StreamExecutionEnvironment} import org.apache.flink.api.scala._ object SourceApp { def main(args: Array[String]): Unit = { val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment //测试使用 env.addSource(new AccessSource).setParallelism(3).print() env.execute(this.getClass.getSimpleName...
SinkFunction}importorg.apache.flink.streaming.api.functions.source.{RichSourceFunction, SourceFunction}importorg.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironmentimportorg.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer
最近一直在研究如果提高kafka中读取效率,之前一直使用字符串的方式将数据写入到kafka中。当数据将特别大的时候发现效率不是很好,偶然之间接触到了Avro序列化,发现kafka也是支持Avro的方式于是就有了本篇文章。
2、Flink关于kafka的使用在不同的版本中有不同的实现,最直观的的变化是由FlinkKafkaConsumer换成了KafkaSource,同理sink也有相应的由FlinkKafkaProducer换成了KafkaSink。 3、由于使用kafka涉及的内容较多,请参考文章: 40、Flink 的Apache Kafka connector(kafka source 和sink 说明及使用示例) 完整版 4、本文会提供关...
将MySource的实例对象作为参数传入addSource 在我们 FlinkLearning 工程的com.vlab.source包下创建一个名为Source的 Scala object,代码如下: package com.vlab.source import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction import org.apache.flink.streaming.api.scala._ ...
一直觉得 Flink Sql 需要指定算子并行度的功能,哪怕是基于 SQL 解析出来的算子不能添加并行度,source、sink、join 的算子也应该有修改并行度的功能。 恰好看到大佬的博客,Kafka 是最常用的数据源组件了,所以决定在 sqlSubmit 中也加入相应的实现。 Streaming Api 设置并行度 ...
最近一直在研究如果提高kafka中读取效率,之前一直使用字符串的方式将数据写入到kafka中。当数据将特别大的时候发现效率不是很好,偶然之间接触到了Avro序列化,发现kafka也是支持Avro的方式于是就有了本篇文章。 环境所依赖的pom文件 <dependencies> <dependency> ...
KafkaSource 提供了构建类来创建 KafkaSource的实例。以下代码片段展示了如何构建KafkaSource来消费 “input-topic” 最早位点的数据, 使用消费组 “my-group”,并且将 Kafka 消息体反序列化为字符串 。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
FlinkKafkaConsumer 现在将根据主题规范过滤已恢复的分区 表API 的 Maven 依赖更改:之前具有flink-table依赖关系的用户需要将依赖关系从flink-table-planner更新为正确的依赖关系 flink-table-api-,具体取决于是使用Java还是 Scala:flink-table-api-java-bridge或者flink-table-api-scala-bridge ...
import org.apache.flink.streaming.api.scala._ 获取数据源Source 大家也能发现,以上的方法几乎都是从一个固定的数据源中获取数据,适合自己测试,但在生产中肯定是不能使用的,所以我们来看看正儿八经的数据源: 官方支持的source与sink如下: Apache Kafka(源/接收器) ...