使用Flink和Kafka实现简单的数据处理和写入示例

最新推荐文章于 2023-12-25 12:12:36 发布

PmtxPhp

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在本篇文章中，我们将介绍如何使用Apache Flink和Apache Kafka构建一个简单的实时数据处理流水线。我们将使用Flink的Map和Filter操作符来处理输入数据流，并将处理后的结果写入到Kafka中。下面是我们的源代码示例：

首先，我们需要设置Flink和Kafka的环境和依赖项。确保你已经安装了Java、Flink和Kafka，并且已经配置好了相应的环境变量。

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
impo

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Flink系列：使用Debezium将MySQL数据库表数据采集到Kafka Topic，并将Kafka Topic数据同步到StarRocks数据库

2301_79366435的博客

08-31

1546

Flink系列：使用Debezium将MySQL数据库表数据采集到Kafka Topic，并将Kafka Topic数据同步到StarRocks数据库在本篇文章中，我们将介绍如何使用Apache Flink、Debezium和StarRocks来构建一个数据流处理系统，实现将MySQL数据库表数据采集到Kafka Topic，并将Kafka Topic数据同步到StarRocks数据库。我们将提供相应的源代码，并逐步解释每个步骤的实现细节。

【Flink】Flink-Kafka序列化反序列化

一杯咖啡半杯糖的博客

01-05

2836

最简单的是SimpleStringSchema，对字符串进行序列化反序列化，这个Schema中既实现了了序列化，也实现了反序列化 new SimpleStringSchema() union.addSink(new FlinkKafkaProducer011[String]("localhost:9092", "test", new SimpleStringSchema())) val stream3 = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer011[String](

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使用flink api把数据写到kafka topic

wuchongyong的博客

05-16

597

在上面的示例中，我们首先设置了 Kafka 生产者的属性。然后，我们创建了 Flink 流处理环境，并从数据源获取了一个数据流。接下来，我们创建了一个 FlinkKafkaProducer，将数据流写入 Kafka 主题 “my-topic”。最后，我们执行了流处理程序。在 Flink 中，我们可以使用 Flink 的 Kafka Connector 将数据流写入 Kafka 主题。需要注意的是，在实际生产环境中，我们需要根据实际情况配置 Kafka 生产者的属性，例如设置序列化器、缓冲区大小等。

flink将数据写入redis

m0_67403076的博客

08-16

1953

通过flink分析出来的数据，经常需要写入到外部存储系统，以供其他应用来使用这些数据，比如redis就是一个很好的存储数据库，写入到redis后，应用可以读取redis中的数据做统计、分析、计算等1、导入maven依赖2、核心代码//从环境的集合中获取数据@Override}});}}...

Flink——读取Kafka数据处理后存入StarRocks

Ti__iT的博客

03-07

4118

授权方式登录登录华为FusionInsight Manager下载flinkuser用户的授权文件user.keytab、krb5.conf 准备LoginUtil工具类登录代码如下： //login String userPrincipal = "flinkuser"; String userKeytabPath = System.getProperty("user.dir") + File.separator + "conf"+File.separator+"user...

Flink 的数据源和数据接收器：探讨 Flink 如何读取和写入不同类型的数据源

AI天才研究院

12-15

1279

1.背景介绍 Flink 是一个流处理框架，它可以处理大规模的流数据，并提供了丰富的数据源和数据接收器来支持各种数据类型的读取和写入。在本文中，我们将深入探讨 Flink 的数据源和数据接收器的核心概念、算法原理、具体操作步骤和数学模型公式，并通过具体代码实例来详细解释其工作原理。最后，我们将讨论未来发展趋势和挑战，并提供附录中的常见问题与解答。 Flink 的数据源和数据接收器是流处理框架的...

【Flink-Kafka-To-Kafka】使用 Flink 实现 Kafka 数据写入 Kafka

weixin_53543905的博客

12-25

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需求描述：1、数据从 Kafka 写入 Kafka。2、相关配置存放于 Mysql 中，通过 Mysql 进行动态读取。3、此案例中的 Kafka 是进行了 Kerberos 安全认证的，如果不需要自行修改。4、Kafka 数据为 Json 格式，通过 FlatMap 扁平化处理后完成写入。5、读取时使用自定义 Source，写入时使用自定义 Sink。6、本地测试时可以编辑 resources.flink_backup_local.yml 通过 ConfigTools.initConf 方法获取配置。这里

Flink消费Kafka:自定义KafkaDeserializationSchema

kiwi198709的博客

01-17

8475

一、pom文件中添加依赖： <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-java</artifactId> ...

Flink处理kafka中复杂json数据、自定义get_json_object函数实现打印数据

weixin_43813200的博客

07-22

1601

闲话少续，直接上代码，参考官方和咨询钉钉实现

Flink 消费kafka 序列化

qq_31866793的博客

09-09

5138

今天测试今天尝试了flink从kafka获取数据的测试程序编写，主要测试的kafka发送json的接收例子，尝试了几个kafka的DeserializationSchema（反序列化模式），包括了SimpleStringSchema,JSONKeyValueDeserializationSchema以及自定义DeserializationSchema.代码通过Flink计算引擎从Kafka相应的T...

