Types.STRING) .field("number", Types.INT) ) .inAppendMode() .registerTableSource("source"); tEnv.connect( new Kafka() .version("0.10") // "0.8", "0.9", "0.10", "0.11", and "universal"
WITH 子句定义了 Kafka 连接器的配置,包括 Kafka 主题名、服务器地址、消费者组 ID 和消息格式。 output_table 定义了一个输出表,将结果写回 Kafka 的 output_topic 主题。 配置与 input_table 类似,定义了 Kafka 连接器的属性。 SQL 查询 使用INSERT INTO ... SELECT ... 语句从 input_table 读取数据,并...
以Kafka数据源端或输出端为例,Flink官网对它详细配置的解释如下: CREATETABLEMyUserTable(...)WITH('connector.type'='kafka','connector.version'='0.11',-- required: valid connector versions are-- "0.8", "0.9", "0.10", "0.11", and "universal"'connector.topic'='topic_name',-- required: topi...
FlinkKafkaConsumer010<String> kafkaSource = new FlinkKafkaConsumer010<>(java.util.regex.Pattern.compile("test-[0-9]"), new SimpleStringSchema(), properties); //配置从最新的地方开始消费 kafkaSource.setStartFromLatest(); //使用addsource,将kafka的输入转变为datastream DataStream<String> consume = e...
// Kafka消费者 Properties props = new Properties(); props.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.setProperty("group.id", "test"); props.setProperty("enable.auto.commit", "true"); props.setProperty("auto.commit.interval.ms", "1000"); ...
一、背景说明 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
flink:1.13.0kafka:2.11mysql:8.0hbase:2.2.3 一、flink+socket 1)socket使用nc命令实现 nc -lk 9000 2)只需要flink-1.13.0解压后的原始的10个jar,不需要其它jar,如下: 二、flink/flinksql+kafka所需jar flink-connector-kafka_2.11-1.13.0.jar
要使用Flink SQL读取Kafka数据,需要按照以下步骤进行操作: 在Flink项目的pom.xml文件中添加Kafka依赖: <dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-kafka_2.12</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency> ...
我们可以在 docker-compose.yml 所在目录下运行如下命令,查看 Kafka 集群中生成的前10条数据。 docker-compose exec kafka bash -c 'kafka-console-consumer.sh --topic user_behavior --bootstrap-server kafka:9094 --from-beginning --max-messages 10' ...