每个并发有个编号,只会读取kafka partition  % 总并发数 == 编号 的分区   如: 6 分区, 4个并发 分区: p0 p1 p2 p3 p4 p5 并发: 0 1 2 3    分区 p0 分配给并发 0 :    0 % 4 = 0 分区 p1分配给并发1:    1 % 4 = 1 分区 p2分配给并发2:    2 % 4 = 2 分区 p3 分配给并发 3:    3 % 4 = 3 分区 p4 分配给并发 0 :    4 % 4 = 0 分区 p5 分配给并发 

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

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

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

1. 完成的场景 在很多大数据场景下,要求数据形成数据流的形式进行计算和存储.上篇博客介绍了Flink消费Kafka数据实现Wordcount计算,这篇博客需要完成的是将实时计算的结果写到redis.当kafka从其他端获取数据立刻到Flink计算,Flink计算完后结果写到Redis,整个过程就像流水一样形成了数据流的处理 2. 代码 添加第三方依赖 <dependencies> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.fl

kafka partition(分区)与 group   一. 1.原理图 2.原理描述 一个topic 可以配置几个partition,produce发送的消息分发到不同的partition中,consumer接受数据的时候是按照group来接受,kafka确保每个partition只能同一个group中的同一个consumer消费,如果想要重复消费,那么需要其他的组来消费.Zookeerper中保存这每个topic下的每个partition在每个group中消费的offset 新版kafka

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

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

Flink消费Kafka https://blog.csdn.net/boling_cavalry/article/details/85549434 https://www.cnblogs.com/smartloli/p/12499142.html Flink消费rocketMQ https://github.com/apache/rocketmq-externals/tree/master/rocketmq-flink

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

canal使用非flatmessage方式获取mysql bin log日志发至kafka比直接发送json效率要高很多,数据发到kafka后需要实时解析为json,这里可以使用strom或者flink,公司本来就是使用strom解析,但是在吞吐量上有瓶颈,优化空间不大.所以试一试通过flink来做. 非flatmessage需要使用特定的反序列化方式来处理为Message对象,所以这里需要自定义一个类 /** * 反序列化canal binlog * * @author @ 2019-02-2

原文  https://www.cnblogs.com/liuwei6/p/6900686.html 一. 1.原理图 2.原理描述 一个topic 可以配置几个partition,produce发送的消息分发到不同的partition中,consumer接受数据的时候是按照group来接受,kafka确保每个partition只能同一个group中的同一个consumer消费,如果想要重复消费,那么需要其他的组来消费.Zookeerper中保存这每个topic下的每个partition在每个g

一.背景说明 需求为从Kafka消费对应主题数据,通过TableApi对数据进行WordCount后,基于DDL写法将数据写入ES. 二.代码部分 说明:代码中关于Kafka及ES的连接部分可以抽象到单独的工具类使用,这里只是一个演示的小demo,后续操作均可自行扩展,如Kakfa一般处理为json格式数据,引入fastjson等工具使用富函数进行格式处理即可. package com.flinksql.test; import org.apache.flink.api.common.funct

WARN - The configuration 'zookeeper.connect' was supplied but isn't a known config.WARN - The configuration 'input.topic' was supplied but isn't a known config.WARN - Bootstrap broker ip:9092 disconnected       WARN - Bootstrap broker ip:9092 disconn

参数的设定:参考资料 不错的资料:http://blog.csdn.net/honglei915/article/details/37697655 http://developer.51cto.com/art/201501/464491.htm 注意:在配置文件server.properties中指定了partition的数量num.partitions.这指的是多单个topic的partition数量之和.若有多个broker,可能partition分布在不同的节点上,则多个broker的所有

原文链接:Kafka深度解析 背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个partition内的消息顺序传输 同时支持离线数据处理和实时数据处理 为什么要用消息系统 解耦在项目启动之初来预测将来项目会碰到

本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 1. Kafka-connector概述及FlinkKafkaConsumer(kafka source) 1.1回顾kafka 1.最初由Linkedin 开发的分布式消息中间件现已成为Apache顶级项目 2.面向大数据 3.基本概念: 1.Broker 2.Topic 3.Partition 4.Pro

最近flink已经变得比较流行了,所以大家要了解flink并且使用flink.现在最流行的实时计算应该就是flink了,它具有了流计算和批处理功能.它可以处理有界数据和无界数据,也就是可以处理永远生产的数据.具体的细节我们不讨论,我们直接搭建一个flink功能.总体的思路是source -> transform -> sink,即从source获取相应的数据来源,然后进行数据转换,将数据从比较乱的格式,转换成我们需要的格式,转换处理后,然后进行sink功能,也就是将数据写入到相应的db里边或文

今天又有小伙伴在群里问 slot 和 kafka topic 分区(以下topic,默认为 kafka 的 topic )的关系,大概回答了一下,这里整理一份 首先必须明确的是,Flink Task Manager 的 slot 数 和 topic 的分区数是没有直接关系的,而这个问题其实是问的是: 任务的并发数与 slot 数的关系 最大并发数 = slot 数 这里有两个原因:每个算子的不同并行不能在同一slot,不同的算子可以共享 slot ,所以最大并行度 就等于 slot 数. 这样就

Flink Kafka Connector 是 Flink 内置的 Kafka 连接器,它包含了从 Kafka Topic 读入数据的 Flink Kafka Consumer 以及向 Kafka Topic 写出数据的 Flink Kafka Producer,除此之外 Flink Kafa Connector 基于 Flink Checkpoint 机制提供了完善的容错能力.本文从 Flink Kafka Connector 的基本使用到 Kafka 在 Flink 中端到端的容错原理展开讨