3.2 Kafka Broker 服务端丢失消息 Leader Broker 宕机了,触发选举过程,集群选举了一个落后 Leader 太多的 Broker 作为 Leader,那么落后的那些消息就会丢失了。 Kafka 为了提升性能,使用页缓存机制,将消息写入页缓存而非直接持久化至磁盘,采用了异步批量刷盘机制,也就是说,按照一定的消息量和时间间隔去刷盘,刷盘的...
如果Flink 写入 Kafka 报错 "Failed to send data to Kafka: Failed to allocate memory within the configured max blocking time 60000 ms",可能的原因有很多,以下是几种可能的解决方案: 调整Kafka 参数:请尝试调整 Kafka 配置中的 request.timeout.ms、batch.size 和 linger.ms 等参数,以增加 Kafka 的发送性...
请求超时参数request.timeout.ms限制了 Flink 向 Kafka 写入消息的时间。如果请求超时,则 Flink 会停止发送消息并抛出异常。请您适当延长该参数值,以降低数据丢失的风险; 若出现内存分配失败,请确保 Kafka 客户端有足够的内存来保存消息; 在生产者配置中设置适当的batch.size参数,确保数据批量大小适中; 尝试调整connec...
val serial=newKeyedSerializationSchemaWrapper(newSimpleStringSchema())//val producer = new FlinkKafkaProducer011[String](targetTopicName, serial, properties, Optional.of(new KafkaProducerPartitioner[String]()), Semantic.EXACTLY_ONCE, kafkaProducersPoolSize)val producer =newFlinkKafkaProducer[String](target...
properties.put("buffer.memory",128*1024*1024);//默认值为:33554432合计为32M 修改为128Mproperties.put("max.request.size",10*1024*1024);//每次发送给Kafka服务器请求的最大大小 默认是1M 调整为10M 二、修改sink分区策略 自定义分区器 publicclassRandomKafkaPartitioner<T>extendsFlinkKafkaPartitioner<T>{pr...
单批数据的长度超过限制会丢失数据,报kafka.common.MessageSizeTooLargeException异常 解决: Consumer side:fetch.message.max.bytes- this will determine the largest size of a message that can be fetched by the consumer. Broker side:replica.fetch.max.bytes- this will allow for the replicas in the brok...
publicstaticfinal StringMETADATA_MAX_AGE_CONFIG="metadata.max.age.ms"; batch.size 控制批量发送到 Kafka 的消息大小。当消息积累到一定大小时,生产者会将它们一起发送到 Kafka 以提高效率 代码语言:javascript 复制 publicstaticfinal StringBATCH_SIZE_CONFIG="batch.size"; ...
def geneKafkaSource(bootstrap:String,groupId:String,topic:String,offset:OffsetsInitializer):KafkaSource[String]={ KafkaSource .builderString .setBootstrapServers(bootstrap) .setGroupId(groupId) .setTopicPattern(Pattern.compile(topic)) .setValueOnlyDeserializer(new SimpleStringSchema()) ...
数据流入 Flink 程序: 数据首先从外部数据源(如 Kafka、RabbitMQ、文件系统等)进入到 Flink 程序中。Flink 以流式处理的方式处理数据,这意味着数据会一条一条地进入 Flink 的数据流中。 数据转换与处理: 一旦数据进入 Flink,您可以对数据进行各种转换和处理。这可能包括数据清洗、转换、聚合、窗口操作等。在您的...
kafkaProducersPoolSize); }/** * 获取端到端一致性的kafka sink,使用默认序列化器 *@paramtransactionTimeoutMs kafka事务提交时间,应该大于checkpoint时间间隔,小于kafka设置中transaction.max.timeout.ms(默认为15分钟) *@return返回一个提供事务的kafka sink ...