Flink的实时连续处理和容错性的组合也使其成为各种关键应用程序的实时检测和响应的理想解决方案。 当对检测的敏感度非常高(考虑亚秒级)且采样率也很高时,Flink的连续处理非常适合用作监控条件的数据服务层,并触发相应的警报和操作。 Flink在警报方面的一个优势是,它既支持无状态的警报,也支持有状态的警报。阈值或事...
KafkaRecordSerializationSchema是 Apache Flink 中用于将数据流转换为 Kafka 记录(record)的序列化模式(Serialization Schema)。它允许将 Flink 数据流中的元素转换为 Kafka 生产者记录,并定义了如何序列化元素的逻辑。 在Flink 中,当你想要将数据发送到 Kafka 主题,需要一个序列化模式来将 Flink 数据流中的元素序列...
1. Flink内部 Flink内部可以通过检查点机制保证状态和处理结果的exactly-once语义。2. 输入端 输入数据源端的Kafka可以对数据进行持久化保存，并可以重置偏移量（offset）。所以我们可以在Source任务（FlinkKafkaConsumer）中将当前读取的偏移量保存为算子状态，写入到检查点中；当发生故障时，从检查点中读取恢复状态，并...
1.新建 java 类:FlinkKafkaConsumer1 packagecn.coreqi.flink.consumer;importorg.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;importorg.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;importorg.apache.flink.connector.kafka.source.KafkaSource;importorg.apache.flink.connector.kafka.source.enumerator...
复制/opt/flink/bin/start-cluster.sh 完成上述步骤后,Flink 将能够连接并消费 Kafka 的消息。 Flink连接Kafka的例子 在Apache Flink 中,通过 Flink SQL 从 Kafka 中读取数据,通常需要以下几个步骤: 定义Kafka 数据源表 使用SQL 语句定义一个 Kafka 表,该表描述了如何从 Kafka 主题中读取数据以及数据的格式。
Apache Flink是新一代的分布式流式数据处理框架,它统一的处理引擎既可以处理批数据(batch data)也可以处理流式数据(streaming data)。在实际场景中,Flink利用Apache Kafka作为上下游的输入输出十分常见,本文将给出一个可运行的实际例子来集成两者。 1. 目
Demo:Flink+Kafka 实现 CDC 数据的实时集成和实时分析 一、Flink CDC 技术对比与分析 1.1. 变更数据捕获(CDC)技术 广义概念上,能够捕获数据变更的技术统称为 CDC(Change Data Capture)。通常我们说的 CDC 主要面向数据库的变更,是一种用于捕获数据库中数据变化的技术。 CDC 的主要应用有三个方面: 数据同步,通过...
线上flink任务稳定运行了两个多月了,突然之间收到了消息堆积较多的报警,kafka上看到的现象是消息堆积较多。问过业务人员得知,对应的流表在前一天重新刷了一遍数据,在我们的这个任务中有两次维表关联,而且内层有一个split操作会造成外层维表关联的数据量膨胀(最大可能为80倍,即split之后产生了80条新记录)。开始了问...
Kafka虽然能够提供实时数据，但是用户在需要兼顾实时效率和扩展性时，往往会选择Apache Flink。作为一个高吞吐量且统一的数据流批处理引擎，Flink的独特优势在于能够大规模处理连续的数据流。而作为Kafka的流处理器，Flink可以无缝地集成并支持精确的一次性语义（exactly-once semantics）。也就是说，即使在系统出现故障时...
Flink 系列文章 一、流批一体API 2、DataStream API 3、Flink的编程模型 4、编程步骤 1)、准备环境env 2)、加载数据源 3)、转换操作 4)、sink结果 5)、触发执行 5、Source-Transformations-Sink介绍 1)、Source介绍 1、File-based 2、Socket-based 3、Collection-based 4、Custom 2)、Transformations介绍 1、...