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

先上一个架构图 Flink App : 通过report 将数据发出去 Pushgateway :  Prometheus 生态中一个重要工具 Prometheus :  一套开源的系统监控报警框架 (Prometheus 入门与实践) Grafana: 一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具,可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示,并及时通知(可视化工具Grafana:简介及安装) Node_exporter : 跟Pushgateway一样是Prometheus 的组件,采集到主机的运行指

今天又有小伙伴在群里问 slot 和 kafka topic 分区(以下topic,默认为 kafka 的 topic )的关系,大概回答了一下,这里整理一份 首先必须明确的是,Flink Task Manager 的 slot 数 和 topic 的分区数是没有直接关系的,而这个问题其实是问的是: 任务的并发数与 slot 数的关系 最大并发数 = slot 数 这里有两个原因:每个算子的不同并行不能在同一slot,不同的算子可以共享 slot ,所以最大并行度 就等于 slot 数. 这样就

This post originally appeared on the Apache Flink blog. It was reproduced here under the Apache License, Version 2.0. This blog post provides an introduction to Apache Flink’s built-in monitoring and metrics system, that allows developers to effectiv

一.配置 server.properties 设置 delete.topic.enable=true 如果没有设置 delete.topic.enable=true,则调用kafka 的delete命令无法真正将topic删除,而是显示(marked for deletion) 二.停止消费 如果需要被删除topic 此时正在被程序 produce和consume,则这些生产和消费程序需要停止. 因为如果有程序正在生产或者消费该topic,则该topic的offset信息一致会在broker更新

第一章.flink实时数仓入门 一.依赖 <!--Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under oneor more contributor license agreements. See the NOTICE filedistributed with this work for additional informationregarding copyright ownership. The ASF licenses this fi

简介: Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据.Kafka如下特性,受到诸多公司的青睐. 1.高吞吐量:即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万的消息(核心目标之一). 2.支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息 ………… 场景: Kafka的作用我就不在这BB了,大家可以瞅瞅http://blog.jobbole.com/75328/,总结的非常好. Kafka监控的几个指标 1.lag:多少消息没有消费 2.logsi

KafkaOffsetMonitor监控kafka 1. KafkaOffsetMonitor是一个可以用于监控Kafka的Topic及Consumer消费状况的工具,其配置和使用特别的方便.源项目Github地址为:https://github.com/quantifind/KafkaOffsetMonitor 下载的githup上的有两种一个是源码,一种是编译好的jar包.因为编译过程需要FQ现在一些依赖,本次用的是编译好的jar包,并且下载的jar包获取数据某些js.css需要FQ,导致按

前言 前篇文章 <从0到1学习Flink>-- Data Sink 介绍 介绍了 Flink Data Sink,也介绍了 Flink 自带的 Sink,那么如何自定义自己的 Sink 呢?这篇文章将写一个 demo 教大家将从 Kafka Source 的数据 Sink 到 MySQL 中去. 准备工作 我们先来看下 Flink 从 Kafka topic 中获取数据的 demo,首先你需要安装好了 FLink 和 Kafka . 运行启动 Flink.Zookepeer.Kafka, 好了

前言 前篇文章 <从0到1学习Flink>-- Data Sink 介绍 介绍了 Flink Data Sink,也介绍了 Flink 自带的 Sink,那么如何自定义自己的 Sink 呢?这篇文章将写一个 demo 教大家将从 Kafka Source 的数据 Sink 到 MySQL 中去. 准备工作 我们先来看下 Flink 从 Kafka topic 中获取数据的 demo,首先你需要安装好了 FLink 和 Kafka . 运行启动 Flink.Zookepeer.Kafka, 好了

什么是Flink Apache Flink是一个分布式大数据处理引擎,可以对有限数据流和无限数据流进行有状态计算.可部署在各种集群环境,对各种大小的数据规模进行快速计算. Flink特性 支持高吞吐.低延迟.高性能的流式数据处理,而不是用批处理模拟流式处理. 支持多种时间窗口,如事件时间窗口.处理时间窗口 支持exactly-once语义 具有轻量级容错机制 同时支持批处理和流处理 在JVM层实现内存优化与管理 支持迭代计算 支持程序自动优化 不仅提供流式处理API,批处理API,还提供了基于这

1.前言 本文是在<如何计算实时热门商品>[1]一文上做的扩展,仅在功能上验证了利用Flink消费Kafka数据,把处理后的数据写入到HBase的流程,其具体性能未做调优.此外,文中并未就Flink处理逻辑做过多的分析,只因引文(若不特殊说明,文中引文皆指<如何计算实时热门商品>一文)中写的很详细了,故仅给出博主调试犯下的错.文中若有错误,欢迎大伙留言指出,谢谢! 源码在GitHub上,地址:https://github.com/L-Wg/flinkExample: 环境:Flin

