Flink提供了FlinkKafkaConsumer08,使用Kafka的High-level接口,从Kafka中读取指定Topic的数据,如果要从多个Topic读取数据,可以如下操作: 1.application.conf中配置 如果使用了配置管理库typesafe.config,可以在其application.conf按如下方式配置List类型的元素: myToicList:["t1","t2","t3"] 2.读取配置文件 object M…

众所周知,Structured Streaming默认支持Kafka 0.10,没有提供针对Kafka 0.8的Connector,但这对高手来说不是事儿,于是有个Hortonworks的邵大牛(前段时间刚荣升Spark Committer)给出了一个开源的第三方解决方案: https://github.com/jerryshao/spark-kafka-0-8-sql 不过下载下来后,编译不通过: 看来有时候,牛人办事也不一定靠谱,当然从github中的issue记录看,邵大牛认为是spark…

IDEA 路径 src\main\resources\application.properties 配置文件名称为 application.properties 默认的位置在classpath根目录下,或者classpath:/config,file:/,file:config/ 默认的配置文件名字可以使用 --spring.config.name来指定,只需要指定文件的名字,文件扩展名可以省略 指定文件名称: --spring.config.name = app指定文件路径 --spring.…

This is something that strangely doesn’t seem to be that well documented and took me a while to figure out though in the end it’s pretty simple. All that’s required is to add the following NuGet packages and an appsettings.json file. Microsoft.Extens…

引用: Microsoft.Extensions.ConfigurationMicrosoft.Extensions.Configuration.FileExtensionsMicrosoft.Extensions.Configuration.Json 创建json文件: 设置json文件 class Program { public static void Main(string[] args) { var builder = new ConfigurationBuilder() .SetBa…

# -*- coding: utf-8 -*- #分析用户身份审核信息 #python 3.5 #xiaodeng #http://apistore.baidu.com/apiworks/servicedetail/113.html import urllib.parse import urllib.request import time #python UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xff in position 0 #解…

(1)问题:     当使用 grant 权限列表 on 数据库 to '用户名'@'访问主机' identified by '密码'; 时会出现"......near 'identified by '密码'' at line 1"这个错误 (2)原因:     因为新版的的mysql版本已经将创建账户和赋予权限的方式分开了 (3)解决:     创建账户:create user '用户名'@'访问主机' identified by '密码';    赋予权限:grant 权限列表 o…

本文是翻译作品,作者是Piotr Nowojski和Michael Winters.前者是该方案的实现者. 原文地址是https://data-artisans.com/blog/end-to-end-exactly-once-processing-apache-flink-apache-kafka 2017年12月Apache Flink社区发布了1.4版本.该版本正式引入了一个里程碑式的功能:两阶段提交Sink,即TwoPhaseCommitSinkFunction.该SinkFunctio…

转载自 huxihx,原文链接 [译]Flink + Kafka 0.11端到端精确一次处理语义的实现 本文是翻译作品,作者是Piotr Nowojski和Michael Winters.前者是该方案的实现者. 原文地址是An Overview of End-to-End Exactly-Once Processing in Apache Flink® (with Apache Kafka, too!). 目录 一.Flink应用的EOS二.Flink实现EOS应用三.Flink中实现两阶段提交…

1.概述 Apache官方发布HBase2已经有一段时间了,HBase2中包含了许多个Features,从官方JIRA来看,大约有4500+个ISSUES(查看地址),从版本上来看是一个非常大的版本了.本篇博客将为大家介绍HBase2的新特性,以及如何在实战中与Flink.Kafka等组件进行整合. 2.内容 HBase2有哪些新特性值得我们去关注,这里给大家列举部分特定. 2.1 部分新特性预览 2.1.1 Region分配优化 在HBase中遇到比较频繁的问题就是RIT问题,而在新特性中,对…

当Kafka最初创建时,它与Scala生产者和消费者客户端一起运送.随着时间的推移,我们开始意识到这些API的许多限制.例如,我们有一个“高级”消费者API,它支持消费者组并处理故障转移,但不支持许多更复杂的使用场景.我们还有一个“简单”的消费者客户端,提供完全控制,但需要用户自己管理故障转移和错误处理.所以我们设定了重新设计这些客户端,以便开辟与老客户很难或不可能的许多用例,并建立一套我们可以长期支持的API. 第一阶段是在0.8.1中重写生产者API.最近的0.9版本完成了第二阶段,引入了新…

