KafkaConnector使用方法引言Flink通过Kafka Connector提供从Kafka读取数据和向Kafka写入数据的功能，并通过Checkpoint机制实现了Exactly-Once的操作语义，在保证数据读取和写入准确性的同时能够查询对应的offset信息。KafkaConsumner基本使用篇Flink通过KafkaConsumer从Kafka的一个（或多个）Topic中读取数据
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2024-03-08 22:39:53
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1.使用Binlog和Kafka在实时打开的Binlog日志中将mysql数据同步到Elasticsearch(1)2.使用Binlog和Kafka实时将mysql数据同步到Elasticsearch(2)-安装并运行Kafka3.使用Binlog和Kafka实时将mysql数据同步到Elasticsearch(3)– Binlog将生产日志消息记录到Kafka4.使用Binlog和Kafka实时
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2024-06-02 11:24:58
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先上代码package com.daidai.connectors;
import com.daidai.sink.domain.User;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream
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2023-09-02 22:12:11
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Kafka高吞吐的实现顺序读写零拷贝topic分区批量发送数据压缩 顺序读写kafka的消息是不断追加到文件中的，这个特点使得kafka可以充分利用磁盘的顺序读写性能，什么是顺序读写，顺序读写不需要磁盘磁头来回的寻道，，只需要很少的扇区寻找时间，所以速度远大于随机读写（hbase底层就是随机读写）零拷贝利用java中的nio，摒弃了用户客户端第三方的内存，实现了通道对拷。 这里要提及一些文件系统
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2024-03-31 19:40:00
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一、服务端接收消费者拉取数据的方法二、遍历请求中需要拉取数据的主题分区集合，分别执行查询数据操作，1、会选择合适的副本读取本地日志数据(2.4版本后支持主题分区多副本下的读写分离)三、会判断当前请求是主题分区Follower发送的拉取数据请求还是消费者客户端拉取数据请求1、拉取数据之前首先要得到leaderIsrUpdateLock的读锁2、readFromLocalLog读取本地日志数据四、读
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2024-06-06 09:21:00
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概述本篇文章主要有三个示例代码，第一个是基础版使用SparkStreaming读取kafka中的流式数据，但是此种方式使用的是自动提交offset的方式，可能会出现offset已提交，但是数据处理过程中出错，导致数据丢失的情况，所以进行了改进，当数据处理完毕后使用手动提交offset的方法。第二个代码示例是使用指定checkpoint的方式保存offset，此种方式代码会有点复杂，而且有个大问题，
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2023-10-19 10:58:55
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本文介绍flume读取kafka数据的方法 代码： /******************************************************************************* * Licensed to the Apache Software Foundatio
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2018-02-16 09:02:00
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原标题：我以为我对Kafka很了解，直到我看了这篇文章“Kafka 是一个消息系统，原本开发自 LinkedIn，用作 LinkedIn 的活动流(Activity Stream)和运营数据处理管道(Pipeline)的基础。现在它已被多家不同类型的公司作为多种类型的数据管道和消息系统使用。活动流数据是几乎所有站点在对其网站使用情况做报表时都要用到的数据中最常规的部分。活动数据包括页面访问量(Pa
1、什么是Nginx，谈谈个人都理解，项目中是否用到，为什么要用，有什么优点？Nginx ，是一个 Web 服务器和反向代理服务器用于 HTTP、HTTPS、SMTP、POP3 和 IMAP 协议。主要功能如下：1、正向、反向代理 2、负载均衡、分流 3、虚拟主机（绑定host）优点：跨平台、配置简单，非阻塞、高并发连接、内存消耗小、成本低廉。2、正向代理和反向代理的区别是什么？正向代理是一个位于
kafka —— 基础官方文档：http://kafka.apache.org/intro.html官方中文文档：http://kafka.apachecn.org/intro.html kafka作为一个集群，运行在一台或者多台服务器上。kafka通过 topic 对存储的流数据进行分类。每条记录包含一个key、一个value和一个timestamp。 四个核心APIprod
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2024-06-09 08:40:19
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经常使用 Apache Spark从Kafka读数的同学肯定会遇到这样的问题：某些Spark分区已经处理完数据了，另一部分分区还在处理数据，从而导致这个批次的作业总消耗时间变长；甚至导致 Spark 作业无法及时消费Kafka中的数据。为了简便起见，本文讨论的 Spark Direct 方式读取Kafka中的数据，这种情况下 Spark RDD 中分区和 Kafka 分区是一一对应的，更多的细节请
