kafka-topics.sh --list -bootstrap-server master:9092 查看topic kafka-console-producer.sh --bootstrap-server master:9092 --topic user_behavior kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server master:9092 --from-beginning --topic user_behavior kafka-topics.sh --bootstrap-server master:9092 --delete...
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...
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...
这里千万要注意,当你创建 FlinkKafkaProducer 对象的时候一定要显式的声明 FlinkKafkaProducer.Semantic.EXACTLY_ONCE 这个参数。 因为如果你不显式指定上面那个参数的话,它这个参数的默认值是 AT_LEAST_ONCE,这样在 Sink 端就实现不了精准一次性,从而实现不了端到端一致性。 但是flink sink hdfs、mysql 是不需要 s...
Sink 端是数据流向下游的地方,可以根据 Sink 端的数据量及下游的服务抗压能力进行评估。如果 Sink 端是 Kafka,可以设为 Kafka 对应 Topic 的分区数。 Sink 端的数据量小,比较常见的就是监控告警的场景,并行度可以设置的小一些。 Source 端的数据量是最小的,拿到 Source 端流过来的数据后做了细粒度的拆分,数据...
第一点就是 Kafka Sink 容忍丢失。该问题的背景是,如果 Kafka 服务异常引发任务失败,并且业务可以容忍少量数据丢失,但是不期望任务挂掉的情况。针对该问题,我们的优化是,设置 Kafka Sink 容忍 M 时间内 X% 丢失。具体实现上,Sink 单 task 统计失败频率,失败频率超过阈值任务才失败。
并于1.10版本对其语法进行了些优化 * 场景:以Kafka sourceTopic为输入源,通过Flink SQL方式进行处理后输出到 Kafka sinkTopic */public class KafkaDDLTest { public static void main(String[] args) throws Exception { //创建流运行时环境 StreamExecutionEnvironment bsEnv = StreamExecutionEnvironment.getExecution...
1.FlinkKafkaProducer 在Flink应用中,FlinkKafkaProducer是一个Sink函数,它用来将流中的元素发送到Kafka主题。 FlinkKafkaProducer通过内部使用Kafka的Java API创建一个KafkaProducer实例来实现此目的。 2.KafkaProducer KafkaProducer是Kafka Java客户端库的一部分,它负责将消息发送到Kafka broker。
1、多 Sink 下 Kafka Source 重复消费问题 Magina 平台上支持多 Sink,也就是说在操作的过程中可以将中间的任意结果插入到不同的存储中。这个过程中就会出现一个问题,比如同一个中间结果,我们把不同的部分插入到不同的存储中,那么就会有多条 DAG,虽然都是临时结果,但是也会造成 Kafka Source 的重复消费,对性能...
Sink 端是数据流向下游的地方,可以根据Sink 端的数据量及下游的服务抗压能力进行评估。如果Sink端是Kafka,可以设为Kafka对应Topic的分区数。 Sink 端的数据量小,比较常见的就是监控告警的场景,并行度可以设置的小一些。 Source 端的数据量是最小的,拿到 Source 端流过来的数据后做了细粒度的拆分,数据量不断的增加...