Kafka是由LinkedIn开发的一个分布式的消息系统，使用Scala编写，它以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera、Apache Storm、Spark都支持与Kafka集成。InfoQ一直在紧密关注Kafka的应用以及发展，“Kafka剖析”专栏将会从架构设计、实现、应用场景、性能等方面深度解析Kafka。背景介绍Kafka创建背景Kafka是
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2024-05-08 19:14:18
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# Flink和Kafka区别
## 简介
在大数据领域，Flink和Kafka都是非常常见且重要的工具。Flink是一个流式计算框架，可以用于实时数据处理和批处理，而Kafka是一个分布式流处理平台，用于建立实时数据管道。本文将详细介绍Flink和Kafka的区别，并给出代码示例，帮助您更好地理解它们之间的不同之处。
## Flink和Kafka区别对比
下表对比了Flink和Kafka在几
原创
2024-05-06 11:54:14
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Apache Flink 结合 Apache Kafka 0.11 及更高版本实现端到端精确一次处理语义（Exactly-Once Semantics, EOS）涉及到了两端的配合工作。下面是在源码层面上 Flink 与 Kafka 实现这一目标的关键技术要点：Flink 端的 Checkpointing 与 State Backend：在 Flink 程序中，端到端精确一次处理依赖于其自身的 c
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2024-10-12 17:41:07
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Kafka在0.10.0.0版本以前的定位是分布式，分区化的，带备份机制的日志提交服务。而kafka在这之前也没有提供数据处理的顾服务。大家的流处理计算主要是还是依赖于Storm，Spark Streaming，Flink等流式处理框架。Storm，Spark Streaming，Flink流处理的三驾马车各有各的优势.Storm低延迟，并且在市场中占有一定的地位，目前很多公司仍在使用。Spar
初识KafkaKafka 起初是由 LinkedIn 公司采用 Scala 语言开发的一个多分区、多副本且基于 ZooKeeper 协调的分布式消息系统，现已被捐献给 Apache 基金会。目前 Kafka 已经定位为一个分布式流式处理平台，它以高吞吐、可持久化、可水平扩展、支持流数据处理等多种特性而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如 Cloudera、Storm、Spark、Flin
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2024-07-09 16:23:10
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在谈论Kafka和Flink的区别之前，首先我们需要了解一下它们分别是什么。Kafka是一个分布式流处理平台，可以用于构建实时数据管道和流应用程序。而Flink是一个流处理引擎，可以实现复杂的流处理程序，支持批处理和流处理。接下来，让我们通过以下步骤来比较Kafka和Flink之间的区别。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建一个Kafka生产者发送消息到Ka
原创
2024-05-07 09:47:49
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flink是什么 flink是一个框架和分布式处理引擎，对于有界流和无界流进行有状态计算 flink的几种模式 独立集群模式：flink可以不依赖于hadoop集群
flink on yarn：依赖于hadoop集群
yarn-session -jm 1024 -tm 1096 (jm jobmanagermemory tm taskmanagermemory)
flink run -c
先在
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2023-12-05 13:53:33
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一、Flink的简介1.1 Flink的概述Flink和Spark一样，是一个大数据处理引擎。主要区别在于Flink做的是流处理，Spark做的是批处理。 Flink处理的是无界的和有界的数据流，做有状态的计算。1.1.1 Flink发展时间线：
2014 年 8 月，Flink 第一个版本 0.6 正式发布（至于 0.5 之前的版本，那就是在 Stratosphere 名下的了）。与此同时 Fi
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2023-08-18 16:51:04
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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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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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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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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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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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