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2024-07-18 11:04:19
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flink相比于spark，还是比较好用的。话不多说上代码//定义流处理环境
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment
.getExecutionEnvironment();
// 非常关键，一定要设置启动检查点！！
env.enableCheckpointing(
原创
2023-06-07 09:40:49
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# 使用 PySpark 读取 Kafka 数据的完整指南
在大数据生态圈中，Kafka 被广泛用作数据流处理的工具，而 PySpark 则是处理大数据的强大框架。通过结合这两者，我们能够高效地从 Kafka 中读取和处理数据。本文将带你一步步了解如何使用 PySpark 读取 Kafka 数据。我们将以结构化的方式展示整个过程。
## 整体流程
下面是使用 PySpark 读取 Kafka
原创
2024-09-27 06:29:08
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了解了kafka原理之后，对kafka的的应用场景有了一些想法。在下面的一系列讨论中把最近一个项目中关于kafka的应用介绍一下。先介绍一下使用kafka的起因：任何进销存系统，销售开单部分都应该算是主体部分了。简单的说，这是一个包括销售数据录入、库存数扣减两个动作的过程。销售项目录入与库存扣减之间的联系可以是单向的，如录入一个销售商品导致该商品库存扣减、也可以是双向的
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2024-03-27 09:15:44
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Flink提供了Kafka连接器，用于从或向Kafka读写数据。本文总结Flink与Kafka集成中的问题,并对一些疑点进行总结和梳理。问题一: 读Kafka的方式## 读取一个Topic
FlinkKafkaConsumer010#FlinkKafkaConsumer010(String topic, DeserializationSchema<T> valueDeserialize
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2023-07-12 03:02:54
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前言碎语昨天博主写了《windows环境下flink入门demo实例》实现了官方提供的最简单的单词计数功能，今天升级下，将数据源从socket流换成生产级的消息队列kafka来完成一样的单词计数功能。本文实现的重点主要有两个部分，一是kafka环境的搭建，二是如何使用官方提供的flink-connector-kafka_2.12来消费kafka消息，其他的逻辑部分和上文类似。
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2024-02-05 10:25:31
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使用Kafka的Connect监听Mysql数据并同步到ElasticSearch-刘宇一、安装zookeeper1、解压zookeeper的tar包2、创建zookeeper所使用到的文件夹3、修改zookeeper配置文件4、添加zookeeper唯一标识5、启动zookeeper二、安装kafka1、解压2、修改配置文件3、后台启动kafka三、安装Elasticsearch1、解压Ela
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2023-09-15 19:55:50
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Spark Streaming获取kafka数据的两种方式: Receiver与Direct，可以从代码中简单理解成Receiver方式是通过zookeeper来连接kafka队列，Direct方式是直接连接到kafka的节点上获取数据了。一、基于Receiver的方式这种方式使用Receiver来获取数据。Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的。receiver
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2024-06-04 08:19:21
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在上一课时中我们提过在实时计算的场景下，绝大多数的数据源都是消息系统，而 Kafka 从众多的消息中间件中脱颖而出，主要是因为高吞吐、低延迟的特点；同时也讲了 Flink 作为生产者像 Kafka 写入数据的方式和代码实现。这一课时我们将从以下几个方面介绍 Flink 消费 Kafka 中的数据方式和源码实现。Flink 如何消费 KafkaFlink 在和 Kafka 对接的过程中，跟 Kafk
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2024-01-23 22:01:23
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另外一个比较详细的博主链接 这是真大佬！Spark Streaming 和kafka 连接 利用的是kafkaUtil首先准备一部分初始代码：//创建SparkStreaming 对象
val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("The Streaming wordCount").setMaster("local[3]")
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2024-05-15 12:12:19
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