Flink SQL 自定义 Source format 实现大数据流处理

BugCrusher的博客

08-14

171

在 Flink 中，可以使用 Flink SQL 进行流数据处理，并通过自定义 Source format 实现对各种数据源的接入和处理。通过自定义 Source format，我们可以适配各种类型的数据源，并利用 Flink 的强大功能进行灵活的数据处理和分析。在上述代码中，我们使用了 Flink 官方提供的 Kafka 连接器，并设置了相关的参数，比如 Kafka 的地址、消费者组和数据格式。通过以上步骤，我们可以轻松地实现对大数据流的处理和分析，充分发挥 Flink 的强大功能和灵活性。

Flink+StarRocks 实时数据分析新范式

Ververica的博客

07-07

2373

StarRocks 社区技术布道师谢寅，在 Flink Forward Asia 2022 实时湖仓的分享。

Flink写入Kafka

weixin_45264992的博客

10-12

1935

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

【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

1373

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

用Flink将kafka的数据存到kafka中

fasdfafsd的博客

08-27

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依赖 <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-connector-kafka_2.11</artifactId> <version>1.8.1</version> </dependency&g...

FLINK Producer数据写入到kafka 方法三

80后大叔爱学习

07-28

2982

package kafkaproducer; public class Data { public String user; public String activity; public long timeStramp; public int pageViews; public String typeP; public String city; public Data() { } public Data(String user,.

Flink 从 kafka 中读取数据并输出到 kafka

m0_55685698的博客

03-05

4427

Flink 从 kafka 中读取数据并输出到 kafka。FlinkKafkaConsumer（）和FlinkKafkaProducer （）介绍

6.2、Flink数据写入到Kafka

向热爱自己一样，热爱这个世界。

09-13

2951

Flink数据写入到Kafka

Flink编程套路（学习笔记二）

qq_42185491的博客

05-20

404

对于一个Flink任务来说，都是由Source（数据源），transformation（转换算子），Sink（数据输出）三个部分组成；编程套路也主要由5个步骤组成。 1.创建运行环境 Flink提供了两种创建环境的方式，DataStream（数据流）和DataSet（数据集），两种的创建方式没什么太大的区别。 //DataStream 数据流 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionE...

