Flink KafkaConsumer offset是如何提交的

已于 2025-02-18 10:09:13 修改
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文章标签： flink 大数据
于 2025-02-11 18:50:37 首次发布
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一、fllink 内部配置

  • client.id.prefix，指定用于 Kafka Consumer 的客户端 ID 前缀
  • partition.discovery.interval.ms，定义 Kafka Source 检查新分区的时间间隔。 请参阅下面的动态分区检查一节
  • register.consumer.metrics 指定是否在 Flink 中注册 Kafka Consumer 的指标
  • commit.offsets.on.checkpoint 指定是否在进行 checkpoint 时将消费位点提交至 Kafka broker

Kafka consumer 的配置可以参考 Apache Kafka 文档。

请注意，即使指定了以下配置项，构建器也会将其覆盖：

  • auto.offset.reset.strategy 被 OffsetsInitializer#getAutoOffsetResetStrategy() 覆盖
  • partition.discovery.interval.ms 会在批模式下被覆盖为 -1

  • 消费位点提交 

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使用Flink消费Kafka数据时指定offset的方式
2301_79366177的博客
08-19 831
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系列：Kafka Consumer Offset 自动提交设置
NIO4444
07-02 4823
开启Check Point时 Checkpoint后，同步offset给kafka。 未开启Check Point时 enable.auto.commit: true auto.commit.interval.ms: 1500
flink kafka offse如何提交
cclovezbf的博客
06-08 3373
那么当flink消费kafka数据的时候,该group针对的该topic 的offset 如何提交呢?如何保证flink能够exactly once 消费.Flink消费kafka的offset 会不会有什么问题呢?
Flink消费Kafka数据时指定offset的五种方式
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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...
Kafka 中的 offset 提交问题
最新发布
qq_41893505的博客
04-06 1496
✅自动提交：Kafka 每隔一段时间自动提交 offset✅手动提交：你自己决定什么时候提交 offset（更安全、更灵活）💡 Kafka 默认是启用自动提交 offset的，但在绝大多数真实生产业务中，我们都强烈建议关闭它，用手动提交来确保数据一致性与业务正确性。如果你是这种场景…推荐使用日志处理、统计分析（容忍重复）✅ 自动提交支付系统、库存扣减（不能出错）✅ 手动提交要配合 Kafka 事务使用（Exactly Once）✅ 手动提交 + 事务🔸：可靠但慢🔸：快但可能失败🧠。
kafka系列之offset超强总结及消费后不提交offset情况的分析总结
ToBeMaybe_的博客
07-05 3197
消费端如果没有提交offset，程序不会阻塞或者重复消费，除非在消费到这个你没有提交offset的消息时你新增或者减少消费端，此时会发生rebalance现象，即可再次消费到这个未提交offset的数据，产生重复消费问题。如果在消费的过程中有几条或者一批数据数据没有提交offset（比如异常情况程序没有走到手动提交的代码），后面其他的消息消费后正常提交offset至服务端，那么服务端会更新为消费后最新的offset，不会重新消费，就算重启程序或者rebalance也不会重新消费。
flink kafka offset配置
hzp666的博客
12-22 1611
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。
Flink当中使用kafka Consumer
影子
03-29 6596
Flink与kafka结合使用的三个优势： 第一：kafka可以作为Flink的Source和Sink来使用； 第二：Kafka的Partition机制和Flink的并行度机制可以深度结合，从而提高数据的读取率和写入效率 第三：当Flink任务失败的时候，可以通过设置kafka的Offset来恢复应用从而重新消费数据 添加依赖： <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId&g
浅谈Flink实时开发(1)
北方的大数据之路
01-07 1181
架构 网上找了一个flink工作原理的例子。我们是在yarn上运行的。官方给了两种运行的模式,我们这边用的是Flink Run(yarn Session的运行规则决定了集群一次只能跑一个任务，单次任务比较合适，不适合批量长期任务运行)。 客户端提交flink程序，并且向yarn申请资源，包含一个jobManager和若干个TaskManager, 每一个都是一个jvm进程。jobManager通过yarn重启失败jobManager以及zk来保证其HA(官方推荐yarn版本在2.5.0以上), 具体的逻辑
flink消费kafka管理offset
longlovefilm的博客
11-25 2773
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..
知根知底：Flink-KafkaConsumer 详解
张普的专栏
04-28 4923
Flink-Kafka Connector 是连接kafka 的连接器，负责对接kafka 的读写， 本篇主要介绍kafka consumer 的执行流程与核心设计。逻辑执行流程分配当前task消费的partition与起始的offset : 根据从状态中恢复的数据与客户端指定的消费模式， 采取的方式是状态中offset优先， 即从状态中能够找到对应的offset 就使...
