Flink消费Kafka部分分区时未提交偏移量的解决方法

最新推荐文章于 2024-07-05 17:37:30 发布

幻想世界中的绚丽色彩

最新推荐文章于 2024-07-05 17:37:30 发布

阅读量676

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： flink kafka linq 大数据

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/BugCrusher/article/details/132633168

大数据专栏收录该内容

183 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了在Apache Flink中如何解决消费Kafka部分分区时未提交偏移量的问题，提供了创建Kafka消费者、指定消费分区的代码示例，并强调了运行示例验证消费功能的方法。

Flink消费Kafka部分分区时未提交偏移量的解决方法

Apache Flink是一个流处理框架，常用于处理大规模数据流。在使用Flink消费Kafka时，通常需要维护消费者的偏移量（offset），以确保数据的准确处理和容错能力。然而，有时候我们可能只想消费Kafka中的部分分区，但由于某些原因，偏移量无法提交，这可能导致数据丢失或重复处理的问题。本文将介绍如何解决这个问题，并提供相应的源代码示例。

创建 Kafka 消费者

首先，我们需要创建一个 Kafka 消费者，用于从指定的 Kafka 主题（topic）消费数据。以下是一个简单的示例：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironm

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

幻想世界中的绚丽色彩

关注关注

1
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

【Kafka】Flink 消费 kafka 部分分区一直不提交 offset

九师兄

02-25

2199

一个环境，突然发现，Flink消费kafka，只有一个分区不消费了，延迟特别大，其他的分区正常。

【Flink】Flink Committing offsets to Kafka takes longer than the checkpoint interval

九师兄

01-26

2420

一个flink程序在运行之后，重检查点恢复的时候报错这个错误看起来是增量的检查点，然后被删除了如果你彻底删掉了文件，那就没得解决，如果删除的文件，垃圾箱还有，可以恢复一下，否则只能重新开始了。但是后面一直waring,信息如下详情如下根据报错找到报错的位置/*** 告诉这个线程提交一组偏移量。此方法不阻塞，提交操作将异步发生。* 任何时候只能有一个提交操作挂起。如果提交所花费的时间比调用此方法的频率要长，* 那么一些提交可能会由于被新的提交所取代而被跳过。*/

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

flink checkpoint和kafka offset设置问题

L13763338360的博客

09-02

4814

1. 问题描述本地调试过程中发现，明明设置了kafka自动提交 enable.auto.commit = true 但flink任务启动后，看日志，有时还是 enable.auto.commit = false kafka的enable.auto.commit时而为true时而为false，导致的现象是，每次重启flink测试任务，有时是从kafka最新消息开始消费(enable.auto.commit=true)，有时是从更早之前消费(en...

谈谈Flink消费kafka的偏移量

m0_57320261的博客

06-24

1974

Filnk checkpointing开始时就进入到pre-commit阶段，具体来说，一旦checkpoint开始，Flink的JobManager向输入流中写入一个checkpoint barrier将流中所有消息分隔成属于本次checkpoint的消息以及属于下次checkpoint的消息，barrier也会在操作算子间流转，对于每个operator来说，该barrier会触发operator的State Backend来为当前的operator来打快照。

kafka自动提交offset失败：Auto offset commit failed

热门推荐

10-22

3万+

今天在服务日志中观察数据的消费情况时，发现了一个如下的警告，而且每隔几秒就会出现一次，虽然只是个警告， Auto offset commit failed for group order_group: Commit cannot be completed since the group has already rebalanced and assigned the partitions...

Flink Kafka报错：无法自动提交偏移量至组，偏移量提交失败，具有可重试性

DevEnigma的博客

08-14

975

错误信息表明，在尝试为Kafka消费者组自动提交偏移量时发生了失败，并且这个错误是可重试的。为了解决这个问题，我们可以通过在Flink代码中设置适当的配置参数来增加提交偏移量的可靠性，并在提交失败时进行重试。方法中，我们首先打印出提交失败的分区信息，然后进行重试操作。在这个示例中，我们最多重试3次，如果仍然失败，则打印出超过重试次数的信息。Flink Kafka报错：无法自动提交偏移量至组，偏移量提交失败，具有可重试性。通过以上的代码修改，我们可以更好地处理偏移量提交失败的情况，并增加提交的可靠性。

Flink实战案例（五）: Flink管理Kafka的消费偏移量

微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者

01-19

3299

声明：本系列博客为原创，是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》在这篇文章中我们将结合例子逐步讲解 Flink 是如何与 Kafka 工作来确保将 Kafka Topic 中的消息以 Exactly-Once 语义处理。检查点(Checkpoint)是一种能使 Flink 从故障恢复的内部机制。检查点是 Flink 应用程序状态的一致性副本，包括了输入的读取位点。如果发生故障，Flink 通过从检查点加载应用程序状态来恢复应用程序，并从恢复的

flink-kafka-mysql【flink消费kafka外部存储kafka偏移量，并满足事务机制】

初学者

08-29

2179

flink-kafka-mysql【事务，外部管理偏移量】有时候，因为业务的需要，我们需要保证端到端的语义一致性。那么，如果我们将kafka的偏移量外存，再辅以事务机制，即可做到端到端的语义一致性。（当然，如果可能的话，我们只需要保证min等性，也不需要这么麻烦。）话不多说，直接上案例。首先，需要建立一张student表，以及kafka偏移量的表。 CREATE TABLE `kafka` ...

flink正常消费kafka数据，flink没有做checkpoint，kafka位点没有提交

qq_43118086的博客

07-05

1535

在消费kafka的数据时，source的并发度不能超过kafka的partition数，否则部分source无数据消费，导致finished，可以小于partition，但是部分subtask就会消费多个partition的数据，导致吞吐达不到最大，理想状态是source并发度等于partition数。（1）flink任务消费kafka数据，其中数据正常消费，kafka显示消息堆积，位点没有提交，并且flink任务没有做checkpoint。flink消费kafka数据，多并发，实现双流join。

