更新记录来处理。在Flink1.11中，可以通过 flink-cdc-connectors 项目提供的 changelog-json format来实现该功能。关于该功能的使用，在Flink1
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2024-07-18 10:00:46
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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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2024-06-21 00:50:09
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文章目录1.Flink+kafka是如何实现exactly-once语义的2.WC案例的如何做chekcpoint3.源码分析4.kafkaConsumer在与Flink整合的思考4.1 kafka和flink的整合其offset是存在两个地方4.2 flink整合kafka的官网参考4.3 生产上如何使用?参考资料 1.Flink+kafka是如何实现exactly-once语义的两段提交:
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2023-09-24 11:51:00
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前言本篇文章将引入Kafka 0.11，实现真正的实时流计算改造 本次改造将仅改造数据输入流和输出流的部分
定义消息传递格式上篇文章我们定义了数据格式，基于此我们来定义kafka的传递数据的格式，即为${timetamp},${word}，中间用逗号分隔，好吧我承认看起来是和当时我们定义数据格式是一样的，但是这里要注意的是分隔符的选取 因为我们这里不是复杂的业务场景，不需要用上json，用
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2024-07-17 16:46:50
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动态路由:方案1: 定制一个特殊的KafkaDynamicSink，内嵌多个原生的FlinkKafkaProducer，每个对应一个下游的KAFKA队列在OPEN方法中读取所有KAFKA渠道配置并构建FlinkKafkaProducer并构建一个Map: kafka channelId -> FlinkKafkaProducer 重载INVOKE方法 根据路由规则找到当前流数据对应所有的Ch
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2023-08-23 21:16:03
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Apache Kafka是一个分布式发布，订阅消息系统，并且也是一个强大的队列，可以处理高并的数据，并使您能够将消息从一个端点传递到另一个端点。Kafka非常适合处理离线和在线消息消费。 Kafka消息可以持久化的保留在磁盘上，并在群集内复制以防止数据丢失。 Kafka构建在ZooKeeper同步服务之上，用Raft协议保证集群的高可用， 它与Apache Storm和
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2024-03-11 08:47:17
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# 使用 Flink 消费 Kafka 数据并写入 MySQL 的实例分析
随着大数据技术的快速发展，Apache Flink 作为一个流处理框架，正在被越来越多的企业采用。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Flink 从 Kafka 中消费数据并将其写入 MySQL 数据库中。我们将通过具体的代码示例让读者更好地理解这一过程。
## 1. 系统架构概述
在本文中，我们将构建一个简单的系统，
flink,kafka
flink读写kafka--写kafka介绍主要介绍实际中flink如何读取写入设置kafkaflink版本：1.13.2github地址：https://github.com/dahai1996/mdw-flink-quickstart写入kafka引入依赖<dependency>
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2024-07-23 17:52:30
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问题描述很久以前实习的时候接触flink，并且在此方面做了很多工作，但是过了几年时间，居然再次搭建 kafka-flink 会遇到那么多困难，无意间翻到那个时候写的文档，这里再次总结并公开一下，希望也能帮到需要的人。效果描述首先必须强调一点：以下内容并不是以 flink 的job的方式在flink中运行，但是，可以打包成 jar ，然后提交到 flink 中运行。因为本地测试的需要，一般这种入门级
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2023-10-09 08:21:48
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实现功能因为直接写clickhouse的分布式表在数据量比较大的时候会有各种问题，所以做了一个flink读取kafka数据然后路由写入到相应的本地表节点，并且关于不同的表的配置信息可以随时更改并设置生效时间。实现流程首先从kafka将数据读取过来然后进行相应的处理及逻辑判断写入到对应的clickhouse表格中最后根据CDC读取来的配置信息进行相应节点的hash路由，直接写入本地表读取kafka数