1.概述 最近有同学留言咨询,Flink消费Kafka的一些问题,今天笔者将用一个小案例来为大家介绍如何将Kafka中的数据,通过Flink任务来消费并存储到HDFS上. 2.内容 这里举个消费Kafka的数据的场景.比如,电商平台.游戏平台产生的用户数据,入库到Kafka中的Topic进行存储,然后采用Flink去实时消费积累到HDFS上,积累后的数据可以构建数据仓库(如Hive)做数据分析,或是用于数据训练(算法模型).如下图所示: 2.1 环境依赖 整个流程,需要依赖的组件有Kafka.F…

我们知道Kafka支持Consumer Group的功能,但是最近在应用Consumer Group时发现了一个Topic 的Partition不能100%覆盖的问题. 程序部署后,发现Kafka在pdb组的consumer消费topic时存在问题,consumer无法完全覆盖Topic的各个partition.如下图: 无论我在开启多少个consumer实例,最高覆盖只能达到66%. 进一步跟踪发现,pdb组的consumer覆盖到partition1和partion2. 在kafka的主消费…

使用Flink时,如果从Kafka中读取输入流,默认提供的是String类型的Schema: val myConsumer = new FlinkKafkaConsumer08[String]("Topic名称", new SimpleStringSchema(), properties); 如果存入Kafka中的数据不是JSON,而是Protobuf类型的数据,需要用二进制的Schema进行接收,可以自己实现一个类,很简单,只有一行代码: class ByteArrayDeseria…

1.前言 本文是在<如何计算实时热门商品>[1]一文上做的扩展,仅在功能上验证了利用Flink消费Kafka数据,把处理后的数据写入到HBase的流程,其具体性能未做调优.此外,文中并未就Flink处理逻辑做过多的分析,只因引文(若不特殊说明,文中引文皆指<如何计算实时热门商品>一文)中写的很详细了,故仅给出博主调试犯下的错.文中若有错误,欢迎大伙留言指出,谢谢! 源码在GitHub上,地址:https://github.com/L-Wg/flinkExample: 环境:Flin…

Kafka消费者 从Kafka中读取数据 最近有需求要从kafak上消费读取实时数据,并将数据中的key输出到文件中,用于发布端的原始点进行比对,以此来确定是否传输过程中有遗漏数据. 不废话,直接上代码,公司架构设计 kafak 上有多个TOPIC,此代码每次需要指定一个TOPIC,一个TOPIC有3个分区Partition,所以消费的时候用多线程, 读取数据过程中直接过滤重复的key点,因为原始推送点有20W的量(可能发生在一秒或者几秒).当时我直接用的HASHMAP来过滤. 1.Consum…

原文:ASP.NET Core 中读取 Request.Body 的正确姿势 ASP.NET Core 中的 Request.Body 虽然是一个 Stream ,但它是一个与众不同的 Stream —— 不允许 Request.Body.Position=0 ,这就意味着只能读取一次,要想多次读取,需要借助 MemoryStream ,详见博问 asp.net core中2次读取Request.Body的问题 using (var buffer = new MemoryStream()) {…

需求与场景 上游某业务数据量特别大,进入到kafka一个topic中(当然了这个topic的partition数必然多,有人肯定疑问为什么非要把如此庞大的数据写入到1个topic里,历史留下的问题,现状就是如此庞大的数据集中在一个topic里).这就需要根据一些业务规则把这个大数据量的topic数据分发到多个(成百上千)topic中,以便下游的多个job去消费自己topic的数据,这样上下游之间的耦合性就降低了,也让下游的job轻松了很多,下游的job只处理属于自己的数据,避免成百上千的job都…

ASP.NET Core 5.0 中读取Request中Body信息 记录一下如何读取Request中Body信息 public class ValuesController : ControllerBase { [HttpPost] [Route("Data")] public async Task<string> RequestData() { string body; //获取body Request.EnableBuffering();//可以实现多次读取Body…

戳更多文章: 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口 9-Flink中的Time Flink时间戳和水印 Broadcast广播变量 FlinkTable&SQL Flink实战项目实时热销排行 Flink写入RedisSink 17-Flink消费Kafka写入Mysql 简介 Flink-kafka-connector用来做什么? Ka…

