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。...
这里最重要的就是 userFunction.run(ctx);,这个 userFunction 就是在上面初始化的时候传入的 FlinkKafkaConsumer 对象,也就是说这里实际调用了 FlinkKafkaConsumer 中的 run 方法,而具体的方法实现在其父类 FlinkKafkaConsumerBase中,至此,进入了真正的 kafka 消费阶段。 Kafka消费阶段 在FlinkKafkaConsumerBase#run ...
通常添加一个kafka sink的代码如下: input.addSink(newFlinkKafkaProducer<>("bar",newKafkaSerializationSchemaImpl(),properties,FlinkKafkaProducer.Semantic.AT_LEAST_ONCE)).name("Example Sink"); 初始化执行env.addSink的时候会创建StreamSink对象,即StreamSink<T> sinkOperator = new StreamSink<>(clean(sinkFunc...
public enum OffsetCommitMode { /** Completely disable offset committing. */ DISABLED, /** Commit offsets back to Kafka only when checkpoints are completed. */ ON_CHECKPOINTS, /** Commit offsets periodically back to Kafka, using the auto commit functionality of internal Kafka clients. */ K...
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.sinkTo(sink); env.execute("KafkaSinkExample job"); }publicstaticclassSplitterimplementsFlatMapFunction<String, String> {@OverridepublicvoidflatMap(String sentence, Collector<String> out)throwsException {for(String word: sentence.split(" ")) { ...
我们先从KafkaSink的使用开始分析。新的KafkaSink使用起来不是很复杂。参见官网给出的示例代码如下: 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Kafk...
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....
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"); ...
在Flink1.12版本中, 新增了一个 upsert connector(upsert-kafka),该 connector 扩展自现有的 Kafka connector,工作在 upsert 模式(FLIP-149)下。新的 upsert-kafka connector 既可以作为 source 使用,也可以作为 sink 使用,并且提供了与现有的 kafka connector 相同的基本功能和持久性保证,因为两者之间复用了大部分代...