消费kafka topic 最为重要的部分就是对 offset 的管理,对于 kafka 提交 offset 的机制,可以参考 kafka 官方网。 而在flink kafka source 中 offset 的提交模式有3种: public enum OffsetCommitMode { /** Completely disable offset committing. */ DISABLED, /** Commit offsets back to Kafka only when chec...
> sourceOperator = new StreamSource<>(function);这里的function 就是传入的 FlinkKafkaConsumer 对象,StreamSource 构造函数中将这个对象传给父类 AbstractUdfStreamOperator 的 userFunction 变量,源码如下: ■ StreamSource.java public StreamSource(SRC sourceFunction) { super(sourceFunction); this.chainingStrategy...
5、Custom Source:通过实现 SourceFunction 接口可以创建自定义的数据源。 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...
对于有实时处理业务需求的企业,随着业务增长数据量也会同步增长,将导致原有的 Kafka分区数不满足数据写入所需的并发度,需要扩展 Kafka 的分区或者增加 Kafka 的 topic,这时就要求实时处理程序。SparkStreaming(与 Kafka 0.10 版本结合支持动态分区检测)、Flink(创建一个线程,该线程会定期检测 Kafka 新增分区,然后将其...
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"); ...
简介:本文基于 Flink 1.9.0 和 Kafka 2.3 版本,对 Flink Kafka source 和 sink 端的源码进行解析,主要分为 Flink-kafka-source 源码解析、Flink-kafka-sink 源码解析两部分。 Flink kafka source & sink 源码解析 原创 吴鹏 Flink 中文社区 4天前
socketTextStream 创建基于 Socket 的 source,从该 socket 中 以文本的形式读取数据 writeToSocket将结果写出到Socket env.socketTextStream("localhost",9999); kafkaDStream.writeToSocket("localhost",9999,newSimpleStringSchema()); 1 2 基于内存 Collections、Iterators 的 Source ...
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...
本篇接上篇Flink 源码之 KafkaSource,详细分析新Sink架构,以及新架构下KafkaSink的实现逻辑。 KafkaSink创建和使用 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>build...
print() val kafkaSink = new FlinkKafkaProducer011[String]("test2", new KeyedSerializationSchemaWrapper[String](new SimpleStringSchema()), prop) sourceStream.addSink(kafkaSink) environment.execute() } } 然后,在kafka里使用生产者脚本,flink就可以获取到,并且回写到kafka另一个topic中。 2022-05-08 ...