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。...
在Flink中对接Kafka作为数据源(Source)是一个常见的场景,这通常涉及到几个关键步骤:准备环境、创建项目、编写程序、部署运行和验证功能。以下是根据你提供的tips分点详细解答: 1. 理解Flink与Kafka的集成原理 Flink与Kafka的集成允许Flink作为Kafka的消费者,实时读取Kafka中的消息流进行处理。Flink提供了Kafka连接器,可以...
// example: kafka source 内网地址填写错误导致报错org.apache.flink.runtime.JobException: Recovery is suppressed by FixedDelayRestartBackoffTimeStrategy(maxNumberRestartAttempts=15, backoffTimeMS=10000) Caused by: org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException: Timeout expired while fetching topic metada...
在FlinkKafkaConsumerBase#run 中创建了一个 KafkaFetcher 对象,并最终调用了 kafkaFetcher.runFetchLoop(),这个方法的代码片段如下: /** The thread that runs the actual KafkaConsumer and hand the record batches to this fetcher. */ private final KafkaConsumerThread consumerThread; @Override public void r...
Flink 实战系列 ——从 Kafka 到 ES 系列文章 Flink 实战之从 Kafka 到 ES Flink 实战之 Real-Time DateHistogram 做个数据搬运工 本例的场景非常常见:消费 Kafka 的数据写入到 ES。Kafka 是常见的 Source,Elastic
这次我们们来看看Flink的Source和Sink,Flink支持向文件、socket、集合等中读写数据,同时Flink也内置许多connectors,例如Kafka、Hadoop、Redis等。这些内置的connectors都是维护精确一次语义,而SparkStreaming对接Kafka、Redis等需要使用者自己维护精确一次语义。接下来,我们来看看Flink如何自定义Source,本文不涉及到checkpoint等...
三.打包代码并执行 运行命令: flink run -m yarn-cluster -c org.example.SourceTest3_Kafka FlinkStudy-1.0-SNAPSHOT.jar 本地运行截图: 远程执行:因为远程执行没有输出,这个地方不太好显示,略过 参考:
sourceDataStream.print()// 提交运行env.execute("FlinkKafkaExample") } 创建FlinkKafkaConsumer: 三个构造参数: 要消费的topic(topic name / topic list/正表达式) DeserializationSchema / KeyedDeserializationSchema(反序列化Kafka中的数据)) Kafka consumer的属性,其中三个属性必须提供: ...
在Flink应用中,调用flink-connector-kafka模块的接口,生产并消费数据。用户在开发前需要使用对接安全模式的Kafka,则需要引入MRS的kafka-client-xx.x.x.jar,该jar包可在MRS client目录下获取。下面列出producer和consumer主要逻辑代码作为演示。完整代码参见com.hu
三.打包代码并执行 运行命令: flink run -m yarn-cluster -c org.example.SourceTest3_Kafka FlinkStudy-1.0-SNAPSHOT.jar 本地运行截图: image.png image.png 远程执行: 因为远程执行没有输出,这个地方不太好显示,略过 参考: