源码分析：Kafka相关的FlinkKafkaConsumer

最新推荐文章于 2024-05-23 10:57:27 发布
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文章标签： kafka 分布式 大数据
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本文深入分析了Apache Flink中的FlinkKafkaConsumer，它是连接Kafka消息队列的关键组件。讨论了FlinkKafkaConsumer的结构、依赖、核心方法如open、run和cancel，以及它如何支持checkpoint和savepoint。通过源码解析，揭示了Flink与Kafka在大数据处理中的协同工作原理。

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源码分析：Kafka相关的FlinkKafkaConsumer

在大数据领域，Apache Kafka是一款高吞吐量、可持久化、分布式消息队列系统。它被广泛应用于实时数据处理和流式计算任务中。而Apache Flink是一款流式计算框架，具有高效、可扩展、容错性强等特点。本文将对Flink中与Kafka相关的FlinkKafkaConsumer源码进行分析。

FlinkKafkaConsumer是Flink提供的一个可靠、容错的Kafka消费者实现，用于将Kafka中的消息作为流输入到Flink中进行处理。下面我们将深入研究FlinkKafkaConsumer的源代码，探索其核心原理和实现细节。

首先，我们需要了解FlinkKafkaConsumer源码的结构和依赖关系。FlinkKafkaConsumer类位于org.apache.flink.streaming.connectors.kafka包中，主要依赖于以下几个重要的类：

