Flink 的 FlinkKafkaConsumer、FlinkKafkaProducer,在消费、生成kafka 数据的时候,不能指定key,又时候,我们又需要这个key。 val kafkaSource = new FlinkKafkaConsumer[ObjectNode]("kafka_demo", new JsonNodeDeserializationSchema(), Common.getProp) val sink = new FlinkKafkaProducer[String]("kafka_demo_out",...
Flink 的 FlinkKafkaConsumer、FlinkKafkaProducer,在消费、生成kafka 数据的时候,不能指定key,又时候,我们又需要这个key。 val kafkaSource =newFlinkKafkaConsumer[ObjectNode]("kafka_demo",newJsonNodeDeserializationSchema(), Common.getProp) val sink=newFlinkKafkaProducer[String]("kafka_demo_out",newSimpleStri...
大概看了下 KafkaTableSink 的源码,有这样的继承关系,从 AppendStreamTableSink 继承下来的 public class KafkaTableSink extends KafkaTableSinkBase public abstract class KafkaTableSinkBase implements AppendStreamTableSink<Row> 1. 2. group by (非窗口的)语句是 以 key 撤回的,需要用 RetractStreamTableSink ...
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...
// 创建KafkaSink算子KafkaSink<String>kafkaSink=KafkaSink.<String>builder()//设置kafka各种参数.setKafkaProducerConfig(properties)//设置序列化模式.setRecordSerializer(recordSerializer)//设置传递保证//At Most Once (至多一次): 系统保证消息要么被成功传递一次,要么根本不被传递。这种保证意味着消息可能会丢失...
其实这种"sticky"策略是新于 Kafka 2.4.0 版本的特性。在此之前,确实是用轮询策略来在没有指定 key 的情况下分配分区的 Flink 端到端一致性问题 说到Flink 端到端一致性问题,首先大家要知道什么是 Flink 的端到端一致性。通俗的理解是指在一个分布式流处理系统中,从数据源(source)到数据结果(sink),整个处理...
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....
KafkaSink 是 Apache Flink 提供的用于将流式数据发送到 Kafka 的连接器。它允许 Flink 应用程序将经过处理的数据以高效和可靠的方式传输到 Kafka 主题,从而实现流处理与消息队列的无缝集成。 特性和优势: Exactly-Once 语义: KafkaSink 提供 Exactly-Once 语义,确保数据不会丢失,也不会重复写入 Kafka 主题。这是...
一.Sink概述 二.Sink之Kafka 2.1 将文本文件数据写入Kafka 2.2 Java代码准备 2.3 开启生产者 2.4 查看Kafka输出 参考: 备注: Flink 1.9.0 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...
其实这种"sticky"策略是新于 Kafka 2.4.0 版本的特性。在此之前,确实是用轮询策略来在没有指定 key 的情况下分配分区的 Flink 端到端一致性问题 说到Flink 端到端一致性问题,首先大家要知道什么是 Flink 的端到端一致性。通俗的理解是指在一个分布式流处理系统中,从数据源(source)到数据结果(sink),整个处理...