Flink和kafka如何实现精确一次

最新发布

02-23

<think>嗯，用户现在想了解Flink和Kafka如何实现精确一次（Exactly-Once）语义。之前他们已经问过Kafka的具体实现，现在可能是在实际应用中遇到了数据处理一致性的问题，需要确保数据从Kafka到Flink处理过程中不丢不重。首先，我需要回忆一下Exactly-Once的定义，确保消息被处理且仅处理一次。Kafka自身有事务机制，而Flink也有检查点和两阶段提交。需要将两者的机制结合起来，看看它们如何协作实现端到端的Exactly-Once。接下来，用户可能已经知道Kafka的生产者和消费者如何工作，但需要更深入的了解事务和幂等性。比如，Kafka Producer的幂等发送和事务支持，以及Consumer的隔离级别。Flink这边，检查点机制和Barrier是如何实现状态一致性的，还有两阶段提交协议的具体应用，比如KafkaFlink两阶段提交的Sink。然后，用户可能关心实际配置步骤，比如如何在Flink中启用检查点，设置Kafka的事务相关参数。同时，需要注意的常见问题，比如事务超时、资源分配不足导致的问题，以及如何监控事务状态。另外，用户可能对Flink和Kafka的版本兼容性有疑问，需要指出Kafka 0.11+和Flink 1.4+的支持情况。还有可能的应用场景，比如金融交易、实时统计等需要严格一致性的领域。需要确保解释清晰，分点说明两部分的实现机制，再讲整合后的端到端流程。同时，给出配置示例和注意事项，帮助用户实际应用。可能还需要对比至少一次和至多一次，突出Exactly-Once的优势和实现复杂度。最后，总结关键点，强调事务和检查点的协同工作，以及正确配置的重要性。这样用户能有一个全面的理解，并知道如何在自己的系统中实现。</think>Flink 和 Kafka 结合实现 **Exactly-Once（精确一次）** 语义，需要解决以下两个核心问题： 1. **数据消费的精确一次**：确保 Kafka 中的数据被 Flink 消费且仅消费一次。 2. **数据处理的精确一次**：确保 Flink 内部状态和输出（如写入 Kafka 或其他外部系统）的精确一次。以下是两者的协作实现原理和关键机制： --- ### **一、Kafka 侧的 Exactly-Once 支持** #### **1. Kafka Producer 的幂等性与事务** - **幂等性（Idempotence）**： - Producer 为每条消息生成唯一序列号（Sequence Number），Broker 通过序列号去重，避免网络重试导致的消息重复。 - 配置参数：`enable.idempotence=true`。 - **事务（Transactions）**： - Producer 通过事务 API（`initTransactions()`, `beginTransaction()`, `commitTransaction()`）实现跨分区的原子性写入。 - 事务提交前，数据对 Consumer 不可见（需配置 `isolation.level=read_committed`）。 - 配置参数：`transactional.id` 唯一标识事务型 Producer。 #### **2. Kafka Consumer 的隔离级别** - `isolation.level=read_committed`： - Consumer 仅读取已提交事务的消息（避免读取未提交的脏数据）。 - `isolation.level=read_uncommitted`： - 默认模式，可能读到未提交事务的消息（不保证 Exactly-Once）。 --- ### **二、Flink 侧的 Exactly-Once 实现** #### **1. Checkpoint 机制** - **周期性快照**： - Flink 定期生成分布式快照（Checkpoint），保存所有算子的状态和消费的 Offset。 - 通过 **Barrier 对齐** 确保状态一致性（Flink 1.11+ 支持非对齐 Checkpoint，降低延迟）。 - **两阶段提交（2PC）**： - Flink 的 **TwoPhaseCommitSinkFunction** 实现与外部系统的原子性提交。 - 流程： 1. **预提交（Pre-commit）**：Sink 将数据写入外部系统，但暂不提交（例如 Kafka 事务未提交）。 2. **正式提交（Commit）**：Checkpoint 完成后，提交所有事务。 3. **失败回滚**：若 Checkpoint 失败，回滚事务（丢弃未提交的数据）。 #### **2. 端到端 Exactly-Once 流程** 1. **Flink 消费 Kafka**： - 使用 `FlinkKafkaConsumer`，通过 Checkpoint 记录消费的 Offset（保证消费的精确一次）。 2. **Flink 处理数据**： - 处理过程中，状态更新和 Checkpoint 绑定，保证状态一致性。 3. **Flink 写入 Kafka**： - 使用 `FlinkKafkaProducer` 的事务模式，通过两阶段提交保证写入的原子性。 --- ### **三、Flink + Kafka 的端到端 Exactly-Once 配置** #### **1. 核心配置** ```java // 启用 Flink Checkpoint（间隔 1 分钟） env.enableCheckpointing(60_000, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE); // 配置 Kafka Consumer（消费端 Exactly-Once） Properties consumerProps = new Properties(); consumerProps.setProperty("isolation.level", "read_committed"); // 仅读取已提交事务的消息 // 配置 Kafka Producer（写入端 Exactly-Once） FlinkKafkaProducer<String> producer = new FlinkKafkaProducer<>( "output-topic", new SimpleStringSchema(), producerProps, Semantic.EXACTLY_ONCE // 启用事务写入 ); ``` #### **2. 事务生命周期管理** - **事务超时**：确保 Kafka 事务超时时间 `transaction.timeout.ms` 大于 Flink Checkpoint 间隔。 - **事务 ID 唯一性**：Flink 自动生成唯一 `transactional.id`，格式为 `<sink-name>-<subtask-id>-<checkpoint-id>`。 --- ### **四、关键挑战与优化** 1. **资源预留**： - 若事务未及时提交（如 Checkpoint 过慢），可能导致 Kafka Producer 缓冲区满，需合理配置 `buffer.memory` 和 Checkpoint 间隔。 2. **故障恢复**： - Flink 从 Checkpoint 恢复时，会回滚未提交的事务，重新消费数据并提交新事务。 3. **性能开销**： - 事务和 Checkpoint 机制会引入额外延迟，可通过调优 Checkpoint 间隔和非对齐 Checkpoint 缓解。 --- ### **五、示例场景** ```plaintext 1. Flink 从 Kafka Topic A 消费数据，记录 Offset 到 Checkpoint。 2. Flink 处理数据并更新状态（如聚合计算）。 3. Flink 将结果写入 Kafka Topic B，开启事务并预提交。 4. Checkpoint 完成后，提交 Kafka 事务，使结果对下游 Consumer 可见。 5. 若某次 Checkpoint 失败，Flink 回滚未提交的事务，重新处理数据。 ``` --- ### **六、总结** | **组件** | **Exactly-Once 实现机制** | |----------------|------------------------------------------| | **Kafka** | 幂等 Producer + 事务 + Consumer 隔离级别 | | **Flink** | Checkpoint + 两阶段提交 Sink | | **端到端整合** | Flink 管理 Kafka 事务与 Offset 原子提交 | 通过 **Flink 的 Checkpoint 机制** 和 **Kafka 的事务特性** 深度集成，可实现从 Kafka 消费、Flink 处理到 Kafka 写入的端到端 Exactly-Once 语义。实际应用中需关注事务超时、Checkpoint 性能与资源分配。