flink实战--flink整合kafka (kafka source 与 kafka sink)

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分类专栏： Flink学习必读系列 kafka 文章标签： flink连接kafka flink操作kafka kafka和水印
于 2018-12-26 22:06:30 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/aA518189/article/details/85269040
本文介绍了Flink1.14后弃用Flink KafkaConsumer和FlinkKafkaProducer，转而使用KafkaSource和KafkaSink。详细讲解了KafkaSource的构造、消费者配置、offset提交策略、动态分区发现以及KafkaSink的工作流程，强调了Flink操作Kafka的容错性和端到端一致性实现。

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简介

           Flink提供的Kafka连接器，用于向Kafka主题读取或写入数据。Flink1.14之前使用Flink KafkaConsumer和 FlinkKafkaProducer操作kafka ，但是Flink1.14之后弃用，取而代之的是KafkaSource和KafkaSink ,本文将详细介绍新老api的区别和使用方式。

Maven 依赖 支持到的版本  生产者和消费者类的名成 Kafka
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Flink与Kafka集成：实时数据流处理实战
AI天才研究院
02-12 476
1. 背景介绍 1.1 大数据时代的挑战 随着大数据时代的到来，企业和组织面临着海量数据的处理和分析挑战。传统的批处理系统已经无法满足实时性的需求，因此实时数据流处理成为了一个热门的研究领域。在这个领域中，Apache Flink 和 Apache Kafka 是两个非常重要的技术。
Flink 整合 Kafka (实现 Exactly-Once)
扛麻袋的少年的博客
02-17 4543
Flink学习笔记(二十三)：Flink 整合 Kafka 基本步骤，请参考：Flink 基础整合 Kafka。本文仅用来介绍 Flink 整合 Kafka 实现 Exactly-Once。 1.什么是Exactly-Once        恰好处理一次的意思。不...
Flink笔记(二十三)：Flink 整合 Kafka (实现 Exactly-Once)
01-07
Flink 整合 Kafka 基本步骤，请参考：Flink 基础整合 Kafka。本文仅用来介绍 Flink 整合 Kafka 实现 Exactly-Once。 1.什么是Exactly-Once        恰好处理一次的意思。不管在处理的时候是否有异常发生，计算的结果都一样。即使在发现机器或者软件故障时，都不会出现数据丢失以及重复处理的情况。（就是每条数据只会被处理一次）        Flink 中哪些 Source 、Sink支持 Exactly-Once 呢，Flink官方文档(链接)为我们做了描述。如下图所示： Source： Sink：        我们发现很多都是 a
基于Kafka+Flink+ClickHouse打造轻量级点击流实时数仓
最新发布
showker的专栏
07-03 1085
当前我们仅实现了 DataStream API 风格的 Flink-ClickHouse Sink，随着 Flink 作业 SQL 化的大潮，在未来还计划实现 SQL 风格的 ClickHouse Sink，打磨健壮后会适时回馈给社区。因此，我们采用了一种比较曲折的方法：将原表重命名，在所有节点上建立与原表 schema 相同的新表，将实时数据写入新表，同时用 clickhouse-copier 工具将历史数据整体迁移到新表上来，再删除原表。当然在迁移期间，被重平衡的表是无法提供服务的，仍然不那么优雅。
flink整合kfaka
weixin_42456166的博客
03-02 446
在Flink应用程序中使用Kafka数据源和输出：将Kafka数据源和输出对象传递给Flink的DataStream API，使用Flink提供的转换操作和算子，进行数据处理和流处理操作。在这里，我们使用Flink的DataStream API从Kafka主题中读取数据，然后进行简单的过滤和转换操作，最后将数据发送回另一个Kafka主题。创建Kafka数据输出：使用Flink Kafka连接器提供的KafkaProducer类，创建一个数据输出，将数据发送到Kafka主题中。
Flink与Kafka集成
AI天才研究院
01-18 4262
1.背景介绍 Flink与Kafka集成是一种常见的大数据处理技术，它可以帮助我们实现实时数据处理和分析。Flink是一个流处理框架，可以处理大量数据并提供实时分析功能。Kafka是一个分布式消息系统，可以用于构建实时数据流管道。在本文中，我们将深入了解Flink与Kafka集成的背景、核心概念、算法原理、代码实例等方面。 1.1 Flink的背景 Flink是一个开源的流处理框架，由Apa...
Flink Kafka整合
GavinKai
04-02 919
Apache Kafka 连接器 Flink 提供了Apache Kafka连接器，用于从 Kafka topic 中读取或者向其中写入数据，可提供精确一次的处理语义。 依赖 Kafka Consumer DeserializationSchema 配置 Kafka Consumer 开始消费的位置 Kafka Consumer 和容错 Kafka Consumer Topic 和分区发现 Kafka Consumer 提交 Offset 的行为配置 Kafka Consum..
Flink 与 Apache Kafka 的完美结合
AI天才研究院
12-31 1678
1.背景介绍 大数据时代，数据处理能力成为了企业竞争的核心。随着数据规模的不断增长，传统的数据处理技术已经无法满足企业的需求。为了更好地处理大规模数据，Apache Flink 和 Apache Kafka 等流处理框架和消息队列系统发展迅速。 Apache Flink 是一个流处理框架，可以实时处理大规模数据流。它具有高吞吐量、低延迟和强一致性等优势。而 Apache Kafka 是一个分布...