Flink整合kafka的两阶段提交结论
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文章目录1.Flink+kafka是如何实现exactly-once语义的2.WC案例的如何做chekcpoint3.源码分析参考资料 1.Flink+kafka是如何实现exactly-once语义的 两段提交: 预提交 确认提交 Flink通过checkpoint来保存数据是否处理完成的状态 由JobManager协调各个TaskManager进行checkpoint存储，checkpoint保存在 StateBackend中，默认StateBackend是内存级的，也可以改为文件级的进行持久化保存。
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原创，允许转载，我的目的就是给大家节省时间 先说一下为什么手动维护offset，因为环境问题，目前读的是kafka0.8版本，推动升级比较吃力 手动维护offset的好处，你可以记录每个时间点的offset，如果上游日志异常，你可以把你记录的offset和时间戳拿出来，找出对应时间点的offset，去修复历史数据 不废话，写过spark的，看了我的代码就知道如何实现了,这个是 Flink...
kafka-offset手动提交和自动提交
weixin_57128596的博客
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【记录】flink提交offset给kafka的三种模式
遇事不决问春风
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/* * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more * contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with * this work for additional information regarding copyright ownership. * The ASF licenses this file to You un
flink+kafka commit offset
小黑的博客
07-27 3696
Kafka Consumers Offset Committing Behaviour Configuration The Flink Kafka Consumer allows configuring the behaviour of how offsets are committed back to Kafka brokers (or Zookeeper in 0.8). Note that the Flink Kafka Consumer does not rely on the committed.
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Flink本身没有提供了kafka sink接口，需要导入相关依赖才可以使用。 依赖： <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-connector-kafka-0.11 --> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <arti
flink kafka指定offset消费
08-30
Flink作为一个分布式流处理框架，可以集成Kafka并实现指定offset的消费。下面是使用Flink消费Kafka指定offset的简单步骤： 首先，确保你的项目依赖中已经引入了Flink和Kafka的相关库。 在Flink应用程序中，你需要创建一个消费者并指定要消费的Kafka话题。使用`FlinkKafkaConsumer`类来创建一个Kafka消费者对象，并在构造函数中指定Kafka的连接地址、话题和反序列化器等相关信息。例如： ```java Properties properties = new Properties(); properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092"); properties.setProperty("group.id", "my-consumer-group"); FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>("my-topic", new SimpleStringSchema(), properties); ``` 然后，你可以使用`setStartFromSpecificOffsets()`方法来指定要从哪个offset开始消费。`setStartFromSpecificOffsets()`方法接受一个`Map<KafkaTopicPartition, Long>`参数，其中`KafkaTopicPartition`表示Kafka话题的分区，`Long`表示要指定的offset。例如，假设你要指定从话题`my-topic`的第一个分区的偏移量10开始消费，那么你可以这样设置： ```java Map<KafkaTopicPartition, Long> specificOffsets = new HashMap<>(); specificOffsets.put(new KafkaTopicPartition("my-topic", 0), 10L); kafkaConsumer.setStartFromSpecificOffsets(specificOffsets); ``` 最后，将Kafka消费者对象传递给Flink的`addSource()`方法来创建数据源。例如： ```java DataStream<String> dataStream = env.addSource(kafkaConsumer); ``` 在这之后，你可以继续处理和转换数据流，实现你的业务逻辑。 以上就是使用Flink Kafka消费者指定offset消费的简单过程。通过指定offset，你可以从指定位置开始消费Kafka数据，而不是从最新或最早的offset开始消费。
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