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2023-09-26 15:40:20
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# Flink SQL读取Kafka写Hive
## 简介
Apache Flink是一个开源的流处理框架，可以实现流式数据的实时计算和流转换。Flink提供了Flink SQL来支持使用SQL语句进行流处理和批处理。本文将介绍如何使用Flink SQL读取Kafka数据，然后将数据写入Hive表中。
## 准备工作
在开始之前，需要安装以下软件：
- Apache Flink
- Apach
原创
2023-08-11 10:02:13
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前言flink是实时计算的重要集成组件，这里演示如何集成，并且使用一个小例子。例子是kafka输入消息，用逗号隔开，统计每个相同单词出现的次数，这么一个功能。一、kafka环境准备1.1 启动kafka这里我使用的kafka版本是3.2.0，部署的方法可以参考，kafka部署cd kafka_2.13-3.2.0
bin/zookeeper-server-start.sh config/zooke
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2023-11-02 11:12:30
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摘要：本文整理自阿里巴巴高级开发工程师黄兴勃 (断尘) 在 Flink Forward Aisa 2021 核心技术专场的演讲。主要内容包括：PyFlink 最新功能PyFlink Runtime基于 FFI 的 PEMJAPyFlink Runtime 2.0Future WorkPs： JCP 已在本文替换为 PEMJA。一、PyFlink 新功能PyFlink 1.14 新增了很多功能，主要
一，背景公司需要用到flink和kafka来处理大数据，对于一个没有接触过这两个东西的40岁程序员，决定自学一下，用了两天的时间终于实现了flink和kafka的对接，目标就是要向kafka输入 "时间戳,温度,设备ID"，然后在flink里面按照时间戳分组，再按照设备ID计算的在一个时间段内的温度平均值。 二，运行环境window 10, kafka 2.1.1, flink 1.7.
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2024-03-01 15:52:11
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Flume 概述Flume 是 Hadoop 生态圈子中的一个重要组件，在上一课时中提过，它是一个分布式的、高可靠的、高可用的日志采集工具。Flume 具有基于流式数据的简单灵活的架构，同时兼具高可靠性、高可用机制和故障转移机制。当我们使用 Flume 收集数据的速度超过下游的写入速度时，Flume 会自动做调整，使得数据的采集和推送能够平稳进行。Flume 支持多路径采集、多管道数据接入和多管道
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2024-03-26 04:51:44
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目的最近会不定期抽空整理flink的相关知识，整理的逻辑大纲就是下面自己画的学习框架图。如果有大佬发现下面知识框架有问题也欢迎指出。因为FlinkKafkaConsumer 是flink自己对kafka的数据读取进行管理的中间件，与kafka自带的进度管理方式稍有不同，而kafka又是flink最常用的resource和sink之一。这里对FlinkKafkaConsumer的管理机制进行学习记录
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2024-04-23 11:46:31
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目录记录一次流处理引擎选择的过程1、Spark Streaming2、Kafka Streaming3、Flink最后 记录一次流处理引擎选择的过程先描述下项目需求，要处理的消息来源为RabbitMQ的队列A，队列A的数据是10万个点位（物联网采集点）数据每秒一次推送产生的，现在的需求是：要新增一些虚拟计算点位，点位建立规则是已有物理点位的计算表达式，比如V001为P001+2*P002。每个计
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2023-07-11 16:58:28
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本文是《Flink的sink实战》系列的第二篇，《Flink的sink实战之一：初探》对sink有了基本的了解，本章来体验将数据sink到kafka的操作；版本和环境准备本次实战的环境和版本如下：JDK：1.8.0_211Flink：1.9.2Maven：3.6.0操作系统：macOS Catalina 10.15.3 (MacBook Pro 13-inch, 2018)IDEA：2018.3.
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2024-03-21 11:25:15
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目录1. CDC简介1.1. 什么是CDC1.2. CDC的种类1.3. Flink-CDC2. 基于DataStream方式的FlinkCDC应用2.1. 导入依赖2.2. 编写代码2.2.1. 主类-从业务库中获取数据并写入到kafka中2.2.2. 自定义反序列化器2.2.3. 各方法参数详解3. FlinkSQL方式的应用1. CDC简介1.1. 什么是CDC Change Da
