flink对接kafka,官方模式方式是自动维护偏移量 但并没有考虑到flink消费kafka过程中,如果出现进程中断后的事情! 如果此时,进程中段: 1:数据可能丢失 从获取了了数据,但是在执⾏行行业务逻辑过程中发⽣生中断,此时会出现丢失数据现象 2:数据可能重复处理理 flink从kafka拉去数据过程中,如果此时flink进程挂掉,那么重启flink之后,会从当前Topic的 起始偏移量量开始消费 解决flink消费kafka的弊端 上述问题,在任何公司的实际⽣生产中,都会遇到,并且⽐比较

1.概述 Apache官方发布HBase2已经有一段时间了,HBase2中包含了许多个Features,从官方JIRA来看,大约有4500+个ISSUES(查看地址),从版本上来看是一个非常大的版本了.本篇博客将为大家介绍HBase2的新特性,以及如何在实战中与Flink.Kafka等组件进行整合. 2.内容 HBase2有哪些新特性值得我们去关注,这里给大家列举部分特定. 2.1 部分新特性预览 2.1.1 Region分配优化 在HBase中遇到比较频繁的问题就是RIT问题,而在新特性中,对

Flink 读写Kafka 在Flink中,我们分别用Source Connectors代表连接数据源的连接器,用Sink Connector代表连接数据输出的连接器.下面我们介绍一下Flink中用于读写kafka的source & sink connector. Apache Kafka Source Connectors Apache Kafka 是一个分布式的流平台,其核心是一个分布式的发布-订阅消息系统,被广泛用于消费与分发事件流. Kafka将事件流组织成为topics.一个topic

戳更多文章: 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口 9-Flink中的Time Flink时间戳和水印 Broadcast广播变量 FlinkTable&SQL Flink实战项目实时热销排行 Flink写入RedisSink 17-Flink消费Kafka写入Mysql 简介 Flink-kafka-connector用来做什么? Ka

1. 写在前面 在利用flink实时计算的时候,往往会从kafka读取数据写入数据到kafka,但会发现当kafka多个Partitioner时,特别在P量级数据为了kafka的性能kafka的节点有十几个时,一个topic的Partitioner可能有几十个甚至更多,发现flink写入kafka的时候没有全部写Partitioner,而是写了部分的Partitioner,虽然这个问题不容易被发现,但这个问题会影响flink写入kafka的性能和造成单个Partitioner数据过多的问题,更严

1. 完成的场景 在很多大数据场景下,要求数据形成数据流的形式进行计算和存储.上篇博客介绍了Flink消费Kafka数据实现Wordcount计算,这篇博客需要完成的是将实时计算的结果写到redis.当kafka从其他端获取数据立刻到Flink计算,Flink计算完后结果写到Redis,整个过程就像流水一样形成了数据流的处理 2. 代码 添加第三方依赖 <dependencies> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.fl

spark streaming中维护kafka偏移量到外部介质 以kafka偏移量维护到redis为例. redis存储格式 使用的数据结构为string,其中key为topic:partition,value为offset. 例如bobo这个topic下有3个分区,则key-value结构如下: bobo:0的偏移量为x bobo:1的偏移量为y bobo:2的偏移量为z 消费时指定offset 主要是如下两个方法: createKafkaStream()创建kakfa流 getOffsets

<Apache kafka实战>读书笔记-管理Kafka集群安全之ACL篇 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 想必大家能看到这篇博客的小伙伴,估计你对kafka已经有了深入对一步了解了,因为现在的你已经不考虑如何部署kafka以及调优了,而是考虑到kafka安全的问题.其实,在很多企业中,很少有人考虑到kafka的安全,小到几十人的小型互联网公司,达到某些云平台的云服务(我这里就不说是哪家云公司了),他们默认都是不会给kafka配置相关安全策略的,而是要求用户自

写在前边 在搭建Logstash多节点之前,想到就算先搭好Logstash启动会因为日志无法连接到Kafka Brokers而无限重试,所以这里先构建下Zookeeper集群管理的Kafka集群. 众所周知,Zookeeper是一个高效的分布式协调中间件,可以提供配置信息管理.命名.分布式同步(分布式锁).集群管理.数据库切换等服务.这里主要用它的集群管理功能,它可以确保在网络状态不一致,选出一致的Master节点.它是Apache下的一个Java项目,隶属于Hadroop系统,正如其名"动物管