Flink Kafka报错：组内偏移量的自动提交失败，偏移量提交失败，具有可重试的错误

PixelInk的博客

08-30

943

当在Flink中连接Kafka时，可能会遇到"Auto-commit of offsets failed for group"的错误信息，表明偏移量的自动提交失败。然而，有时候在使用Flink连接Kafka时，可能会遇到一些报错信息，其中之一是"Auto-commit of offsets failed for group"（组内偏移量的自动提交失败）。本文将详细介绍这个问题的背景，解释其原因，并提供相应的源代码示例。Flink Kafka报错：组内偏移量的自动提交失败，偏移量提交失败，具有可重试的错误。

记录一次Flink消费Kafka空转，无法拉取消息，checkpoint也能成功，但是位置点却不提交的异常处理

DL_jianglin的博客

02-09

1094

Flink消费Kafka空转，无法拉取消息。flink空转不是flink的问题，而是kafka客户端版本与集群版本不匹配导致的

Flink消费组遇到异常情况：Lag不变、Kafka不提交、重启恢复——探寻大数据背后的诡异现象

CodeHeroicX的博客

08-28

673

Flink消费组遇到异常情况：Lag不变、Kafka不提交、重启恢复——探寻大数据背后的诡异现象大数据处理中，Apache Flink是一个常用的分布式计算框架，而Apache Kafka则是广泛应用于实时数据流处理的分布式消息队列。然而，在使用Flink消费Kafka消息时，有时会遇到一些奇怪的问题，比如消费组死掉、Lag不变、Kafka不提交等。本文将深入探讨这些现象的原因，并提供相应的源代码作为参考。

Flink kafka偏移量

qq_27242695的博客

11-22

4059

文章目录Flink kafka偏移量1 代码2 offset 五种模式2.1 kafkaConsumer.setStartFromGroupOffsets();2.2 kafkaConsumer.setStartFromEarliest();2.3 kafkaConsumer.setStartFromLatest()2.4 kafkaConsumer.setStartFromTimestamp()2.5 kafkaConsumer.setStartFromSpecificOffsets(specificSt

kafka系列之offset超强总结及消费后不提交offset情况的分析总结

最新发布

ToBeMaybe_的博客

07-05

4050

消费端如果没有提交offset，程序不会阻塞或者重复消费，除非在消费到这个你没有提交offset的消息时你新增或者减少消费端，此时会发生rebalance现象，即可再次消费到这个未提交offset的数据，产生重复消费问题。如果在消费的过程中有几条或者一批数据数据没有提交offset（比如异常情况程序没有走到手动提交的代码），后面其他的消息消费后正常提交offset至服务端，那么服务端会更新为消费后最新的offset，不会重新消费，就算重启程序或者rebalance也不会重新消费。

flink关于 kafka source 偏移量

qq_15138049的博客

11-06

1790

flink kafka 偏移量

kafka数据已消费，offset无变化问题

赵起来吧

11-20

6467

问题描述 flink 数据源是kafka，数据正常消费，但是kafka使用命令查看消费情况 ./bin/kafka-consumer-groups.sh --describe --bootstrap-server localhost:9092 --group my-group 发现current-offset无变化，lag仍在不断增加，重启kafka无效。解决方法先停掉全部问题group的消费者程序，不然会出现以下错误： Error: Assignments can only be reset i

flume接收kafka数据，设置偏移量

阿正的博客

05-27

901

https://blog.youkuaiyun.com/high2011/article/details/53282128 https://blog.youkuaiyun.com/s243471087/article/details/84061536

记录flink读取kafka数据时checkpoint配置对offset提交的影响

weixin_43992185的博客

03-10

1524

flink 是否启用checkpoint对kafka 消费者offset 提交的影响

分布式 - 消息队列Kafka：Kafka 消费者消费位移的提交方式

你今天真好看呀

08-18

2967

到目前为止，我们知道消息的拉取是根据poll（）方法中的逻辑来处理的，这个poll（）方法中的逻辑对于普通的开发人员而言是一个黑盒，无法精确地掌控其消费的起始位置。与消费者中的其他处理过程一样，自动提交也是在轮询循环中进行的。假设刚刚提交完一次消费位移，然后拉取一批消息进行消费，在下一次自动提交消费位移之前，消费者崩溃了，那么又得从上一次位移提交的地方重新开始消费，这样便发生了重复消费的现象（对于再均衡的情况同样适用，再均衡完成之后，接管分区的消费者将从最后一次提交的偏移量的位置开始读取消息）。

flink将读取kafka时的偏移量存入redis

06-01

是的，Flink可以将从Kafka读取的数据的偏移量存储在Redis中，以便在下次启动时恢复偏移量。这可以通过使用Flink的Kafka Consumer API和Redis连接器来实现。具体实现步骤如下： 1. 在Flink中使用Kafka Consumer API从Kafka中读取数据。 2. 在Kafka Consumer配置中设置“enable.auto.commit”为false，以禁用自动提交偏移量。 3. 在Kafka Consumer中使用“assign”方法手动分配分区，并根据Redis中存储的偏移量设置分区的起始偏移量。 4. 在处理完每个批次或记录后，使用Kafka Consumer API的“commitOffsetsToKafka”方法手动提交偏移量。 5. 在提交偏移量之前，将偏移量存储在Redis中。 6. 在应用程序启动时，从Redis中读取偏移量并将其用于分配分区的起始偏移量。通过这种方法，Flink可以在应用程序重启时恢复偏移量，从而避免数据重复消费或丢失。