Apache Flink是新一代的分布式流式数据处理框架，它统一的处理引擎既可以处理批数据(batch data)也可以处理流式数据(streaming data)。在实际场景中，Flink利用Apache Kafka作为上下游的输入输出十分常见，本文将给出一个可运行的实际例子来集成两者。目录一、目标二、环境准备三、创建Flink Streaming工程四、增加kafka和kafka-
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2024-07-01 19:51:00
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Kafka 和 Flink 是当前流行的两个开源项目，分别用于消息传递和流处理。在实际项目中，通常需要将 Kafka 作为数据源接入到 Flink 中实现实时数据处理。接下来我会详细介绍如何实现“Kafka 整合 Flink”，希望能帮助你快速上手。
### 整合流程
下面是整合 Kafka 和 Flink 的整体流程，可以帮助你更好地理解整个过程。
| 步骤 | 描述
原创
2024-05-21 10:45:40
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Apache Flink是新一代的分布式流式数据处理框架，它统一的处理引擎既可以处理批数据(batch data)也可以处理流式数据(streaming data)。在实际场景中，Flink利用Apache Kafka作为上下游的输入输出十分常见，本文将给出一个可运行的实际例子来集成两者。1. 目标本例模拟中将集成Kafka与Flink：Flink实时从Kafka中获取消息，每隔10秒去统计机器当
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2023-07-06 16:04:44
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在之前的博客文章中，我们介绍了ApacheKafka的exactly once语义，介绍了各种消息传输语义，producer的幂等特性，事和Kafka Stream的exactly once处理语义。现在我们将从上篇文章结尾的地方开始，深入探讨Apache Kafka的事务。本文档的目标是使读者熟悉Apache Kafka中有效使用事务API所需要的主要概念。 &
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2024-08-07 09:30:34
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1.什么是Exactly-Once 恰好处理一次的意思。不管在处理的时候是否有异常发生，计算的结果都一样。即使在发现机器或者软件故障时，都不会出现数据丢失以及重复处理的情况。（就是每条数据只会被处理一次） Flink 中哪些
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2024-02-12 08:22:43
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在本地安装单机版本，能够实现快速体验 Flink Table Store 的目的，本文以 Flink 1.15.2、flink-table-store-dist-0.2.1、flink-shaded-hadoop-2-uber-2.8.3-10.0 和 Kafka 3.3.1 为例，系统为 Centos 3.10，演示 TableStore 及与 Kafka 的结合应用。本文使用的 JDK 为 T
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2023-11-24 09:29:00
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入口关键类：KafkaDynamicTableFactorySource通过createDynamicTableSource方法创建 kafka source，这里主要做几件事：从context获取table ddl中相关的信息、比如schema、with属性，生成TableFactoryHelper辅助工具类。根据with中的key/value format配置discover key/valu
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2024-06-04 13:31:15
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Apache Flink是新一代的分布式流式数据处理框架，它统一的处理引擎既可以处理批数据(batch data)也可以处理流式数据(streaming data)。在实际场景中，Flink利用Apache Kafka作为上下游的输入输出十分常见，本文将给出一个可运行的实际例子来集成两者。目录一、目标二、环境准备三、创建Flink Streaming工程四、增加kafka和kafka-
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2023-07-27 19:49:14
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Flink与Yarn以及Kafka的整合操作
原创
精选
2023-10-23 14:39:44
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本文基于Flink1.9版本简述如何连接Kafka。
原创
2023-06-01 15:47:39
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Flink与Yarn以及Kafka的整合操作
原创
2021-07-12 16:35:16
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## Spring Boot整合Kafka、Flink和Hive的实践
在现代数据处理架构中，Apache Kafka、Apache Flink和Apache Hive是一组常用的工具。通过将它们与Spring Boot相结合，我们可以构建高效的数据流处理应用。本文将介绍如何整合这几个组件，并提供代码示例。
### 1. 项目结构
在开始之前，我们需要明确项目的结构。我们的项目包括以下几个模
原文链接：本文开头附：Flink 学习路线系列 ^ _ ^Flink 整合 Kafka 基本步骤，请参考：Flink 基础整合 Kafka。本文仅用来介绍 Flink 整合 Kafka 实现 Exactly-Once。1.什么是Exactly-Once 恰好处理一次的意思。不管在处理的时候是否有异常发生，计算的结果都
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2023-07-25 10:01:39
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有上面的特点可以看出，Spark Streaming是要生成rdd，然后进行处理的，rdd数据集我们可以理解为静态的，然每个批次，都会生成一个rdd，该过程就体现了批处理的特性，由于数据集时间段小，数据小，所以又称微批处理，那么就说明不是真正的实时处理。还有一点，spark Streaming与kafka的结合是不会发现kafka动态增加的topic或者partition。Spark的详细教程，请
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2024-06-01 17:32:31
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一：flume和kafka为什么要结合使用首先：Flume 和 Kafka 都是用于处理大量数据的工具，但它们的设计目的不同。Flume 是一个可靠地收集、聚合和移动大量日志和事件数据的工具，而Kafka则是一个高吞吐量的分布式消息队列，用于将大量数据流式传输到各个系统中。 因此，结合使用Flume和Kafka可以实现更好的数据处理和分发。Flume可以将数据从多个源收集和聚合，然后将其发送到Ka
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2024-01-04 00:49:29
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flink消费kafka 算是最常用的一种source了. FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<String>(topics, new SimpleStringSchema(),properties); 那么当flink消费kafka数据的时候,该group针对的该topic 的offse
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2024-03-15 10:12:01
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本文基于Flink1.9版本简述如何连接Kafka。流式连接器我们知道可以自己来开发Source 和 Sink ，但是一些比较基本的 Source 和 Sink 已经内置...
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2021-06-10 19:54:35
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本文基于Flink1.9版本简述如何连接Kafka。流式连接器我们知道可以自己来开发Source 和 Sink ，但是一些比较基本的 Source 和 Sink 已经内置...
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2021-06-10 19:54:36
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DEMOFlink RPC 众所周知底层是Akka，我先来写一个RPC 的用例RPC Gatewaypublic interface HelloGateway extends RpcGateway {
CompletableFuture<String> hello();
}RPC Endpoint也就是服务端执行的public class HelloRpcEndpoint
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2024-03-08 10:37:10
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主要抽象Flink RPC 框架主要抽象了RpcService,RpcEndpoint,RpcGateway,RpcServer这几个接口，具体实现可以采用多种方式，比如：akka,nettyRpcService我理解为RPC框架的引擎，可以用来启动、停止、连接一个RpcEndpoint，以及执行某些异步任务或者周期性调度任务。主要方法:
connect:连接到一个RpcEndpoint,返回一个
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2023-12-10 10:34:31
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