本章重点介绍生产环境中最常用到的Flink kafka connector。使用Flink的同学，一定会很熟悉kafka，它是一个分布式的、分区的、多副本的、 支持高吞吐的、发布订阅消息系统。生产环境环境中也经常会跟kafka进行一些数据的交换，比如利用kafka consumer读取数据，然后进行一系列的处理之后，再将结果写出到kafka中。这里会主要分两个部分进行介绍，一是Flink kafk
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2024-06-27 05:54:35
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引语 消费者需要自己保留一个offset，从kafka 获取消息时，只拉去当前offset 以后的消息。 kafka offset的管理方式分为两种保存offset和不保存offset，一般保存offset采用的是外部存储保护，这都要根据具体的业务情况来定。使用外部存储保存,我们可把offset保存到Checkpoint， Hbase， Zookeeper， Kafka，接下来我们就来offs
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2024-03-17 00:48:09
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offset什么时候提交主要看是否开启了checkpoint开启了checkpoint 情况1： 用户通过调用 consumer上的setCommitOffsetsOnCheckpoints(true) 方法来启用 offset 的提交(默认情况下为 true ) 那么当 checkpointing 完成时，Flink Kafka Consumer 将提交的 offset 存储在 checkpoi
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2024-03-22 09:02:00
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# Flink Java 配置 Kafka 和 SQL Server 的指南
在现代数据处理架构中，Apache Flink 是一种强大的流处理框架，结合 Kafka 作为消息队列，和 SQL Server 作为数据库，可以构成一个高效的数据处理管道。本文将详细介绍如何使用 Flink Java 配置 Kafka 和 SQL Server，以帮助新手开发者顺利入门。
## 流程概览
下面是实
Flink有三重保证watermark可以设置延迟时间
window的allowedLateness方法，可以设置窗口允许处理迟到数据的时间
window的sideOutputLateData方法，可以将迟到的数据写入侧输出流我以我之前做的项目进行优化 看看乱序数据(大约最大时间相差50s，那么我设置成1分钟)提醒：尽量不要watermark不要设置成60s，因为10:13.50的数据要等到10:
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2024-03-08 23:45:12
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文章目录1 遇到问题2 flink解决乱序的方法2.1 三种时间2.2 数据乱序的影响2.3 watermark2.4 watermark的传递机制3 解决问题3.1 更改并行度3.2 重写StreamSource3.3 withIdleness4 深入分析4.1 重写StreamSource4.2 withIdleness的实现原理5 参考 1 遇到问题flink实时程序在线上环境上运行遇到一
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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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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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
Kafka 数据管道是流计算系统中最常用的数据源（Source）和数据目的（Sink）。用户可以把流数据导入到 Kafka 的某个 Topic 中，通过 Flink 算子进行处理后，输出到相同或不同 Kafka 示例的另一个 Topic。Kafka 支持同一个 Topic 多分区读写，数据可以从多个分区读入，也可以写入到多个分区，以提供更
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2023-08-03 18:49:04
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Flink提供了Exactly once特性，是依赖于带有barrier的分布式快照+可部分重发的数据源功能实现的。而分布式快照中，就保存了operator的状态信息。 Flink的失败恢复依赖于 检查点机制 + 可部分重发的数据源。 检查点机制机制：checkpoint定期触发，产生快照，快照中记录了：当前检查点开始时数据源（例如Kafka）中消息的offset。记
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2024-02-28 19:55:23
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Flink学习-DataStream-KafkaConnector摘要本文主要介绍Flink1.9中的DataStream之KafkaConnector，大部分内容翻译、整理自官网。以后有实际demo会更新。可参考kafka-connector如果关注Table API & SQL中的KafkaConnector，请参考Flink学习3-API介绍-SQL1 Maven依赖FlinkKaf
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2024-03-19 02:42:02
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前言之前有文章 《Flink 写入数据到 Kafka 写过 Flink 将处理后的数据后发到 Kafka 消息队列中去，当然我们常用的消息队列可不止这一种，还有 RocketMQ、RabbitMQ 等，刚好 Flink 也支持将数据写入到 RabbitMQ，所以今天我们就来写篇文章讲讲如何将 Flink 处理后的数据写入到 RabbitMQ。前提准备安装 RabbitMQ这里我直接用 doc
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2024-03-22 08:34:07
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Flink的Checkpoint和savepoint的区别和作用一、Flink的checkpointflink的checkpoint是异步的、分布式的、轻量级的，将同一时间点的task/operator的状态数据全局统一快照处理，包括用户自定义的keyed state和operator state 当未来程序出现问题，可以基于保存的快照容错。checkpoint的原理A：flink会在输入的数据集
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2024-02-20 10:38:34
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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 引言2 2PC协议2.1 投票阶段2.2 执行阶段2.3 优缺点3 EOS原理3.1 幂等 Sink3.2 事务性 Sink4 EOS实现4.1 开始事务4.2 预提交阶段4.3 提交阶段4.4 终止事务1 引言在分布式存储或者计算系统中，常见的消息可靠性有 At Most Once、At Least Once 和 Exactly Once 三
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2024-03-17 13:13:13
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问题导读1.Flink与kafka一起如何做Checkpointing ？2.发生故障，Flink如何恢复的？3.Kafka consumer offsets存储在什么位置？下面一些词简单解释： 1.检查点对应Checkpointing 2.主题对应Topic 3.Job对应工作 ###################### 在我们这篇文章中，我们将逐步说明Apache Flink如何与Apach
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2024-01-10 16:19:12
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