pylink链接kafka资源jar包flink-connector-kafka_2.12-1.11.0
12-04
标题中的“pylink链接kafka资源jar包flink-connector-kafka_2.12-1.11.0”表明这是一个关于使用Python（pylink）连接Apache Flink与Kafka资源的Java Archive (JAR) 文件。描述简单地提到了“flink-connector-kafka_...
Kafka与Flink的整合 -- sink、source
加油
11-07 923
【代码】Kafka与Flink的整合 -- sink、source。
【Flink-cdc-Mysql-To-Kafka】使用 Flinksql 利用集成的 connector 实现 Mysql 数据写入 Kafka
weixin_53543905的博客
12-16 2826
在 C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 5.7\my.ini 下添加。Linux 或者 Windows 端需要安装：Mysql，Kafka，Flink 等。1、首先确认MySQL是否开启binlog机制，log_bin = ON 为开启 （如下图）Mysql 中写入测试数据，Kafka-Topic 中观察是否有数据生成。2、如果是本地环境的 Mysql 按照下面方式开启 binlog。3、重启 Mysql 服务。2、写入数据的语句准备就绪。
Flink Kafka-Sink 自定义序列化器
波舅子的博客
11-07 419
当我监听MySQL binlog存在多库多表时，如果将每张表都写入不同的topic，则需要进行表名判断，然后写入对应的topic。那么：有没有方式，不需要手动指定 topic，根据流中的数据来自动判断应该写入对应topic？.setTopic("topic-name")，表示需要手动指定需要写入的 topic。或者，判断后进行分流操作，不同的流写入不同的topic。代码量重复，代码多，也比较麻烦。可以根据自己需求，根据库名、表名等信息，确定要写入的topic。
Flink与Kafka的整合实战
AI天才研究院
01-21 1587
1.背景介绍 1. 背景介绍 Apache Flink 是一个流处理框架，用于实时数据处理和分析。它支持大规模数据流处理，具有高吞吐量、低延迟和强一致性。Kafka 是一个分布式消息系统，用于构建实时数据流管道和流处理应用程序。Flink 和 Kafka 在大数据处理领域具有重要的地位，因此，了解 Flink 与 Kafka 的整合方式和实践技巧非常重要。 本文将深入探讨 Flink 与 K...
Flink-Kafka-Connector Flink结合Kafka实战
weixin_33774615的博客
03-03 956
简介 Flink-kafka-connector用来做什么？ Kafka中的partition机制和Flink的并行度机制结合，实现数据恢复 Kafka可以作为Flink的source和sink 任务失败，通过设置kafka的offset来恢复应用 kafka简单介绍 关于kafka，我们会有专题文章介绍，这里简单介绍几个必须知道的概念。 1.生产者（Producer） 顾名思义，生产者就是生产消...
Flink流式处理集成kafka
chongfa2008的博客
07-13 1916
1：引言 对于实时处理当中，我们实际工作当中的数据源一般都是使用kafka，所以我们一起来看看如何通过Flink来集成kafka Flink提供了一个特有的kafka connector去读写kafka topic的数据。flink消费kafka数据，并不是完全通过跟踪kafka消费组的offset来实现去保证exactly-once的语义，而是flink内部去跟踪offset和做checkpoint去实现exactly-once的语义，而且对于kafka的partiti...
Flink1.9整合Kafka
weixin_30416497的博客
09-20 691
本文基于Flink1.9版本简述如何连接Kafka。 流式连接器 我们知道可以自己来开发Source 和 Sink ，但是一些比较基本的 Source 和 Sink 已经内置在 Flink 里。 预定义的source支持从文件、目录、socket，以及 collections 和 iterators 中读取数据。 预定义的sink支持把数据写入文件、标准输出（stdout）、标准错误...
Flink集成Kafka
齐世伟的博客
02-21 923
Flink集成Kafka Flink可以用于Kafka的生产者，也可以用于Kafka的消费者。 Flink作为生产者 需要创建FlinkKafkaProducer对象作为生产者向Kafka中发送消息 代码实现 public class MyFlinkKafkaProducer { public static void main(String[] args) throws Exception { // TODO 1. 获取执行环境 StreamExecut
Flink+Kafka整合的实例
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08-15 1097
Flink+Kafka整合实例 1.使用工具Intellig IDEA新建一个maven项目，为项目命名为kafka01。 2.我的pom.xml文件配置如下。 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmln...
Flink1.16整合Kafka
09-12 1009
对于大多数流数据处理应用程序而言，能够使用处理实时数据的代码重新处理历史数据并产生确定并一致的结果非常有价值。在处理流式数据时，我们通常更需要关注事件本身发生的顺序而不是事件被传输以及处理的顺序，因为这能够帮助我们推理出一组事件（事件集合）是何时发生以及结束的。例如电子商务交易或金融交易中涉及到的事件集合。为了满足上述这类的实时流处理场景，我们通常会使用记录在数据流中的事件时间的时间戳，而不是处理数据的机器时钟的时间戳。
Flink与Kafka整合实现数据传输至Redis解决方案
在实现时，通常需要定义一个Flink数据源（Source）来连接Kafka，并配置相应的键值对映射和序列化方式，然后通过Flink的执行图（Execution Graph）来处理流数据。处理完成后，需要配置Redis的Sink来实现数据的输出。 ...
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