Flink提供了一个Kafka连接器,允许它在Kafka主题之间消费和生成数据流。 连接器是Flink分布的一部分,它提供了容错性和恰好一次的语义。 连接器由两部分组成: KafkaSource允许Flink使用来自一个或多个Kafka主题的数据流。 KafkaSink允许Flink为一个或多个Kafka主题生成数据流。 以下是一个如何在Flink的数据流API中创建Ka...
MirrorMaker简化了跨Kafka集群的数据复制,MirrorMaker 2 (MM2) 使用Kafka Connect来增强可扩展性和可靠性。MM2支持跨集群主题复制和增量同步等高级功能,这对于灾难恢复和云迁移至关重要。 MM2的替代品包括Confluence Replicator和LinkedIn Brooklin(开源)。这些工具为Kafka工程师提供了强大的选项,用于维护跨分布式系统的数据...
对应不同版本的问题主要有：
If you want to call a DataStream API to read or write data, you must use a DataStream connector of the related type to connect to Realtime Compute for Apache Flink. For more information about how to configure a DataStream connector, see Settings of DataStream connectors. Create a Kafka sou...
基于这个考量,Kafka 社区在 0.10.0.0 版本推出了流处理组件 Kafka Streams,也正是从这个版本开始,Kafka 正式变身为分布式的流处理平台,而不再仅仅只是消息中间件了,到今天 Kafka 已经是和 Storm、Spark、Flink 同等级的实时流处理平台了。 那么作为流处理平台,kafka与其他大数据流式计算框架相比,优势在哪里呢?
大数据也是Kafka目前大力发展的一个方向,到0.9版本开始提供了Kafka connect为Kafka连接大数据平台提供了便利,flink与Kafka集成是流处理中非常流行的做法。此外Kafka 0.10又提供了Kafka Steam用于实时处理Kafka中的数据流,自身就可以作为一个类似于Spark Streaming 或者Apache Storm的一个流计算处理框架。
st_env.execute("pyflink-kafka-v4") 4.执行 4.1pythonpyflink-kafka-v4.py 4.2flinkrun-mxxx.xxx.xxx.xxx:8081-pypyflink-kafka-v4.py 5.执行结果 +---+|tablename|+--- +|sinkPrint| +|sourceKafkaConn| +---+ 2 rowsinset +I(null,1,prestoEtl...
除Kafka Connect API 之外,Kafka 也可以和其他系统集成,实现数据集成。例如: 和Spark Streaming 集成,用于实时数据分析和机器学习。 和Flink 结合,实现 Exactly-Once 语义的流式处理。 和Storm 联合,构建实时计算工具。 和Hadoop 相结合,用于实时和批量计算。 构建数据管道时需要考虑的主要问题 及时性:支持不同的及时...
Kafka Connect的Rebalance的基础也是依赖于Kafka Group Membership协议,但它自身有两种协议根据协议的不同,Rebalance的过程也有很大的不同。这篇文章对Kafka Connect的两种Rebalance协议:Eager Rebalance和Imcremental Cooperative Rebalance进行分析,让大家明白在各种场景下如何选择合适的connect.protocol。
flink和java kafka结构 flink与kafka的关系,Flink内部节点之间的通信是用Akka,比如jobmanager和taskmanager之间的通信。而operator之间的数据传输是用netty。一句话总结,组件之间的传递用的akka,数据之间的网络传输用的是netty。flink通过akka进行的分布式通信的实现,在