props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, Commons.EXAMPLE_KAFKA_SERVER); props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "FlinkConsumerGroup"); DataStream<String> messageStream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer010<>(Commons.EXAMPLE_KAFKA_TOPIC, new SimpleStringSchema(), props)); // Split ...
Kafka的性能相对于数据大小实际上是恒定的(常规思维:数据越大,速度越慢),因此长时间存储数据不是问题。 消费者在消费数据时的读取过程:Kafka将数据保存在文件中,每个存放数据的大小固定(默认1G,配置文件110行,默认七天在168行),并且保存了文件序号和文件长度之间的映射关系,用来快速定位你要读取的数据在哪个文件中。...
创建一个KafKa消费类 KafkaConsumer.java packageKafKaToFlink;importorg.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;importorg.apache.flink.streaming.util.serialization.SimpleStringSchema;importorg.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;importorg.apache...
消费组是sp2_group_name_G_2023_10_08_16_58_03,topic是test_topic_A,在pro的kafka集群里有0-4共计5个分区,而在pre集群里有一个同样的topic,他有0-2共3个分区。 关键性的日志如下: 对应到FlinkKafkaConsumerBase.java的源代码,查找线索,主要看open和run两个函数,大概搞清楚了整个流程。 程序的第一步,...
publicstaticvoidkafkaConsumer()throwsException {//1、准备flink环境StreamExecutionEnvironment env =StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//并行度为1,表示不分区//env.setParallelism(1);//2、创建消费者,读取kafka中的数据Properties props =newProperties();//kafka的地址,消费组名props.setProperty(...
1.4 消费Kafka数据,并使用TableAPI进行查询,分别用conncet及DDL写法 //Flink1.10写法使用connect方式,消费kafka对应主题并建立临时表tableEnv.connect(newKafka().version("universal").topic("sensor").startFromLatest().property(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop102:9092").property(ConsumerConfig.GROU...
I'm trying to create a simple Flink Kafka consumer publicclassReadFromKafka{publicstaticvoidmain(String[] args)throwsException {// create execution environmentStreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();Propertiesproperties=newProperties(); ...
packagecom.example;importorg.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;importorg.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;importorg.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;importjava.util.Properties;...
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer; import org.apache.kafka.clients.CommonClientConfigs; import org.apache.kafka.common.config.SaslConfigs; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Properties; @Slf4j public class Flink { public static void...
然后订阅Kafka的订单消息作为数据源。 Properties consumerProps = ParameterUtil.getFromResourceFile("kafka.properties"); DataStream<String> sourceStream = env .addSource(newFlinkKafkaConsumer011<>( ORDER_EXT_TOPIC_NAME,// topicnewSimpleStringSchema(),// deserializerconsumerProps// consumer properties)) ...