使用Apache Flink将事务ID写入Kafka

最新推荐文章于 2024-12-12 00:28:04 发布
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本文详细介绍了如何在大数据处理中利用Apache Flink进行事务处理，通过添加依赖、创建Flink作业以及生成唯一事务ID，将事务ID写入Kafka。讨论了在生产环境中确保事务ID唯一性的方法，如使用时间戳、UUID或分布式ID生成器。

使用Apache Flink将事务ID写入Kafka
在大数据处理中，Apache Flink是一个强大的分布式流处理框架，它支持事务处理和可靠的消息传递。本文将介绍如何使用Apache Flink将事务ID写入Kafka，并解释事务ID的唯一性以及如何生成它。

  1. 引入依赖
    首先，我们需要在项目中引入Apache Flink和Kafka的依赖。在pom.xml文件中添加以下依赖项：
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
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Flink 写入 Kafka 出现事务 ID 授权失败错误
YbDocker的博客
09-16 860
在大数据应用程序中，Apache Flink 是一个常用的流处理框架，而 Apache Kafka 是一个高性能、分布式的消息队列系统。在将数据从 Flink 写入 Kafka 时，有时会遇到 “Transactional Id authorization failed”（事务 ID 授权失败）的错误。当使用 Flink 的 Kafka 生产者将数据写入 Kafka 时，会使用一个唯一的事务 ID。此外，确保 Flink 应用程序使用的事务 ID 与 Kafka 服务器上授权的事务 ID 相匹配。
【Flink】Flink写入kafka事务ID是唯一的吗？怎么生成的呢?
九师兄
07-13 477
有个问题，flink1.13在使用Kafka事物的时候，事物ID是flink自己生成的吗，需要维护吗？因为这个问题，所以我看了看源码。
Flink-KafkaSink
qq_40382400的博客
06-29 522
【代码】Flink-KafkaSink。
flink sink kafka的事务提交现象猜想
天龙八部
12-12 1382
任务开启后数据可以源源不断的打印出来，感觉不到事务的存在。查询资料发现 kafka的隔离级别默认为读未提交，因此当事务数据没有提交时可以消费到数据，改为事务级别改为读已提交后，在样例1的checkpoint执行完前，消费不到数据。查看flink源码时 sink kafka有事务提交机制，查看源码发现是使用两阶段提交策略，而事务提交是checkpoint完成后才执行，那么如果checkpoint设置间隔时间比较长时，事务不提交，后端就消费不到数据呢？而观察实际现象为写入kafka的消费数据可以立马消费。
【Flink】事务型Sink连接器、kafka连接器、写入到redis、mysql
weixin_43923463的博客
12-05 1743
事务写入 sink 连接器需要和 Flink 的检查点机制集成，因为只有在检查点成功完成以后，事务写入 sink 连接器才会向外部系统 commit 数据。为了简化事务性 sink 的实现，Flink 提供了两个模版用来实现自定义 sink 运算符。这两个模版都实现了 CheckpointListener 接口。CheckpointListener 接口将会从作业管理器接收到检查点完成的通知。GenericWriteAheadSink 模版会收集检查点之前的所有的数据，并将数据存储到 sink任务的运算符状
Flink Flink数据写入Kafka
文文x的博客
12-06 2878
flink官方集成了通用的 Kafka 连接器，使用时需要根据生产环境的版本引入相应的依赖。通过socket模拟数据写入Flink之后，Flink将数据写入Kafka。
Apache Flink 和 Apache Kafka 两者之间的集成架构 Flink and Apache Kafka: A Winning Partnership
AI天才研究院
07-17 2007
作者：禅与计算机程序设计艺术 Apache Flink 和 Apache Kafka 是构建可靠、高吞吐量和低延迟的数据管道（data pipeline）的两个著名的开源项目。2019年4月，两者宣布合作共赢。在这次合作中，Apache Kafka 将提供强大的消息存储能力、Flink 将作为一个分布式数据流处理平台来对其进行实时计算和分
【Flink】从Kafka写入Kafka（带完整源码，直接可使用）
一杯咖啡半杯糖的博客
11-14 1437
本博客基于1.13.6版本Flink，在Flink实际生产过程中需要把数据从kafka中读取，处理后写入kafka中继续其他的逻辑，本博客支持精准一次写入flink操作，适用于建设实时数仓过程中以及一些需要flink处理kafka的需求中，本程序可以在本地运行，也可提交到yarn上运行，有完整的Flink代码，已完成编译，开箱简单修改即可用，避免了大家编程、编译、提交yarn上的一些错误。 本工程提供 1、项目源码及详细注释，简单修改即可用在实际生产代码 2、成功编译截图 3、linux提交命令
Flink写入Kafka
weixin_45264992的博客
10-12 2018
