setFlushOnCheckpoint,默认为 true,是控制是否在 checkpoint 时 fluse 数据到 kafka,保证数据已经写到 kafka。否则数据有可能还缓存在 kafka 客户端的 buffer 中,并没有真正写出到 kafka,此时作业挂掉数据即丢失,不能做到至少一次的语义。 Flink kafka 011 版本下,通过两阶段提交的 sink 结合 kafka 事务的功能,可以...
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy; import org.apache.flink.connector.kafka.source.KafkaSource; import org.apache.flink.connector.kafka.source.enumerator.initializer.OffsetsInitializer; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming....
)with('connector'='kafka','topic'='flink','properties.bootstrap.servers'='localhost:9092','properties.max.request.size'='10485760','scan.startup.mode'='latest-offset','value.format'='json','value.fields-include'='EXCEPT_KEY');-- enable checkpointSET'execution.checkpointing.interval'='10s'...
如果需要获得Kafka的消息的key、value 和元数据,就需要通过实现KafkaDeserializationSchema接口方法deserialize 来实现 代码 importjava.util.Propertiesimportorg.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformationimportorg.apache.flink.streaming.api.scala.{StreamExecutionEnvironment,createTuple2TypeInformation,createTypeInform...
Apache Flink 是一个开源的分布式流处理框架,自 1.11 版本起,Flink 提供了与 Kafka 集成的官方 Connector,使得 Flink 能够消费 Kafka 数据。在 Flink 1.14.4 版本中,确实支持将 Kafka 偏移量保存在外部系统,如Kafka本身,并且可以手动维护这些偏移量。
1.Flink Kafka 的使用 在Flink 中使用 Kafka Connector 时需要依赖 Kafka 的版本,Flink 针对不同的 Kafka 版本提供了对应的 Connector 实现。 1.1 版本依赖 既然Flink 对不同版本的 Kafka 有不同实现,在使用时需要注意区分,根据使用环境引入正确的依赖关系。
flink-connector-kafka目前已有kafka 0.8、0.9、0.10三个版本的实现,本文以FlinkKafkaConsumer010版本代码为例。 FlinkKafkaConsumer010类的父类继承关系如下,FlinkKafkaConsumerBase包含了大多数实现。 FlinkKafkaConsumer010<T> extends FlinkKafkaConsumer09<T> extends FlinkKafkaConsumerBase<T> ...
通常,Flink 文档会明确指出其发行版支持的 Kafka 版本。例如,Flink 1.19.0 的官方文档可能包含关于 Kafka 连接器兼容性的说明。 查找兼容的 Flink Kafka 连接器版本根据Flink 文档中提供的信息,确定与 Flink 1.19.0 兼容的 flink-connector-kafka 版本范围。一般来说,Flink 的某个版本会支持与其同期或稍早的 ...
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。