# Flink 读取 Kafka 数据并写入 MySQL
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，而 Apache Kafka 是一个广泛使用的分布式消息队列。将这两个技术结合起来，能够实现实时数据处理和持久化。本文将带你探讨如何使用 Flink 从 Kafka 中读取数据，并将其写入 MySQL 数据库。
## 环境准备
在开始之前，你需要准备以下环境：
1. **Apache
原创
2024-10-15 05:48:47
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Rec: FuRenjie 概述
kafka是分布式的，分区的，复本提交服务。
kafka维护了一个topics，是消息类别或队列的基本单位
向topics发送消息的进程叫生产者
从topics订阅并处理消息的叫消费者
kafka是运行在由多个叫broker的服务组成的集群中。
所有服务器端与客户端交互使用了简单高效的TCP协
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2024-10-09 09:21:32
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3.1 kafka工作流程及文件存储机制Kafka 中消息是以 topic 进行分类的， 生产者生产消息，消费者消费消息，都是面向 topic的。topic 是逻辑上的概念，而 partition 是物理上的概念，每个 partition 对应于一个 log 文件，该 log 文件中存储的就是 producer 生产的数据。 Producer 生产的数据会被不断追加到该log 文件末端，且每条数据
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2024-03-20 10:12:39
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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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本博文主要包括一下内容： 1，SparkStreaming on Kafka Direct工作原理机制 2，SparkStreaming on Kafka Direct 案例实战 3，SparkStreaming on Kafka Direct源码解析一：SparkStreaming on Kafka Direct工作原理机制：1、Direct方式特点：（1）D
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2024-09-04 17:21:34
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1.1、Flink引入数据质量监控平台告警模块：1、监控平台的告警部分，负责采集到的监控数据会直接往 kafka 里塞 2、flink这边需要从 kafka topic 里面实时读取到监控数据，并将读取到的监控数据做一些 聚合/转换/计算 等操作， 3、将计算后的结果与告警规则的阈值进行比较，然后做出相应的告警措施（钉钉群、邮件、短信、电话等）。典型应用场景1.2、Flink和Spark区别根本区
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2023-12-06 19:06:30
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# 使用Flink读取Kafka并写入MySQL的完整指导
Flink是一款强大的流处理框架，而Kafka是流数据传输的利器。将Flink与Kafka和MySQL结合，可以构建一种高效的数据处理流程。本文将为您详细讲解如何通过Java代码实现从Kafka读取数据并将其写入MySQL的全过程。
## 整体流程
在我们开始之前，首先需要了解整个过程的步骤。以下是简要步骤的表格：
| 步骤
原创
2024-10-12 04:26:27
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1.背景介绍随着数据的增长，实时数据处理变得越来越重要。ClickHouse 和 Kafka 都是处理大规模数据的工具，但它们各自有其优势和局限性。ClickHouse 是一个高性能的列式数据库，用于实时数据处理和分析。Kafka 是一个分布式流处理平台，用于构建实时数据流管道和事件驱动应用程序。在某些情况下，将这两者结合使用可以为实时数据处理提供更好的性能和灵活性。在本文中，我们将讨论如何将 C
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2024-10-29 22:02:58
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logback 常用配置详解 <appender> <appender>： <appender>是<configuration>的子节点，是负责写日志的组件。 <appender>有两个必要属性name和class。name指定appender名称，class指定appender的全限定名。 1.ConsoleAppen
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2024-10-09 11:52:56
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# MySQL数据双入实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现MySQL数据的双入。数据双入，即在一个数据库中存储两份相同的数据，通常用于数据备份或冗余。以下是实现MySQL数据双入的详细步骤和代码示例。
## 步骤概览
以下是实现MySQL数据双入的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建数据库和表 |
| 2 | 插入数据到主表 |
原创
2024-07-29 08:20:40
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1.Kafka概念Kafka是一个分布式消息队列。Kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者称为Producer，消息接受者称为Consumer，此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例(server)称为broker。无论是kafka集群，还是consumer都依赖于zookeeper集群保存一些meta信息，来保证系统可用性。2.Kafka的基本架构1）Produce
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2024-03-27 12:04:45
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数据从Kafka导入到Hbase一、数据从Kafka导入到Hbase（1) 非面向对象写法（2) 面向对象(OOP)写法1）先将这一段写成接口，这里面的内容根据不同的表数据结构而不同，其余部分的代码都几乎是不用变化的2）将写入hbase部分写成接口形式（红色方框的部分）3）最后将kafka消费端属性配置写入接口二、提取接口遵循规则 一、数据从Kafka导入到Hbase前面两篇博客是第一步和第二步
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2023-09-04 15:33:12
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文章目录一、 题目题目和数据二、 pom依赖三、建表语句四、 连接kafka配置类五、 自定义分区类六、 读取数据并发送数据七、 消费数据,把数据存储到mysql 一、 题目题目和数据链接: https://pan.baidu.com/s/1YVvhqy1u9rILqQWzJnNoVA
提取码: twt31、以下是RNG S8 8强赛失败后，官微发表道歉微博下一级评论
1.1、在kafak中创
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2024-02-21 13:00:31
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下载以下文件,解压，放置到kafka的libs目录kafka-connect-jdbc-4.1.1从这里选择适合的mysql connectormysql-connector-java-8.0.16.jar将里面的jar文件提取出来，也放到kafka的libs目录在config目录下创建 connect-mysql-source.properties创建 A数据库源表personCREA
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2023-06-01 09:32:32
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Maxwell实时同步MySQL数据到Kafka一、Maxwell概述Maxwell 是由美国Zendesk公司开源，用Java编写的MySQL变更数据抓取软件。它会实时监控Mysql数据库的数据变更操作（包括insert、update、delete），并将变更数据以 JSON 格式发送给 Kafka等流数据处理平台。Maxwell输出的json字段说明：字段解释database变更数据所属的数据
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2024-02-16 11:00:52
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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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标题3.1 消息传递模型3.1.1 点对点模型3.1.2 发布、订阅模型3.1.3 主题模型3.1.4 总结3.2 kafka 术语3.3 kafka 系统架构3.4 kafka 生产者3.5 编写生产者客户端3.5.1 引入pom3.5.2 生产者代码3.5.3 消费者代码 3.1 消息传递模型3.1.1 点对点模型重要的特性：消息通过 队列来进行交换每条消息仅会传递给一个消费者消息传递有先后
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2024-10-10 10:54:11
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这一章主要是说一下，kafka的瓶颈。1.磁盘的吞吐量生产者客户端的性能直接受到服务器端磁盘吞吐量的影响。生产者生成的消息必须被提交到服务器保存，大多数客户端在发送消息之后会一直等待，直到至少有一个服务器确认悄息已经成功提交为止。也就是说，磁盘写入速度越快，生成消息的延迟就越低。2.磁盘的容量磁盘容量是另一个值得讨论的话题。需要多大的磁盘容量取决于需要保留的消息数量。如果服务器每天会收到 1TB
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2024-03-21 10:06:35
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我们先来看一个代码架构图： 功能介绍：实现一个可配置化可监控的，实时监听mysql库表变动，推送数据到kafka，实时入库新的库表功能。使用到的技术有canal同步中间件，kafka消息队列，大数据实时计算流引擎flink以及并发编程等技术。分为mysqlTokafka、kafkaTomysql两部分讲，这一篇我们实现mysql数据推送到kafka。一、kafka生产者端代码
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2023-11-28 16:38:39
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机器列表：192.168.137.115 slave0 （agent）
192.168.137.116 slave1 （agent）
192.168.137.117 slave2 &n
原创
2016-06-14 17:24:13
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