kafka 把收到的消息按 topic 进行分类,因此可以理解为 topic 是一种类别 producer 往kafka 发送消息的用户 consumer 接收kafka 消息的用户 borker kafka 集群可以由多个 kafka 实例组成,每个实例(server)称为 broker 无论是 kafka broker 本身,还是 producer 或者 consumer,
kafka flink 整合springboot flink kafka 事务 中,我们介绍了ApacheKafka的exactly once语义,介绍了各种消息传输语义,producer的幂等特性,事和Kafka Stream的exactly once处理语义。现在我们将从上篇文章结尾的地方开始,深入探讨Apache Kafka的事务。本文档的目标是使读者熟悉Apache Kafka中有效使用事务API所需要的主要概念。
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.AllWindowFunction; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow; import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer; import org.apache.flink.util.Co...
importorg.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; importorg.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; importorg.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer; importorg.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafk...
最近做的一个项目,使用的是pg数据库,公司没有成熟的DCD组件,为了实现数据变更消息发布的功能,我使用SpringBoot集成Flink-CDC 采集PostgreSQL变更数据发布到Kafka。 一、业务价值 监听数据变化,进行异步通知,做系统内异步任务。 架构方案(懒得写了,看图吧):
在Spring Boot项目中集成Flink-connector-kafka,可以实现实时数据流的处理和分析,对于需要处理大规模数据流的应用场景非常有用。以下是对你问题的详细回答: 1. 阐述SpringBoot与Flink-connector-kafka的集成意义 Spring Boot与Flink-connector-kafka的集成,使得开发者能够在Spring Boot框架中轻松地使用Flink来处理Kafka中的...
结合Kafka3实现测试任务的异步分发，确保任务调度的可靠性与扩展性。集成Zookeeper，实现测试环境的动态发现与负载均衡。3. 测试结果分析服务 功能描述：收集测试执行过程中的日志、报告等数据，进行聚合分析，生成可视化测试报告。技术实现：通过Kafka3订阅测试结果主题，实时获取测试数据。使用Flink进行流式数据处理，计算...
DataStreamSource<String> stream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>(kafkaTopic, new SimpleStringSchema(), properties)); stream.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() { @Override public void flatMap(String s, Collector<String> collector) throws Exception { ...
Kafka:作为消息队列,接收来自Spring Boot的数据。 Flink:实时处理从Kafka接收的数据,并将结果存储到Hive中。 Hive:用于存储和查询处理后的数据。 以下是整个处理流程的简要流程图: 发送数据消费数据写入数据Spring Boot应用KafkaFlinkHive 2. 环境搭建 在此示例中,我们需要: ...
如果需要更复杂的限流和流量控制功能,可以考虑使用 Apache Flink 或其他流处理框架。这些框架提供了更强大的流处理能力,可以实现更精细的消息限流。 示例代码(使用 Flink): StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataStream<String> stream = env.addSource(newFlinkKafkaConsumer...