val kafkaSource = new FlinkKafkaConsumer[String]("kafka_offset", new SimpleStringSchema(), prop) // kafkaSource.setCommitOffsetsOnCheckpoints(false) val kafkaProducer = new FlinkKafkaProducer[String]("kafka_offset_out", new SimpleStringSchema(), prop) // kafkaProducer.setWriteTimestampToKafka(t...
"true")//prop.setProperty("auto.commit.interval.ms", "15000")val kafkaSource =newFlinkKafkaConsumer[String]("kafka_offset",newSimpleStringSchema(), prop)//kafkaSource.setCommitOffsetsOnCheckpoints(false)val kafkaProducer
当发生故障时,Flink 作业会恢复上次存储的状态,重置数据源从状态中记录的上次消费的偏移量开始重新进行消费处理。而且状态快照在执行时会异步获取状态并存储,并不会阻塞正在进行的数据处理逻辑。 Flink1.16整合消费Kafka 本文环境 Maven 3.6.3 Java 17 Flink API Flink提供了两大 API:Datastream API和Table API & SQL...
原理:将kafka消息的offset和partition信息整合到kafka消息中。 第一种最简单: 自定义MyKafkaDeserializationSchema,实现KafkaDeserializationSchema接口即可: 这里因为我的kafka消息已经是json串了,所以我把消息的offset 和 partition 信息直接插入到json里了。 如果kafka中消息不是json串,那就可以自己组织数据结构,将 offset ...
第一步,Kafka 消费者开始从分区 0 读取消息。消息 ‘A’ 正在被处理,第一个消费者的偏移量变成了1。 3. 第三步 第三步,消息 ‘A’ 到达了 Flink Map Task。两个消费者都开始读取他们下一条消息(分区 0 读取 ‘B’,分区 1 读取 ‘A’)。两个分区各自将偏移量更新为 2 和 1 。同时,Flink 的 JobM...
2.如果开启checkpoint，这个时候作业消费的offset是Flink在state中自己管理和容错。此时提交offset到kafka，...
程序的第一步,根据时间戳到kafka的server读取到每个分区的offset,作为初始的offset传给kafka,调用的是如下方法。 在open方法里,因为我们的场景是指定了offset,并且第一次启动的时候,没有状态,因此打日志的地方是这段代码 : (因为这里的TIMESTAMP模式有bug,因此没有直接用这个)。
而且,这个东西本来就不复杂,就是那么几个关键设置,设置完就可以正常消费kafka数据了。 这个是我之前的,对kafka的offset相关设置: 那根据官方文档对这块的进一步描述: 以为问题出在这里,我就把原来的API给做了适当修改。 根据我对官网这段描述的理解,我改成了这样: ...
* Map<KafkaTopicPartition, Long> Long参数指定的offset位置 * KafkaTopicPartition构造函数有两个参数,第一个为topic名字,第二个为分区数 * 获取offset信息,可以用过Kafka自带的kafka-consumer-groups.sh脚本获取 */Map<KafkaTopicPartition,Long>offsets=newHashedMap();offsets.put(newKafkaTopicPartition("maxwell...
在Flink CDC中,如果你想要将Kafka消费者的offset移动到最新位置(即消费最新的数据),你可以使用以下方法: 手动提交特定偏移量:如果你正在使用Flink的Kafka消费者API,你可以手动设置消费者的起始偏移量为latest。以下是一个示例代码片段: Properties kafkaProps = new Properties(); kafkaProps.setProperty("bootstrap.serv...