1. 一个source,从Kafka中读取数据(即KafkaConsumer) 2. 一个时间窗口化的聚会操作 3. 一个sink,将结果写回到Kafka(即KafkaProducer) 若要sink支持 exactly-once semantics,它必须以事务的方式写数据到Kafka,这样当提交事务时两次checkpoint间的所有写入操作当作为一个事务被提交(因此,Kafka、Pulsar的事务超时时间都必...
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...
FlinkKafkaConsumer 提交消费者的 offset 的行为在 FlinkKafkaConsumerBase open 的时候会设置: @Overridepublicvoidopen(Configuration configuration)throwsException {//determine the offset commit modethis.offsetCommitMode =OffsetCommitModes.fromConfiguration( getIsAutoCommitEnabled(),enableCommitOnCheckpoints,//默认值...
手动提交偏移量:在处理完每个数据批次后,可以手动提交消费者的偏移量。可以通过调用KafkaConsumer的commitOffsetsToKafka()方法来提交偏移量。 手动提交Kafka偏移量的优势在于: 精确控制:手动提交偏移量可以精确控制消费者的偏移量位置,可以根据业务需求决定从哪个偏移量开始消费数据。 容错性:手动提交偏移量可以提高应用程...
在Flink CDC中,如果你想要将Kafka消费者的offset移动到最新位置(即消费最新的数据),你可以使用以下方法: 手动提交特定偏移量:如果你正在使用Flink的Kafka消费者API,你可以手动设置消费者的起始偏移量为latest。以下是一个示例代码片段: Properties kafkaProps = new Properties(); kafkaProps.setProperty("bootstrap.serv...
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，...
1.1、消费者组在kafka中提交的offsets开始读取partition; 1.2、如果分区中offset没有找到,则使用kafka properties中的auto.offset.reset配置(比如:latest、earliest) 2. setStartFromEarliest() 从最早的记录开始,使用此配置,在kafka中已经提交的offset将被忽略,不会被使用 ...
1.Flink-kafka-source 源码解析 流程概述 非checkpoint 模式 offset 的提交 checkpoint 模式下 offset 的提交 指定offset 消费 2.Flink-kafka-sink 源码解析 初始化 Task运行 小结 1.Flink-kafka-source 源码解析 流程概述 一般在 Flink 中创建 kafka source 的代码如下: ...
在Flink kafka source源码解析(二)介绍了在没有开启checkpoint的时候,offset的提交方式,本文将重点介绍开启checkpoint后,flink kafka consumer提交offset的方式。 初始化offsetCommitMode 通过Flink kafka source源码解析(二)的介绍可以知道,当调用了env.enableCheckpointing方法后offsetCommitMode的值就是ON_CHECKPOINTS,而且...