Flink 实践教程：将 Kafka 数据写入 PostgreSQL

最新推荐文章于 2024-11-11 13:49:45 发布

VqhhMobile

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本文提供了一个教程，详细介绍了如何利用 Apache Flink 的流处理能力，从 Kafka 实时消费数据并将其高效地写入 PostgreSQL 数据库。通过设置 Flink 环境、配置 Kafka 和 PostgreSQL 连接，以及定制数据转换和写入操作，实现了数据流的无缝迁移。

Flink 是一个强大的分布式流处理框架，而 Kafka 是一个高吞吐量的分布式消息队列。在本教程中，我们将学习如何使用 Flink 将从 Kafka 主题中消费的数据写入到 PostgreSQL 数据库中。

首先，我们需要设置一个 Flink 环境并导入所需的依赖项。我们将使用 Maven 进行依赖管理，因此请确保您的项目中包含以下依赖项：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink

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Flink cdc 读取 kafka json 数据入PG数据库

lg4546的专栏

06-25

1349

在日常的开发中,最常用的数据格式是 JSON ,并且有的时候 JSON 的格式是非常复杂的(嵌套的格式),那在 Flink SQL 中进行解析的时候也会相当麻烦一点,下面将会演示如何在 DDL 里面定义 Map、Array、Row 类型的数据,以及在 SQL 里面如何获里面的值数据格式如下: 以下数据完全是自己造的,没有任何实际含义 { "funcName":"test", "data":{ "snapshots":[{ "content_type":"application/...

17-Flink消费Kafka写入Mysql

微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者

03-09

3648

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flink同步mysql数据表到pg库

abc

11-11

1303

访问 192.168.207.193:8081 （默认是8081端口可在配置文件里修改）在pg库创建一个库,在库里创建一个表不插入数据。查看是否同步数据到pg库的players3表。我安装的最新版本，可以看需求安装pg库版本。数据库先创建一个库,在库里创建表再添加数据。圈起来的部分为后面数据库登陆的初始密码。进入flink的lib目录上传四个依赖。执行从源表插入结果表操作，生成同步作业。解决方法：修改为允许所有ip访问。需要修改一下flink配置文件。根据需要同步的数据创建源表。启动flink-sql。

Flink消费kafka，保存postgresql

KoHsin_的博客

05-06

2442

一、场景： Flink消费kafka数据，解析json，保存到postgresql数据库 二、依赖：如果是在IDEA中写代码，需要在pom文件中添加postgresql依赖，其他的一些依赖自行导入。 <dependency> <groupId>org.postgresql</groupId> <artifactId>postgresql</artifactId> <version>42.2.2<

Flink CDC 1.18.1 Oracle 数据同步到postgresql

ynzhangyao的专栏

03-24

1671

8、修改Flink的配置文件，主要是各种服务的绑定地址，默认为localhost，统统改为0.0.0.0，如：rest.address: 0.0.0.0 #localhost。将flink-sql-connector-oracle-cdc-3.0.1.jar复制到flink-1.18.1/lib目录中。6、下载 flink-connector-jdbc-3.1.1-1.17.jar，postgresql-42.7.3.jar。7、安装postgresql就不说了，相信你已经有了数据库了。

FLink-jdbcsink读取kafka数据写入postgres

qq_41685616的博客

12-05

2322

记录一次使用FLink流式读取kafka数据并用jdbcsink写入postgres时，遇到的问题：即：程序正常运行，但写入没有反应，数据库中无记录。

Kafka（六）利用Kafka Connect+Debezium通过CDC方式将Oracle数据库的数据同步至PostgreSQL中以及实现缓存一致性

特别享受思考问题的过程

12-02

3158

sourceConnector.jar，将源数据导入至Kafka的topic中sinkConnector.jar，将Kafka topic中的数据导入至目标源但是Kafka并没有提供特别丰富的connector，那么Debezium就出现了。你可以把Debezium简单理解成是CDC技术的一种实现，并提供了很多数据库的sourceConnector.jar和sinkConnector.jar。

【大数据】Flink + Kafka 实现通用流式数据处理详解

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congge

10-27

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Flink PostgreSQL CDC源码解读：深入理解数据流同步

数据与算法架构提升之路专栏

10-18

966

PostgreSQL通过Replication Slot和Logical Decoding实现CDC，捕获数据变更并通过Debezium等工具发送到消息队列。WAL日志记录数据库操作，而Debezium支持多种部署方式，如Kafka Connect和嵌入式引擎，以实现数据流同步。Flink通过配置postgres-cdc连接器，利用Debezium获取PostgreSQL的变更数据。

flink消费kafka到greenplum

05-06

本文将深入探讨如何使用Flink从Kafka消费数据并将其存储到Greenplum，同时也会介绍Flink的数据流（DataStream）和数据集（DataSet）API的使用，以及实时数据处理中的窗口应用。首先，Apache Flink是一个开源的流...

用Kafka实时复制PostgreSQL里的最新数据

chenyulancn的专栏

03-07

3117

转载来自： http://blog.confluent.io/2015/04/23/bottled-water-real-time-integration-of-postgresql-and-kafka/Summary: Confluent is starting to explore the integration of databases with event streams. As part...

flink连接kafka，postgresql sink

weixin_43315211的博客

03-12

3745

配置文件Baseconf package com.conf; public class BaseConf { public static final String USERNAME = "postgres"; public static final String PASSWORD = "passwd"; public static final String DRIVERN...

