Flink消费Kafka数据时指定offset的方法

最新推荐文章于 2024-06-24 17:17:20 发布

程序才子

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文章标签： flink kafka linq 大数据

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本文详细介绍了在Apache Flink中如何指定offset消费Kafka数据的三种方法：使用assign方法、subscribe方法和TimestampedFileInputFormat。通过代码示例展示了如何实现从特定offset开始消费，为读者提供了实现业务需求的参考。

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Flink消费Kafka数据时指定offset的方法

在大数据领域中，Apache Flink和Apache Kafka是两个非常重要的工具。Flink是一个用于流式处理和批处理的分布式计算框架，而Kafka是一个高吞吐量的分布式消息队列系统。在使用Flink消费Kafka数据时，有时我们需要按照指定的offset进行消费，本文将介绍几种实现这一需求的方法。

方法一：使用assign方法

Flink提供了一个assign方法，该方法可以手动为Flink Kafka Consumer分配指定的partition和offset。代码示例如下：

import org.apache.flink.api.common.restartstrategy.

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使用Flink消费Kafka数据时指定offset的方式

2301_79366177的博客

08-19

835

当使用Flink消费Kafka数据时，有时我们需要指定要消费的特定偏移量（offset），而不是从最新的偏移量开始消费。通过使用Kafka的assign方式或assignTimestampsAndWatermarks方式，我们可以在Flink中指定要消费的特定偏移量。在Flink中，我们可以使用Kafka的消费者配置属性来指定要消费的偏移量。，然后配置了Kafka消费者的属性，包括Kafka的地址和消费者组ID。，然后配置了Kafka消费者的属性，包括Kafka的地址和消费者组ID。

【Flink】Flink消费Kafka数据时指定offset的五种方式

九师兄

09-12

1937

final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.enableCheckpointing(5000); env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime); env.setParallelism(1); Properties props = new Properties(); props.s

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Flink消费kafka的offset设置

pageniao的博客

04-19

1万+

1.问题问题简介及背景在使用Flink自带的Kafka消费API时，我们可以像单纯的使用Kafka消费对象API对其进行相应的属性设置，例如，读取offset的方式、设置offset的方式等。但是，Flink具有checkpoint功能，保存各运算算子的状态，也包括消费kafka时的offset，那这两种情况分别在什么时候起作用呢? 2. Flink checkpoint设置 flink并不依赖kafka或zookeeper保证容错，其保存offset只是为了外部来查询监视kafka数据的消费情况。但其提

Flink获取Kafka中消息的Offset

weixin_42539417的博客

01-13

2384

虽然Flink消费kafka有着完善的checkpoint机制，可以使得程序停止后再次能从上一次的消费位点继续消费，但是有时候flink的checkpoint也会失败，或者checkpoint管理起来不够灵活，我们想自己维护kafka 的offset信息。但是Flink封装的FlinkKafkaConsumer并不能直接的获取kafka 消息的offset。

flink从kafka-topic固定offset消费的5种方式

zhangkai0575的博客

12-27

1284

package flinkdemo.sinkDemo; import flinkdemo.sourceDemo.deserialization.ConsumerRecordKafkaDeserializationSchema; import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.st...

谈谈Flink消费kafka的偏移量

m0_57320261的博客

06-24

1655

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。

Flink消费Kafka数据时指定offset的五种方式

热门推荐

gxd520的专栏

06-18

1万+

下面是Flink读取Kafka数据的代码，其中就有五种读取offset的方式，并配置相应的介绍 final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.enableCheckpointing(5000); env.setStreamTimeCharacteri...

Flink实战实例（八）: FlinkKafkaConsumer官网文档翻译以及Flink消费Kafka数据时指定offset的五种方式

微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者

01-19

990

声明：本系列博客是根据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》 Flink为Kafka topic读取和写入数据提供了特殊的Kafka连接器。Flink Kafka消费者与Flink的检查点机制集成可以保证下游的exactly-once语义。为了实现这一点，Flink并不完全依赖Kafka自身维护的消费者组offset，而是在Flink内部管理这些offset。从Flink 1.7开始，Flink提供了一个新的通用的Kafka连接器，它不再绑定特定

flink kafka offset配置

hzp666的博客

12-22

1633

1.2、如果分区中offset没有找到，则使用kafka properties中的auto.offset.reset配置（比如：latest、earliest）配置：enable.auto.commit / auto.commit.interval.ms。从最早的记录开始，使用此配置，在kafka中已经提交的offset将被忽略，不会被使用。从最新的开始，使用此配置，在kafka中已经提交的offset将被忽略，不会被使用。flink kafka消费依赖于内部kafka客户端自动定期的offset提交。