1. 写在前面 在利用flink实时计算的时候,往往会从kafka读取数据写入数据到kafka,但会发现当kafka多个Partitioner时,特别在P量级数据为了kafka的性能kafka的节点有十几个时,一个topic的Partitioner可能有几十个甚至更多,发现flink写入kafka的时候没有全部写Partitioner,而是写了部分的Partitioner,虽然这个问题不容易被发现,但这个问题会影响flink写入kafka的性能和造成单个Partitioner数据过多的问题,更严…

Flink 读写Kafka 在Flink中,我们分别用Source Connectors代表连接数据源的连接器,用Sink Connector代表连接数据输出的连接器.下面我们介绍一下Flink中用于读写kafka的source & sink connector. Apache Kafka Source Connectors Apache Kafka 是一个分布式的流平台,其核心是一个分布式的发布-订阅消息系统,被广泛用于消费与分发事件流. Kafka将事件流组织成为topics.一个topic…

官宣 | Apache Flink 1.12.0 正式发布,流批一体真正统一运行! 原创 Apache 博客 [Flink 中文社区](javascript:void(0) 翻译 | 付典 Review | 徐榜江.朱翥 Apache Flink 社区很荣幸地宣布 Flink 1.12.0 版本正式发布!近 300 位贡献者参与了 Flink 1.12.0 的开发,提交了超过 1000 多个修复或优化.这些修改极大地提高了 Flink 的可用性,并且简化(且统一)了 Flink 的整个 API…

Apache Flink 1.12.0 正式发布 Apache Flink 社区很荣幸地宣布 Flink 1.12.0 版本正式发布!近 300 位贡献者参与了 Flink 1.12.0 的开发,提交了超过 1000 多个修复或优化.这些修改极大地提高了 Flink 的可用性,并且简化(且统一)了 Flink 的整个 API 栈.其中一些比较重要的修改包括: 在 DataStream API 上添加了高效的批执行模式的支持.这是批处理和流处理实现真正统一的运行时的一个重要里程碑. 实现了基于Ku…

2.1 Producer API We encourage all new development to use the new Java producer. This client is production tested and generally both faster and more fully featured than the previous Scala client. You can use this client by adding a dependency on the c…

参考链接:apache kafka系列之在zookeeper中存储结构  http://blog.csdn.net/lizhitao/article/details/23744675 1.topic注册信息 /brokers/topics/[topic] : 存储某个topic的partitions所有分配信息 Schema:   {    "version": "版本编号目前固定为数字1",    "partitions": {       …

Kafka 协议实现中的内存优化 Kafka 协议实现中的内存优化   Jusfr 原创,转载请注明来自博客园 Request 与 Response 的响应格式 Request 与 Response 都是以 长度+内容 形式描述, 见于 A Guide To The Kafka Protocol Request 除了 Size+ApiKey+ApiVersion+CorrelationId+ClientId 这些固定字段, 额外的 RequestMessage 包含了具体请求数据: Reques…

1概要设计 Kafka SocketServer是基于Java NIO来开发的,采用了Reactor的模式,其中包含了1个Acceptor负责接受客户端请求,N个Processor负责读写数据,M个Handler来处理业务逻辑.在Acceptor和Processor,Processor和Handler之间都有队列来缓冲请求. 1.1 kafka.network.Acceptor 这个类继承了AbstractServerThread,实现了Runnable接口,因此它是一个线程类.它的主要职责是监…

很高兴地告诉大家,具备新的里程碑意义的功能的Kafka 0.11.x版本(对应 Confluent Platform 3.3)已经release,该版本引入了exactly-once语义,本文阐述的内容包括: Apache Kafka的exactly-once语义: 为什么exactly-once是一个很难解决的分布式问题: 使用Kafka Stream API来进行正确的exactly-once流式处理: Exactly-once 是真正意义上的难题 从理论上来说,Exactly-once d…

15.如何消费内部topic: __consumer_offsets 主要是要让它来格式化:GroupMetadataManager.OffsetsMessageFormatter 最后用看了它的源码,把这部分挑选出来,自己解析了得到的byte[].核心代码如下: // com.sina.mis.app.ConsumerInnerTopic ConsumerRecords<byte[], byte[]> records = consumer.poll(512); for (ConsumerRe…