Flink写入Kafka import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.strea
大数据_Flink_Java版_状态一致性(5)-事务写入_Flink和kafka连接保证状态一致性---Flink工作笔记0080
添柴程序猿的专栏
03-26 863
然后我们看flink+kafka这里:我们可以看到内部,他可以利用checkpoint机制,把故障时的状态保存起来,保证内部状态一致性. 然后source端,结合kafka consumer作为source,可以将故障时候的偏移量保存下来,故障恢复的时候,可以由连接器重置偏移量,重新消费数据,保证状态一致性. 然后sink,这里用kafka producer作为sink,这里kafka producer采用两阶段提交sink,这个时候 需要实现TwoPhaseCommitSinkFunction...
【kafka】十三、kafka事务
return
11-27 718
kafka事务kafka从0.11版本开始引入事务支持。事务可以保证kafka在exactly once语义的基础上，生产和消费可以跨分区和会话，要么全部成功，要么全部失败。
Apache Flink介绍
Xlucas的博客
11-16 511
什么是Flink Flink 它可以处理有界的数据集、也可以处理无界的数据集、它可以流式的处理数据、也可以批量的处理数据。所谓的无穷数据集就是我们日常中所说的实时数据，比如金融市场的实时交易记录，web的实时访问记录，所谓的有界数据集就是一些有限不会改变的数据集合，所以flink数据运算模型有流式和批处理。 flink的官网 https://flink.apache.org github地址 ht...
【跟小嘉学 Apache Flink】一、Apache Flink 介绍
小嘉丶学长的博客
07-02 1819
Apache Flink 是一个**框架**和**分布式**处理引擎，用于对**无界(Unbounded streams)和有界数据流(bounded streams)**进行**状态**计算。Flink 被设计在所有的常见的集群环境，以内存中的速度和任意规模执行计算。
Apache Flink基本介绍（一）
yhj20041128001的专栏
01-13 175
好好学习，天天向上 专注Oracle DBA,BI ,大数据
【Apache Flink 介绍与学习】
嵌入式行业打工人，不定期更新博客。
08-07 668
Apache Flink 是一个用于处理无界和有界数据流的开源流处理框架。它被设计用于大规模的数据流处理和事件驱动的应用场景，并且支持实时和批处理两种模式。以下是关于 Flink 的一些基本信息和学习建议。
Apache Flink 入门，了解 Apache Flink
简简单单Onlinezuozuo
06-02 979
Flink 主要在协议层面做了各类协议的转换，降低了各数据之间的转换成本，另外 Flink 基于内存保持状态，性能很高 Flink 支持集群和分布式部署，可以支持海量的吞吐，达到 TB 级，相比于传统的数据处理方式，Flink 可以把数据直接转换成表格 比如一个 JSON List ，Flink 可以直接把数据转变成 Table 然后通过 Flink SQL 进行数据处理操作 Flink 可以对接多个数据源，然后通过 Flink SQL 过滤数据然后转发出去Apache Flink 是一个框架和分布式处理引
Apache Flink：特性、概念、组件栈、架构及原理分析
好读书，每有会意，便欣然忘食。
05-11 2929
Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，它能够基于同一个Flink运行时（Flink Runtime），提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。现有的开源计算方案，会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型，因为他们它们所提供的SLA是完全不相同的：流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证，而批处理需要支持高吞吐、高效处理，所以在实现的时候通常
Apache Flink简介
www_tlj的专栏
02-08 1818
这套系统中包含了大量的有状态计算，目前是通过自设计内存对象进行管理，并利用Redis进行状态共享。这种方法要求开发者使用Java的并发工具，手动实现状态的持久化和恢复逻辑，这既复杂又容易出错。此外，当应用需要扩展或缩小时，开发者需要手动设计和实现多实例的适配，考虑内存对象的分配和平衡状态。因此在想有没有更好的解决方案，于是想到了Apache Flink...下面对Apache Flink 做一些介绍：Apache Flink 是一个开源的流处理框架，用于处理有界（批处理）和无界（流处理）数据流。
flink process 返回字段 写入kafka
最新发布
12-19
在 Flink 程序中使用 ProcessFunction 处理数据，并将结果写入 Kafka 以下是一个完整的示例代码： ```java import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.api.common....
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