在Flink应用程序中,通过addSink()方法将要写入Kafka主题数据流添加到KafkaSink,以下是一个简化的示例: 代码语言:javascript 复制 // 数据流数据通过KafkaSink算子写入kafkadataStreamSource.sinkTo(kafkaSink).setParallelism(1);// 执行任务env.execute("KafkaSinkStreamJobDemo"); 6.内部工作机制 KafkaSink会将接收到...
public interface UpsertStreamTableSink<T> extends StreamTableSink<Tuple2<Boolean, T>> 1. 2. 注:RetractStreamTableSink 一般在Flink 内部使用,UpsertStreamTableSink 适合于连接外部存储系统。 到这里,不能将 group by 的结果直接用 KafkaTableSink 的原因已经找到了,接下来就自己实现一个 KafkaUpsertTableSink,...
DataStream<String>stream=...;// 使用builder方式创建KafkaSink<String>sink=KafkaSink.<String>builder()// 配置Kafka broker.setBootstrapServers(brokers)// 配置RecordSerializer,定义如何转换Flink内部数据类型到Kafka的ProducerRecord类型// 需要指定topic名称和key/value的序列化器.setRecordSerializer(KafkaRecordSeri...
2、Flink关于kafka的使用在不同的版本中有不同的实现,最直观的的变化是由FlinkKafkaConsumer换成了KafkaSource,同理sink也有相应的由FlinkKafkaProducer换成了KafkaSink。 3、由于使用kafka涉及的内容较多,请参考文章:40、Flink 的Apache Kafka connector(kafka source 和sink 说明及使用示例) 完整版 4、本文会提供关于...
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: ...
dataStream.addSink(newElasticsearchSink.Builder[SensorReading](httpHosts,myEsSinkFunc).build()) env.execute("Es Sink Test") } } ###保存至Kafka### 1、依赖(注意:一定要注意版本的问题,否则程序启动没有错误,也接受不到kafka的数据) <dependency> <groupId>org....
stream.sinkTo(sink); 以下属性在构建 KafkaSink 时是必须指定的: Bootstrap servers,setBootstrapServers(String) 消息序列化器(Serializer),setRecordSerializer(KafkaRecordSerializationSchema) 如果使用DeliveryGuarantee.EXACTLY_ONCE的语义保证,则需要使用setTransactionalIdPrefix(String) ...
一.Sink概述 Flink没有类似于spark中foreach方法,让用户进行迭代的操作。虽有对外的输出操作都要利用Sink完成。最后通过类似如下方式完成整个任务最终输出操作。 官方提供了一部分的框架的sink。除此以外,需要用户自定义实现sink。 二.Sink之Kafka 2.1 将文本文件数据写入Kafka sensor.txt sensor_1,1547718199,35.8 se...
数据接收器(Sink): 1、Kafka Sink:使用 FlinkKafkaProducer 可以将数据写入到 Kafka 主题。 2、Socket Text Stream Sink:使用 SocketTextStreamFunction 可以将文本数据流写入到套接字。 3、File Sink:使用 TextWriter 或 BinaryWriter 可以将数据写入到本地文件或分布式文件系统。
sink的序列化 AvroSerializationSchema<Logs>avroSerializationSchema=AvroSerializationSchema.forSpecific(Logs.class);//Logs.class 这个就是你生成的 XXX.java文件finalFlinkKafkaProducer010<Logs>myProducer=newFlinkKafkaProducer010<>(topic,avroSerializationSchema,prop); ...