packagecom.liufei.flink;importcom.alibaba.fastjson.JSONObject;importorg.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;importorg.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;importorg.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;importorg.apache.flink.streaming.connectors.kafka.Flink...
今天介绍一下 Flink从kafka 读取数据后,再将数据写回 kafka 的一个案例 示例代码 /*** 从一个 topic 读取数据,在写回另一个 topic*/publicclassSinkToKafka0824 {publicstaticvoidmain(String[] args)throwsException {//1、获取执行环境StreamExecutionEnvironment env =StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironm...
是通过checkpoint保存kafaka的offset,如果下游出现问题,他就会从checkpoint中拿到kafka的offset从新开始消费,这是保证 AT_LEAST_ONCE 语义。 在写入下游的kafka的时候,这些重试的数据会写入到下游的kafka中,但是他们是read_uncommited的,然后下游的kafka消费的时候一定要把isolation.level 设置成为read_committed,这样,那些重...
Kafka 消费者的容错 启用Flink的检查点后,Flink Kafka Consumer将在一个topic消费记录的时候,并以一致的方式定期记录Kafka偏移量和其它操作者的操作到检查点。万一作业失败,Flink将把流式程序恢复到最新检查点的状态,并从检查点中存储的偏移量开始重新使用Kafka的记录。 要使用容错的Kafka使用者,需要在执行环境中启用拓...
今天为大家带来Flink的一个综合应用案例:Flink数据写入Kafka+从Kafka存入Mysql 第一部分:写数据到kafka中 public static void writeToKafka() throws Exception{ Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", BROKER_LIST); props.put("key.serializer", CONST_SERIALIZER); ...
笔者在某次实践过程中,搭建了一个Flink监控程序,监控 wikipedia编辑,对编辑者编辑的字节数进行实时计算,最终把数据sink到kafka的消费者中展示出来,监控程序本身比较简单,只要在程序中指定好WikipediaEditsSo…
}//main fetch loop//主要的消费 无限循环()while(running) {//check if there is something to commit//提交 kafka 的 offsetif(!commitInProgress) {//get and reset the work-to-be committed, so we don't repeatedly commit the samefinalTuple2<Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata>, KafkaCommitCa...
通过Flink官网可以看到Flink里面就默认支持了不少sink,比如也支持Kafkasink connector(FlinkKafkaProducer),那么这篇文章我们就来看看如何将数据写入到Kafka。 准备 Flink里面支持Kafka 0.8、0.9、0.10、0.11. 这里我们需要安装下Kafka,请对应添加对应的Flink Kafka connector依赖的版本,这里我们使用的是0.11 版本: ...
问题一:Flinkk写入kafka报错,怎么处理? Flinkk写入kafka报错,怎么处理? Failed to send data to Kafka: Failed to allocate memory within the configured max blocking time 60000 ms. 参数如下 request.timeout.ms=700000 batch.size=10 linger.ms=50 ...
The problem, this only works if our kafka sink is 'upsert-kafka'. But this created tombstones on deletion in DB. We need to just behave as plain events, not a changelog. but we cannot use just 'kafka' sink because db connector is upsert so is not compatible... ...