使用Apache Flink和Kafka进行大数据流处理 Flink是一个开源流处理框架,注意它是一个处理计算框架,类似Spark框架,Flink在数据摄取方面非常准确,在保持状态的同时能轻松地从故障中恢复。 Flink内置引擎是一个分布式流数据流引擎,支持 流处理和批处理 ,支持和使用现有存储和部署基础架构的能力,它支持多个特定于域的库,如用...
数据显示,很多企业都在基于Kafka或者相关协议支持业务,Apache Kafka已经是流数据处理的事实标准。当然,Kafka并不是实现流数据处理的唯一方式,有些企业是通过Kafka协议来实现同样的能力,比如:Azure Event Hub,原生支持高级消息排队协议 (AMQP)、Apache Kafka 和 HTTPS 协议;Amazon Kinesis,则通过完全不同的API用于对大型...
FlinkKafkaConsumer<KafkaRecord> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>(TOPIC_IN, new MySchema(), props); kafkaConsumer.setStartFromLatest(); DataStream<KafkaRecord> stream = env.addSource(kafkaConsumer); stream .timeWindowAll(Time.seconds(5)) .reduce(new ReduceFunction<KafkaRecord>() { Kafka...
和Apache Flink与数据库和数据湖相比的无状态和有状态流处理的概念和优势。 在数据驱动的应用中,流处理的兴起改变了我们处理和操作数据的方式。虽然传统数据库、数据湖和数据仓库对于许多基于批处理的用例来说非常有效,但在要求低延迟、可扩展性和实时决策的场景中,它们显得力不从心。 本文以Kafka Streams和Apache Fl...
二、Flink Kafka Connector的工作原理 Flink与Kafka的集成主要通过Flink Kafka Connector实现。该Connector为Flink提供了与Kafka交互的能力,使得Flink可以轻松地消费和生产Kafka中的消息。 消费者端(Consumer) 在Flink中,消费者端通过Kafka Consumer API与Kafka进行交互。当Flink任务启动时,会创建一个或多个Kafka Consumer实...
使用Kafka和Flink的Streaming架构如下 以下是各个流处理框架和Kafka结合的基准测试,来自Yahoo: 该架构由中Kafka集群是为流处理器提供数据,流变换后的结果在Redis中发布,可用于架构之外的应用程序。正如你所看到的,即使在高吞吐量的情况下,Storm和Flink还能保持低延迟,而Spark要差多了。继续增加数据量Flink不仅跑赢了Stor...
Kafka虽然能够提供实时数据，但是用户在需要兼顾实时效率和扩展性时，往往会选择Apache Flink。作为一个高吞吐量且统一的数据流批处理引擎，Flink的独特优势在于能够大规模处理连续的数据流。而作为Kafka的流处理器，Flink可以无缝地集成并支持精确的一次性语义（exactly-once semantics）。也就是说，即使在系统出现故障时...
AI 前线导读:本文是Apache Beam 实战指南系列文章第二篇,将重点介绍 Apache Beam 与 Flink 的关系,对 Beam 框架中的 KafkaIO 和 Flink 源码进行剖析,并结合应用示例和代码解读带你进一步了解如何结合 Beam 玩转 Kafka 和 Flink。系列文章第一篇回顾《Apache Beam 实战指南之基础入门》。
Confluent Cloud 上的 Apache Kafka 和 Apache Flink 在 Azure 市场中提供,该市场以完全托管服务的形式提供 Apache Kafka 和 Apache Flink,因此你可以专注于构建应用程序,而不是管理群集。 为了减轻跨平台管理的负担,Microsoft 与 Confluent Cloud 合作,构建了一个从 Azure 到 Confluent Cloud 的集成预配层。 它为在...
本文件包含針對使用 Apache Kafka® 和 Apache Flink® on Confluent Cloud™ - Azure 原生 ISV 服務的解決方案進行疑難排解的相關資訊。 如果您找不到答案或無法解決問題,請透過 Azure 入口網站來建立要求,或連絡Confluent 支援人員。 在Marketplace 中找不到供應項目 ...