Flink Kafka Connector 是 Flink 内置的 Kafka 连接器,它包含了从 Kafka Topic 读入数据的 Flink Kafka Consumer 以及向 Kafka Topic 写出数据的 Flink Kafka Producer,除此之外 Flink Kafa Connector 基于 Flink Checkpoint 机制提供了完善的容错能力.本文从 Flink Kafka Connector 的基本使用到 Kafka 在 Flink 中端到端的容错原理展开讨

先大致认识认识普罗米修斯 —— Prometheus. 依据官方文档https://prometheus.io/docs/introduction/overview/ 大概能够了解到 Prometheus 是一个开源系统监控和报警工具包,通过基于 Http 的 pull 方式采集时序数据,支持多种多样的图表和界面展示. 如上面官方架构图所示,能看出 Prometheus 的生态中主要是由 exporters.Pushgateway.Prometheus server.AlertManager.P

这期的分享是监控实战,其实不想写这篇的,因为网上相关的文章也挺多的,但是出于光说不练都是假把式,而且也想告诉你:当帅气的普罗米修斯(Prometheus)遇到高颜值的格拉法纳(Grafana)究竟会擦出什么样的火花?所以忍不住还是想分享啊. 为了实战,我们再次请出架构图,请注意图中红色圈 1 的部分,主要分两条线去实战. 第一条战线:Prometheus 如何监控机器? 采用标准的PGOne技术组件Prometheus Server + Grafana + node_exporter完成对机器的

一.DataStream API之Data Sources(消费者之数据源) 介绍: source是程序的数据源输入,你可以通过StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction)来为你的程序添加一个source. flink提供了大量的已经实现好的source方法,你也可以自定义source 通过实现sourceFunction接口来自定义无并行度的source, 或者你也可以通过实现ParallelSourceFunction 接口 or

文 | 陈肃 DataPipelineCTO 交流微信 | datapipeline2018 本文完整PPT获取 | 关注公众号后,后台回复“陈肃” 首先,本文将从数据融合角度,谈一下DataPipeline对批流一体架构的看法,以及如何设计和使用一个基础框架.其次,数据的一致性是进行数据融合时最基础的问题.如果数据无法实现一致,即使同步再快,支持的功能再丰富,都没有意义. 另外,DataPipeline目前使用的基础框架为Kafka Connect.为实现一致性的语义保证,我们做了一些额外工作

背景 在人工智能技术的支持下,BIGO 基于视频的产品和服务受到广泛欢迎,在 150 多个国家/地区拥有用户,其中包括 Bigo Live(直播)和 Likee(短视频).Bigo Live 在 150 多个国家/地区兴起,Likee 有 1 亿多用户,并在 Z 世代中很受欢迎. 随着业务的迅速增长,BIGO 消息队列平台承载的数据规模出现了成倍增长,下游的在线模型训练.在线推荐.实时数据分析.实时数仓等业务对消息的实时性和稳定性提出了更高的要求. BIGO 消息队列平台使用的是开源 Kafka

这个是Kafka server的核心包,里面的类也很多,我们还是一个一个分析 一.BrokerStates.scala 定义了目前一个kafka broker的7中状态 ——  1. NotRunning:未运行 2. Starting:启动中 3. RecoveringFromUncleanShutdown:从上次异常恢复中 4. RunningAsBroker:已启动 5. RunningAsController:作为Controller运行 6. PendingControlledShut

$SYS-系统主题 EMQ 消息服务器周期性发布自身运行状态.MQTT 协议统计.客户端上下线状态到 $SYS/ 开头系统主题. $SYS 主题路径以 "$SYS/brokers/{node}/" 开头,'${node}' 是 Erlang 节点名称: $SYS/brokers/emqttd@127.0.0.1/version $SYS/brokers/emqttd@host2/uptime 注解 默认只允许 localhost 的 MQTT 客户端订阅 $SYS 主题,可通过 etc

KafkaOffsetMonitor是一个可以用于监控Kafka的Topic及Consumer消费状况的工具,其配置和使用特别的方便.源项目Github地址为:https://github.com/quantifind/KafkaOffsetMonitor. 最简单的使用方式是从Github上下载一个最新的KafkaOffsetMonitor-assembly-0.2.1.jar,上传到某服务器上,然后执行一句命令就可以运行起来.但是在使用过程中有可能会发现页面反应缓慢或者无法显示相应内容的情况