Kafka-消费者-KafkaConsumer分析-offset操作

andy的博客

01-22

2947

commitOffsetsSync()方法与commitOffsetsAsync()方法的实现类似，也是调用sendOffsetCommitRequest()方法创建并缓存OffsetCommitRequest,使用OffsetCommitResponseHandler处理OffsetCommitResponse。在有些场景下，例如第一次消费某个Topic的分区，服务端的内部Offsets Topic中并没有记录当前消费者在此分区上的消费位置，所以消费者无法从服务端获取最近提交的offset。

Flink对接Kafka的topic数据消费offset设置参数

tszc95的博客

01-22

3099

在 Flink 的配置文件（如 flink-conf.yaml）中，，可以通过设置以下参数来配置。是 Flink 中用于设置消费 Kafka topic 数据的起始 offset 的配置参数之一。参数是用于 Flink 1.14 版本及以上。在更早的版本中，可以使用。参数来设置消费 Kafka 数据的起始 offset 模式。

Flink-Kafka指定offset的五种方式

ruiyiin的专栏

06-19

4539

本文转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/94592509 默认：从topic中指定的group上次消费的位置开始消费。所以必须配置group.id参数从消费者组提交的偏移量开始读取分区（kafka或zookeeper中）。如果找不到分区的偏移量，auto.offset.reset将使用属性中的设置。如果是默认行为(setStartFromGroupOffsets),那么任务从检查点重启，按照重启前的offset进行消费，如果直接重启不从检查点重启并且group.id不变，程

kafka-消费者-指定offset消费（SpringBoot整合Kafka）

小丁的博客

06-06

1923

kafka-消费者-指定offset消费（SpringBoot整合Kafka）

flink关于 kafka source 偏移量

qq_15138049的博客

11-06

1657

flink kafka 偏移量

Kafka系列 - 15 Kafka Offset|自动和手动提交Offset|指定Offset消费|漏消费和重复消费|消息积压

你今天真好看呀

12-04

6305

Kafka0.9版本之前，consumer默认将offset保存在Zookeeper中。从0.9版本开始，consumer默认将offset保存在Kafka一个内置的topic中，该topic为__consumer_offsets__consumer_offsets 主题里面采用 key 和 value 的方式存储数据。key 是 group.id+topic+分区号，value 就是当前 offset 的值。每隔一段时间，kafka 内部会对这个 topic 进行compact，也就是每个 group.i

Kafka指定分区和offset消费。

小鱼0917

12-25

8919

消费者： public class DConsumer { public static void main(String[] args) { Properties prop = new Properties(); prop.put("bootstrap.servers","node:9092"); prop.put("group.id

轻松通关Flink第24讲：Flink 消费 Kafka 数据业务开发

sucaiwa的博客

03-28

5218

这一课时介绍了 Flink 消费 Kafka 的方式，比如从常用的指定单个或者多个 Topic、消息的序列化、分区的动态发现等，还从源码上介绍了 Flink 消费 Kafka 的原理。通过本课时的学习，相信你可以对 Flink 消费 Kafka 有一个较为全面地了解，根据业务场景可以正确选择消费的方式和配置。

Flink如何管理Kafka的消费偏移量

YazIdris的博客

09-20

687

在使用Flink连接Kafka时，管理消费者的偏移量（offset）是非常重要的，因为它决定了消费者应该从Kafka的哪个位置开始读取消息。当应用程序需要重新启动时，可以使用保存点来恢复应用程序的状态和偏移量信息，从而实现从故障中恢复。在自动管理模式下，Flink框架会自动跟踪和维护消费者的偏移量信息。Flink提供了两种管理Kafka消费偏移量的方式：手动管理和自动管理。接下来，您需要跟踪和维护消费者的偏移量信息，以确保在发生故障或重新启动时能够正确地从上次停止的位置继续读取。您可以使用Flink的。

flink消费kafka管理offset

longlovefilm的博客

11-25

2778

通过自定义kafkaconsumer的反序列方式是可以拿到kafka message的所有信息的，包括topic partition offset等。自行设置偏移量保存位置这里采用了zookeeper作为保存的地址，就是实时更新偏移量属性。再job挂掉后重新拉取偏移量保存下来就能一次消费啦，但真正做到一次消费必须和业务场景结合来做，比如事务。废话不多说啦，我本地实现了一个例子 <dependency> <groupId&g..

Flink消费kafka数据丢失的问题