Flink 实践教程-入门（7）：消费 Kafka 数据写入 PG

cloudbigdata的博客

11-14

2544

作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队流计算 Oceanus 简介流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。本文将您详细介绍如何利用 Python 脚本发送模拟数据到 CKafka 中，之后取 CKakfa 的数据经过简单的算术函数转换存入到 PostgreSQL 中。

FlinkCDC实时读取PostgreSQL

Joseph_Mino的博客

09-08

3175

wal_level必须更改，其它参数选着性更改，如果同步表数量超过10张建议修改为合适的值。2.新建用户并且给用户复制流权限（例如在navicat中操作）1.更改配置文件postgresql.conf。一、准备（PG版本为9.6.24）

Flink-SQL 写入PostgreSQL 问题汇总

dymkkj的专栏

06-25

2971

。

Flink从kafka读取数据写入到mysql中，然后任务提交到集群

bigdata_users的博客

05-18

592

1、maven依赖 <?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.o

记flink sql cdc消费kafka数据，sink到pg表数据漏数原因排查

a123147abc的博客

12-16

2163

记flink sql cdc消费kafka数据，sink到pg表数据漏数排查[原因分析] flink sql insert into t3 select cast(t1.a as varchar(100)) || cast(t1.b as varchar(100)) as id, -- 组合主键id t1.a ,t1.b ,t2.c ,sum(d) from t1 join t2 on t2.id = t1.id group by t1.a,t1.b,t2.c 现象与环境描述 1、flink

flink 消费kafka数据写入pg库表的数据无法回撤

a123147abc的博客

12-01

1275

flink 消费kafka数据写入pg库表的数据无法回撤架构描述： 1、实时数仓分层：ods->dwd->dws->出BI报表 2、ods层使用debezium采集pg数据写到kafka，debezium 过滤物理删除操作[不监控pg库物理删除] ；且部分 ods 表使用了union all 3、dwd层 flink 实时消费kafka数据[ods]写入dwd 【双写：1.计算后重新写回kafka ; 2.写到pg库】 4、dws层 flink 实时消费 kafka 数据

java实时处理kafka消息写入postgresql进行数据分析

最新发布

06-06

### Java 实时消费 Kafka 消息并存储到 PostgreSQL 的方案在大数据和实时分析的背景下，将 Kafka 消息实时处理后写入 PostgreSQL 是一种常见的需求。以下是一个完整的解决方案，包括技术选型、架构设计以及代码实现。 #### 技术选型 - **Kafka**：作为消息队列系统，负责接收和分发数据流。 - **Apache Flink**：用于实时处理 Kafka 中的数据流，支持复杂的数据转换和聚合操作。 - **PostgreSQL**：作为目标数据库，存储经过处理后的数据以供后续分析[^1]。 #### 架构设计 1. **数据采集**：设置 Kafka 生产者，将传感器或其他数据源的数据发布到指定的主题。 2. **数据处理**：使用 Apache Flink 消费 Kafka 中的数据，并对其进行清洗、转换和聚合操作。 3. **数据存储**：将处理后的数据写入 PostgreSQL 数据库，以便进行进一步的查询和分析。 4. **实时性保障**：通过 Kafka 的分区机制和 Flink 的并行处理能力，确保高吞吐量和低延迟[^3]。 #### 示例代码以下是一个基于 Java 的示例代码，展示如何实时消费 Kafka 消息并将其存储到 PostgreSQL 中。 ```java import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer; import org.apache.flink.connector.jdbc.JdbcSink; import java.util.Properties; public class KafkaToPostgreSQL { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建执行环境 final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 配置 Kafka 消费者属性 Properties properties = new Properties(); properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092"); properties.setProperty("group.id", "test"); // 创建 Kafka 消费者 FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>( "input_topic", new SimpleStringSchema(), properties); // 添加数据源 env.addSource(kafkaConsumer) .name("Kafka Source") .map(data -> { // 假设消息格式为 JSON，解析后返回对象 return new DataObject(data); }) .addSink(JdbcSink.sink( "INSERT INTO data_table (column1, column2) VALUES (?, ?)", (statement, data) -> { statement.setString(1, data.getColumn1()); statement.setString(2, data.getColumn2()); }, JdbcConnectionOptions.builder() .withUrl("jdbc:postgresql://localhost:5432/mydb") .withDriverName("org.postgresql.Driver") .withUsername("user") .withPassword("password") .build() )) .name("PostgreSQL Sink"); // 执行任务 env.execute("Kafka to PostgreSQL Example"); } // 数据对象类 public static class DataObject { private String column1; private String column2; public DataObject(String json) { // 简单解析 JSON 字符串 this.column1 = parseColumn1(json); this.column2 = parseColumn2(json); } public String getColumn1() { return column1; } public String getColumn2() { return column2; } private String parseColumn1(String json) { // 实现 JSON 解析逻辑 return "value1"; } private String parseColumn2(String json) { // 实现 JSON 解析逻辑 return "value2"; } } } ``` #### 说明 - **FlinkKafkaConsumer**：用于从 Kafka 主题中消费消息。 - **JdbcSink**：将处理后的数据插入到 PostgreSQL 数据库中。 - **DataObject**：表示从 Kafka 消息中解析出的数据对象[^5]。 #### 注意事项 - Kafka 的分区数量应与消费者的并行度相匹配，以最大化吞吐量[^4]。 - PostgreSQL 的表结构需提前创建，确保字段与插入语句一致。 - 在生产环境中，建议对 Kafka 和 PostgreSQL 的连接进行容错处理，例如重试机制和断点续传。