  1. FlinkKafkaConsumerBase：这是FlinkKafkaConsumer的基础类，封装了一些公共的方法和属性。FlinkKafkaConsumer继承自该类，并在此基础上进行了扩展。

  2. AbstractFetcher：这是Flink中用于从Kafka中抓取数据的抽象类。FlinkKafkaConsumer通过继承AbstractFetcher并重写抽象方法来实现真正的数据获取操作。

  3. ConsumerThread&#x

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95-130-340-源码-source-kafka相关-FlinkKafkaConsumer分析
九师兄
07-03 545
1.世界 2.概述 2.1 FlinkKafkaConsumer Flink kafka consumer connector 是用来消费kafka数据到flink系统的连接器，作为flink系统的一个source存在。目前flink支持的kafka版本有0.8、0.9、0.10、0.11以及2.0+。由于目前我们使用的kafka版本是0.10.0.1，所以接下来主要基于0.10来分析。 上图...
Flink【使用篇】02：Kafka-Connector【Kafka Consumer的使用、Kafka Producer的使用】
weixin_40612128的博客
03-16 2165
Flink【使用篇】02：Kafka-Connector【Kafka Consumer的使用、Kafka Producer的使用】
kafka使用_当Flink遇到Kafka - FlinkKafkaConsumer使用详解
weixin_39710951的博客
12-03 5820
Flink是新一代的流处理计算引擎。通过轻量级的checkpoint，Flink可以在高吞吐量的情况下保证exactly-once(这需要数据源能够提供回溯消费的能力)。Flink支持众多的source(从中读取数据)和sink(向其写入数据)，列表如下：Kafka作为目前非常流行的消息中间件，它不仅能够提供极大的吞吐量，还能够配合Flink在消费端达到exactly-once。本文将详细介绍如何...
Flink Connector（一） FlinkKafkaConsumer
xiaoliu_1的博客
02-28 5058
前言 分析基于的版本是Flink 1.12.1 ， Kafka 是 2.11 。 下面是在IDEA 里边直接依赖的包的截图 。 FlinkKafkaConsumer Maven依赖： <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-connector-kafka_2.11</artifactId> <version>1...
FlinkKafkaConsumer
zhiwen
04-06 2737
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 checkpoint 状态中。 这确保 Kafka broker 中提交的 offset 与 checkpoint 状态中
Flink kafkaConsumer on kafka
Baron_ND的博客
09-05 287
Flink kafkaConsumer 要想自定义一个source，在flink里面无非就两种情况： 1.通过实现sourceFunction接口来自定义并行度为1的数据源； 2.通过实现ParallelSourceFunction接口或者继承RichParallelSourceFuncion来自定义具有并行度的数据源。 使用的FlinkKafkaConsumer011 其实也是继承了FlinkKafkaConsumer10 然后FlinkKafkaConsumer10 又继承了RichParal.
Flink当中使用kafka Consumer
影子
03-29 6607
Flink与kafka结合使用的三个优势： 第一：kafka可以作为Flink的Source和Sink来使用； 第二：Kafka的Partition机制和Flink的并行度机制可以深度结合，从而提高数据的读取率和写入效率 第三：当Flink任务失败的时候，可以通过设置kafka的Offset来恢复应用从而重新消费数据 添加依赖： <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId&g
Flink源码解读--FlinkKafkaConsumer09
lmalds的专栏
11-23 7605
Flink kafka consumer
FlinkKafkaConsumer源码分析
m0_46449152的博客
10-29 289
https://www.jianshu.com/p/f6f135855e42 https://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/7700600.html 补充 consumerThread.setOffsetsToCommit(offsetsToCommit, commitCallback); -> consumerThread.run() -> consumer.commitAsync
Flink 源码分析之 Flink 是如何 kafka 读取数据的
u013939918的博客
07-31 700
首先来看一下 FlinkKafkaConsumerBase.run方法，相当于是Flink 从kafka中拉取数据的入口方法:  //入口方法 start a source public void run(SourceContext<T> sourceContext) throws Exception { ...... // from this point forward: // - 'snapshotState' will draw offsets from the f.
【小爱学大数据】FlinkKafkaConsumer
爱开发
11-19 818
今天小爱学习FlinkKafkaConsumer。Apache Flink 是一个流处理和批处理的开源框架，它提供了数据流程序设计模型，以及运行环境和分布式执行引擎。FlinkKafkaConsumer 是 Flink 提供的一个 Kafka 消费者，用于从 Kafka 中消费数据。下面是一个使用 FlinkKafkaConsumer 实例的基础示例：import org.apache.flink...
知根知底：Flink-KafkaConsumer 详解
张普的专栏
04-28 4926
Flink-Kafka Connector 是连接kafka 的连接器，负责对接kafka 的读写， 本篇主要介绍kafka consumer 的执行流程与核心设计。逻辑执行流程分配当前task消费的partition与起始的offset : 根据从状态中恢复的数据与客户端指定的消费模式， 采取的方式是状态中offset优先， 即从状态中能够找到对应的offset 就使...
Kafka 源码解析 - Apache Flink Kafka consumer
qq_33240556的博客
04-15 507
Apache Flink 作为一款分布式流处理框架，与 Apache Kafka 的集成是通过 Flink 的 Kafka connector 实现的。通过上述源码解析，我们可以看出 Flink Kafka consumer 设计的目标是将 Kafka 的消息无缝接入 Flink 流处理框架中，并在保证数据一致性和容错性的前提下，高效地进行流数据的处理和计算。
Flink+Kafka消费
weixin_37862824的博客
12-15 2123
分布式处理引擎Flink使用至少一个【job】调度和至少一个【task】实现分布式处理有界：就是指flink【消费指定范围内】的数据。例如我定义某个作业间隔时间为0.5秒，则flink已0.5秒为界，进行数据处理。有界数据用在离线数据的处理场景较多无界：就是指flink始终【监听数据源】里的数据，获取到就处理。无界数据往往用在【实时数据】处理下的场景较多。我这里结合我们项目的场景来给各位说一下该选那种处理。1 ：尽量支持最多的数据落地 2 ：数据必须要准确。
Flink+Kafka：FlinkKafkaConsumer简单样例
程裕强的专栏
09-10 1989
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/mav
FlinkKafkaConsumerBase.pendingOffsetsToCommit大数据异常处理
AlianBlank的博客
08-12 218
这个异常的解决方法包括确认Flink版本、检查代码以及修改代码中对pendingOffsetsToCommit属性的非法赋值操作。这个异常通常发生在Flink程序执行过程中，表示无法分配LinkedMap类型的实例给FlinkKafkaConsumerBase.pendingOffsetsToCommit属性。通过调用setPendingOffsetsToCommit方法，我们可以正确地设置pendingOffsetsToCommit属性，避免了异常的发生。为了解决这个异常，我们需要对代码进行适当的修改。
flink学习文档二 FlinkKafkaConsumer 的模式探究
采集啄米记录贴
08-01 1404
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 学习框架图
Flink入门，flink接入kafka数据源，消费数据并处理数据
最新发布
荒野拖拉机
05-23 3905
构建时会提示找不到类，在idea中勾选如图选项，或者在pom文件中修改scope的值为compile。消费者可以收到消息，kafka安装完成，如果没有收到可以检查topic是否一致，ip是否正确。首先先下载kafka的linux版本，可以搜索阿里云的镜像进行下载，速度很快。将文件中的listeners注释去掉，并修改值为你虚拟机的ip，如下图。最后运行新的消费者，消费处理后的数据，只需修改topic。然后运行代码，在生产者生产一条数据进行查看。启动生产者服务，bin目录下。安装过程可自行搜索。
Flink消费kafka消息实战，java项目开发案例全程实录视频
m0_64383449的博客
12-18 1237
JDK：1.8.0_191 spring boot：1.5.9.RELEASE spring-kafka：1.3.8.RELEASE Flink：1.7 在机器192.168.1.101上部署三个容器(消息生产者、zookeeper、kafka) 构建kafka相关的环境不是本文重点，因此这里利用docker快速实现，步骤如下： 在机器192.168.1.101上安装docker和docker-compose； 创建docker-compose.yml文件，内容如下： ver..
Java源码示例：Kafka客户端开发详解
资源摘要信息: "Kafka客户端开发实例java源码.zip" Apache Kafka是一个开源的分布式事件流处理平台，由LinkedIn公司开发，后成为Apache基金会的一个项目。Kafka因其高性能、可伸缩性、可靠性以及分布式特性而广泛...
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