1.概述 最近有同学留言咨询,Flink消费Kafka的一些问题,今天笔者将用一个小案例来为大家介绍如何将Kafka中的数据,通过Flink任务来消费并存储到HDFS上. 2.内容 这里举个消费Kafka的数据的场景.比如,电商平台.游戏平台产生的用户数据,入库到Kafka中的Topic进行存储,然后采用Flink去实时消费积累到HDFS上,积累后的数据可以构建数据仓库(如Hive)做数据分析,或是用于数据训练(算法模型).如下图所示: 2.1 环境依赖 整个流程,需要依赖的组件有Kafka.F

Flink消费Kafka https://blog.csdn.net/boling_cavalry/article/details/85549434 https://www.cnblogs.com/smartloli/p/12499142.html Flink消费rocketMQ https://github.com/apache/rocketmq-externals/tree/master/rocketmq-flink

一.主题操作使用kafka-topics.sh工具可以执行主题的大部分操作(配置变更部分已被启用并被移动到kafka-configs.sh工具中).我们可以用它创建.修改.删除和查看集群里的主题,要使用该工具的全部功能,需要通过 --zookeeper 参数提供zookeeper的连接字符串. 1.创建主题创建一个名叫 my-topic 的主题,该主题拥有2个副本.8个分区.replication-factor设置主题副本数,此参数不能超过节点数.partitions设置主题分区数./usr/l

Flink提供了FlinkKafkaConsumer08,使用Kafka的High-level接口,从Kafka中读取指定Topic的数据,如果要从多个Topic读取数据,可以如下操作: 1.application.conf中配置 如果使用了配置管理库typesafe.config,可以在其application.conf按如下方式配置List类型的元素: myToicList:["t1","t2","t3"] 2.读取配置文件 object M

canal使用非flatmessage方式获取mysql bin log日志发至kafka比直接发送json效率要高很多,数据发到kafka后需要实时解析为json,这里可以使用strom或者flink,公司本来就是使用strom解析,但是在吞吐量上有瓶颈,优化空间不大.所以试一试通过flink来做. 非flatmessage需要使用特定的反序列化方式来处理为Message对象,所以这里需要自定义一个类 /** * 反序列化canal binlog * * @author @ 2019-02-2

使用kafka-topic.sh工具可以执行大部分操作   创建/修改/删除/查看集群里的主题.要使用全部功能,需要通过--zookeeper参数提供zookeerper连接字符串 创建主题: 创建主题需要3个参数: 主题名字   复制系数  分区数量 格式: kafka-topic.sh --zookeeper <zookeeper connect> --create --topic <string> --replication-factor <integer>  -

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.Kafka集群环境 1.环境版本 版本:kafka2.11,zookeeper3.4 注意:这里zookeeper3.4也是基于集群模式部署. 2.解压重命名 tar -zxvf kafka_2.11-0.11.0.0.tgz mv kafka_2.11-0.11.0.0 kafka2.11 创建日志目录 [root@en-master kafka2.11]# mkdir logs 注意:以上操作需要同步到集群下其他服务上. 3.添加

一.背景说明 需求为从Kafka消费对应主题数据,通过TableApi对数据进行WordCount后,基于DDL写法将数据写入ES. 二.代码部分 说明:代码中关于Kafka及ES的连接部分可以抽象到单独的工具类使用,这里只是一个演示的小demo,后续操作均可自行扩展,如Kakfa一般处理为json格式数据,引入fastjson等工具使用富函数进行格式处理即可. package com.flinksql.test; import org.apache.flink.api.common.funct

每个并发有个编号,只会读取kafka partition  % 总并发数 == 编号 的分区   如: 6 分区, 4个并发 分区: p0 p1 p2 p3 p4 p5 并发: 0 1 2 3    分区 p0 分配给并发 0 :    0 % 4 = 0 分区 p1分配给并发1:    1 % 4 = 1 分区 p2分配给并发2:    2 % 4 = 2 分区 p3 分配给并发 3:    3 % 4 = 3 分区 p4 分配给并发 0 :    4 % 4 = 0 分区 p5 分配给并发 

package com.example.demo.topic; import kafka.admin.AdminUtils; import kafka.admin.RackAwareMode; import kafka.server.ConfigType; import kafka.utils.ZkUtils; import org.apache.kafka.common.requests.MetadataResponse; import org.apache.kafka.common.secu

WARN - The configuration 'zookeeper.connect' was supplied but isn't a known config.WARN - The configuration 'input.topic' was supplied but isn't a known config.WARN - Bootstrap broker ip:9092 disconnected       WARN - Bootstrap broker ip:9092 disconn