Flink消费kafka数据起始offset配置:Flink读取Kafka数据确定开始位置有以下几种设置方式：flinkKafkaConsumer.setStartFromEarliest():从topic的最早offset位置开始处理数据，如果kafka中保存有消费者组的消费位置将被忽略。flinkKafkaConsumer.setStartFromLatest():从topic的最新offse
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2023-10-18 21:14:15
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# 使用 Java 实现 Flink 消费 Kafka 的示例
在大数据时代，Apache Flink 和 Apache Kafka 是两款非常流行的开源工具。Flink 是一个分布式流处理框架，Kafka 是一个分布式消息传递平台。将这两者结合起来，能够实现实时数据处理和分析。本文将介绍如何使用 Java 语言实现 Flink 消费 Kafka 的基本步骤，并附带代码示例进行讲解。
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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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Flink对接KafKa消费分词统计Demo1. 环境准备环境需要：KafKa_2.12(1.0.0以上)Java_1.8(java 8/11)Flink1.1 KafKa通过Apache KafKa官网下载KafKa，目前版本最新为KafKa_2.12-2.60，KafKa安装包内已包含Zookeeper下载完成后在本地解压可以看到文件夹KafKa_2.12-2.60 KafKa目录
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2024-03-27 16:31:15
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1.概述最近有同学留言咨询，Flink消费Kafka的一些问题，今天笔者将用一个小案例来为大家介绍如何将Kafka中的数据，通过Flink任务来消费并存储到HDFS上。2.内容这里举个消费Kafka的数据的场景。比如，电商平台、游戏平台产生的用户数据，入库到Kafka中的Topic进行存储，然后采用Flink去实时消费积累到HDFS上，积累后的数据可以构建数据仓库（如Hive）做数据分
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2023-09-25 11:30:39
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通常情况下，企业中会采取轮询或者随机的方式，通过Kafka的producer向Kafka集群生产数据，来尽可能保证Kafk分区之间的数据是均匀分布的。在分区数据均匀分布的前提下，如果我们针对要处理的topic数据量等因素，设计出合理的Kafka分区数量。对于一些实时任务，比如Spark Streaming/Structured-Streaming、Flink和Kafka集成的应用，消费端不存在长时
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2023-11-28 20:31:29
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前言 实时大屏（real-time dashboard）正在被越来越多的企业采用，用来及时呈现关键的数据指标。并且在实际操作中，肯定也不会仅仅计算一两个维度。由于Flink的“真·流式计算”这一特点，它比Spark Streaming要更适合大屏应用。本文从笔者的实际工作经验抽象出简单的模型，并简要叙述计算流程（当然大部分都是源码）。 数据格式与接入 简化的子订单消息
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2024-06-24 21:32:10
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应用场景：用Java实现在kafka 的topic1中写数据，有其他程序对topic1中的数据进行消费，并且会把结果写进topic2中，我们需要做的就是往topic1中写数据，并且监测topic2，如果有数据写进topic2就获取此数据import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframewor
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2023-05-19 10:14:53
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# 使用 Java Flink 消费 Kafka
## 简介
Apache Flink 是一个快速、可扩展且容错的流处理框架，而 Apache Kafka 是一个高吞吐量的分布式发布订阅消息系统。结合使用 Flink 和 Kafka 可以实现强大的实时数据处理和分析。本文将教你如何使用 Java Flink 消费 Kafka 中的消息。
## 准备工作
在开始之前，你需要确保以下几个事项已
原创
2023-10-29 06:40:53
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# Flink消费Kafka Java
Flink是一个开源的流处理框架，它提供了丰富的API和工具，使得我们能够轻松地处理和分析大规模的实时数据流。Kafka是一个分布式流处理平台，它具有高吞吐量、可扩展性和持久性等特点。本文将介绍如何使用Flink消费Kafka，并提供Java代码示例。
## 准备工作
在开始之前，我们需要完成以下准备工作：
1. 下载并安装Flink：可以从Flin
原创
2024-01-31 11:07:08
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## Java Flink 消费 Kafka
### 1. 流程概述
在使用 Java Flink 消费 Kafka 的过程中，需要经历以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤 1 | 创建 Flink 环境 |
| 步骤 2 | 添加 Maven 依赖 |
| 步骤 3 | 创建 Kafka 消费者 |
| 步骤 4 | 定义数据处理逻辑 |
| 步
原创
2023-07-21 23:54:41
298阅读
1.引入...
原创
2022-10-27 10:58:47
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Flink是一个开源流处理框架，注意它是一个处理计算框架，类似Spark框架，Flink在数据摄取方面非常准确，在保持状态的同时能轻松地从故障中恢复。Flink内置引擎是一个分布式流数据流引擎，支持 流处理和批处理 ，支持和使用现有存储和部署基础架构的能力，它支持多个特定于域的库，如用于机器学习的FLinkML、用于图形分析的Gelly、用于复杂事件处理的SQL和FlinkC
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2024-08-07 09:54:33
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Flink 版本： 1.15.0问题在社区看到以下问题：请教个问题哈，sink 到 kafka，采用默认的分区器，是不是每个并行度都会与kafka的partition维护一个连接
比如 10 个并行度，3个 partition，那么维护的连接数总共为 10*3 个
？ 是的
还是一个taskManager建立一个生产者 一个生产者对应多个分区
一个taskManager里面多个slot共
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2024-02-21 14:12:26
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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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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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2023-10-27 16:36:53
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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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1-参数设置以下参数都必须/建议设置上 1.订阅的主题 2.反序列化规则 3.消费者属性-集群地址 4.消费者属性-消费者组id(如果不设置,会有默认的,但是默认的不方便管理) 5.消费者属性-offset重置规则,如earliest/latest… 6.动态分区检测(当kafka的分区数变化/增加时,Flink能够检测到!) 7.Checkpoint会把offset随着做Checkpoint的时
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2023-11-10 11:56:39
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目录问题描述排查技术方向服务器CPU高内存占用高具体技术排查问题描述flink+kafka，某些时候会有消息规程，量不大，但缓慢上升。初步排查:kafka集群正常，消息接入，节点，内存，CPU均正常。
宽带正常。
flink反压正常。--本文问题由flink+kafka引出，但与kafka和flink技术本身无关。
--本文主要记录内存CPU高的解决思路做一次重温和记录。排查技术方向服务器CPU高
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2021-09-26 13:42:00
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作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队流计算 Oceanus 简介流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。本文将为您
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2023-08-04 17:46:39
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