import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer import org.apache.flink.streaming.util.serialization.JSONKeyValueDeserializationSchema object FlinkWordCountKafkaSourceJson { def main(args: Array[String]): Unit = { //1.创建流计算执⾏行行环境 val env = StreamExecutionEnvironment....
2、接下来,我们参考KafkaTableSource类所对应的KafkaTableSourceSinkFactory工厂类,该工厂类继承了KafkaTableSourceSinkFactoryBase。这里要关注的是KafkaTableSourceSinkFactory实现了createKafkaTableSource()方法,在该方法中创建了KafkaTableSource对象。 3、同样,我们也创建一个MoreTopicKafkaTableSourceSinkFactory并继承KafkaT...
登录sql-client，创建一个upsert-kafka的sql作业（注意，这里发送给kafka的消息必须带key，普通只有value的...
是的,在Flink中,您可以使用SQL作业将JSON格式的数据发送到Kafka,并指定JSON中的key值。以下是一个简单的示例: 首先,确保您已经添加了Flink Kafka Connector依赖项到您的项目中。然后,创建一个包含JSON数据的表,并使用INSERT INTO语句将其插入到Kafka主题中。在插入时,可以使用CAST()函数将JSON数据转换为键值对的形式...
tEnv.execute("SQL Job"); 使用DDL 连接 Kafka 源表 在flink-sql-submit 项目中,我们准备了一份测试数据集(来自阿里云天池公开数据集,特别鸣谢),位于 src/main/resources/user_behavior.log。数据以 JSON 格式编码,大概长这个样子: {"user_id": "543462", "item_id":"1715", "category_id": "1464116"...
使用Flink SQL结合Kafka、Elasticsearch、Kibana实时分析电商用户行为 (Use flink sql to combine kafka, elasticsearch and kibana, real-time analysis of e-commerce user behavior.) Flink与其它实时计算工具区别之一是向用户提供了更多抽象易用的API,比如读写各类程序的connector接口、Table API和SQL,从数据加载、计算...
flink-connector-kafka_2.12-1.12.1.jar kafka-clients-2.2.2.jar 4.2 启动Flink bin/start-cluster.sh 启动以后我们在浏览器里访问:http://IP:8081可以看到Flink的界面 4.3 启动 Flink SQL Client ./bin/sql-client.sh embedded 首先我们通过Flink SQL 创建Kafka ...
解决: 当时kafka只有一个分区,但是并行度设置大于了分区数,这样有的任务中没有数据,这样水印一直是最小值, 在网上看到这样一个案例后,将我的任务的并行度改成和分区数一致,Flink WebUI上水印值出来了,数据也能正常写入目的地。
创建一个Flink SQL的执行环境: StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();StreamTableEnvironmenttEnv=StreamTableEnvironment.create(env); 在Flink SQL中注册Kafka表: StringcreateTableSql="CREATETABLEkafka_table (\n"+"keySTRING,\n"+"valueSTRING\n"+")WITH(\n"+"'connec...
这个问题可能是由于Flink SQL在处理Kafka数据时,没有正确地解析字段值导致的。你可以尝试以下方法解决这个问题: 确保你的Kafka主题和分区设置正确。在Flink SQL中,你需要指定要读取的Kafka主题和分区。例如: CREATE TABLE kafka_source ( field1 STRING, field2 INT, ... ) WITH ( 'connector' = 'kafka', 'to...