基于Flink Streaming api,要给 Kafka Source 指定并行度,只需要在 env.addSource() 后面调用 setParallelism() 方法指定并行度就可以,如下: valkafkaSource=newFlinkKafkaConsumer[ObjectNode](topic,newJsonNodeDeserializationSchema(), Common.getProp)valstream=env.addSource(kafkaSource) .setParallelism(12) Sql ...
这是因为Source一直以来有两种并行的标准,一是传统的流式SourceFunction与批式InputFormat,二是原生支持流批一体的FLIP-27Source,并且Connector之间的实现并不统一。 笔者最近在Flink钉群闲逛时,经常看到如下图所示的发言,可见大家对Source(主要是Kafka Source)支持独立设置并行度的需求比较急切。 本文就来基于1.13.0版本...
应该还没适配. datagen支持了.https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.19/zh/...
首先,需要明确的是,Flink SQL 和 Kafka 本身是两个独立的系统,Flink SQL 并不直接对 Kafka 进行操作。但是,你可以使用 Flink SQL 来处理从 Kafka 读取的数据流。 如果你发现 Kafka 的单个分区 lag 很高,而 Flink SQL 无法处理,可能是由于以下几个原因: 并行度设置:确保你的 Flink 作业有足够的并行度,以便能...
flinksql kafka 分区 并行 flink sql sink kafka flink安装、部署、测试 下载flink安装包 flink下载地址 https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.5.0/ 因为例子不需要hadoop,下载flink-1.5.0-bin-scala_2.11.tgz即可 上传至机器的/opt目录下 解压...
第二种情况:当并行度=2时,见下图: 可以发现每个source都分别消费一个partition,而且每个source都会生成一个watermark。这个时候就产生了一个问题:kafka topic的分区只能保证分区有序,但不能保证全局有序,如果说每个source都产生了一个watermark,那么统计出的结果就会有问题,而且也违背了我们发现的规律(即watermark单调递...
flink sql kafka数据接入hudi --参数设置 --设置并行度 set'parallelism.default'='5'; --设置执行结果展示模式为tableau set'sql-client.execution.result-mode'='tableau'; reset execution.savepoint.path; --reset execution.checkpoint.path; set'yarn.application.queue'='realtime';...
Flink的API做了4层的封装,上两层TableAPI、SQL语法相对简单便于编写,面对小需求可以快速上手解决,本文参考官网及部分线上教程编写source端、sink端代码,分别读取socket、kafka及文本作为source,并将流数据输出写入Kafka、ES及MySQL,方便后续查看使用。 二、代码部分 ...
执行优先级如下:sql > 运行配置 > 高级配置 作业‘运行配置’参数建议 Source 端并行度的配置 数据源端是 Kafka,Source的并行度一般设置为Kafka对应Topic的分区数或者和分区数成比例。即并发度数能整除分区数。例如Kafka有16个分区,则并发度建议设置为16、8或4,这样可以避免数据倾斜。同时Source节点的并发度...
flink sql使用kafka作为source和sink 大家都知道sql有着简单,直接,容易上手等优势,所以现在大有用sql去掉api的趋势。那么我们少说废话,下面先上个sql的列子 代码语言:javascript 复制 val env=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment env.enableCheckpointing(10000)env.setParallelism(1)//注入数据源vartable...