2.如果开启checkpoint，这个时候作业消费的offset是Flink在state中自己管理和容错。此时提交offset到kafka，...
在接下来的步骤中,Kafka使用者任务已经创建了状态的快照(“offset = 2,1”),现在存储在Apache Flink的Job Master中。源分别在来自分区0和1的消息“B”和“A”之后发出检查点屏障。检查点障碍用于对齐所有操作员任务的检查点,并保证整个检查点的一致性。消息“A”到达Flink Map Task,而顶级消费者继续读取其下一...
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"true")//prop.setProperty("auto.commit.interval.ms", "15000")val kafkaSource =newFlinkKafkaConsumer[String]("kafka_offset",newSimpleStringSchema(), prop)//kafkaSource.setCommitOffsetsOnCheckpoints(false)val kafkaProducer
Kafka Source 分别从偏移量 2 和 1 重新开始读取消息(因为这是最近一次成功的 checkpoint 中的偏移量)。当作业重启后,我们可以期待正常的系统操作,就好像之前没有发生故障一样。 备注: 偏移量 Offset 算子operator 分区partition 消费者 consumer 原文:How Apache Flink manages Kafka consumer offsets...
Flink-Kafka Connector 是连接kafka的连接器,负责对接kafka 的读写, 本篇主要介绍kafka consumer 的执行流程与核心设计。 逻辑执行流程 分配当前task消费的partition与起始的offset : 根据从状态中恢复的数据与客户端指定的消费模式, 采取的方式是状态中offset优先, 即从状态中能够找到对应的offset 就使用该offset , 否...
虽然Flink消费kafka有着完善的checkpoint机制,可以使得程序停止后再次能从上一次的消费位点继续消费,但是有时候flink的checkpoint也会失败,或者checkpoint管理起来不够灵活,我们想自己维护kafka 的offset信息。 但是Flink封装的FlinkKafkaConsumer并不能直接的获取kafka 消息的offset ...
openFunction方法会调用到org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumerBase#open方法,在该方法中会使用partitionDiscoverer获取到分区信息,然后尝试去state中获取,如果restoreState不为空则将partition信息与restoreState进行同步,将放入到subscribedPartitionsToStartOffsets容器中;如果restoreState为空则根据...
这通常与 Flink 的检查点（checkpoint）机制和 Kafka 的消费者配置有关。以下是可能导致 offset 重置的...
Flink 中的Kafka Consumer被整合进了Flink的checkpointing机制,像一个存储了所有Kafka Partitions的offset状态的状态算子。当checkpoint触发,每个partition的offsets被存储到checkpoint。FLink的checkpoint机制确保存储的全部算子的任务是统一的,即它们基于同样的输入源数据。一次checkpoint当所有的算子任务成功存储状态后记作是完成...