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...
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...
从最新的数据进行消费,忽略存储的offset信息 当checkpoint机制开启的时候,Kafka Consumer会定期把kafka的offset信息还有其他operator的状态信息一块保存起来。当job失败重启的时候,Flink会从最近一次的checkpoint中进行恢复数据,重新消费kafka中的数据。 为了能够使用支持容错的kafka Consumer,需要开启checkpoint ...
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
为了提供这些工作流程,需要能够处理从事件到应用程序的整个管道的专门工具。这就是Kafka-Flink-Druid(KFD)架构的用武之地。 开源实时数据架构 像Lyft、Pinterest、Reddit和Paytm等具有实时需求的大型公司之所以同时使用这三者,是因为它们都是由相互补充的流原生技术构建的,可以无缝地提供实时用例所需的数据新鲜度、规模和...
Flink样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据(需要有Kafka权限用户),并从Kafka组件接收数据。用户使用Linux命令行创建topic,执行命令前需要使用kinit命令进行人机认证,如kinit flinkuser。flinkuser需要用户自己创建,并拥有创建Kafka的topic权限。具体
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...
Flink + Kafka 实时数据集成方案 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...
一、启动Kafka集群和flink集群 环境变量配置(注:kafka 3台都需要设置,flink仅master设置就好) [root@master ~]# vim /etc/profile 1. 配置完执行命令: [root@master ~]# source /etc/profile 1. 2.创建执行文件,添加启动服务 [root@master ~]# vim start_kafka.sh ...
Flink + Kafka 平台化设计 Kafka 在实时数仓中的应用 问题& 改进 一、背景介绍 1、流平台通用框架 目前流平台通用的架构一般来说包括消息队列、计算引擎和存储三部分,通用架构如下图所示。客户端或者 web 的 log 日志会被采集到消息队列;计算引擎实时计算消息队列的数据;实时计算结果以 Append 或者 Update 的形式...