--------20190905更新------- 沙雕了,可以用  JSONKeyValueDeserializationSchema,接收ObjectNode的数据,如果有key,会放在ObjectNode中 if (record.key() != null) { node.set("key", mapper.readValue(record.key(), JsonNode.class)); } if (record.value() != null) { node.set(&quo

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

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

转载自 huxihx,原文链接 Apache Flink Kafka consumer Flink提供了Kafka connector用于消费/生产Apache Kafka topic的数据.Flink的Kafka consumer集成了checkpoint机制以提供精确一次的处理语义.在具体的实现过程中,Flink不依赖于Kafka内置的消费组位移管理,而是在内部自行记录和维护consumer的位移. 用户在使用时需要根据Kafka版本来选择相应的connector,如下表所示: Maven依

Flink提供了Kafka connector用于消费/生产Apache Kafka topic的数据.Flink的Kafka consumer集成了checkpoint机制以提供精确一次的处理语义.在具体的实现过程中,Flink不依赖于Kafka内置的消费组位移管理,而是在内部自行记录和维护consumer的位移. 用户在使用时需要根据Kafka版本来选择相应的connector,如下表所示: Maven依赖 支持的最低Flink版本 Kafka客户端类名 说明 flink-connector

Flink+Kafka整合实例 1.使用工具Intellig IDEA新建一个maven项目,为项目命名为kafka01. 2.我的pom.xml文件配置如下. <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSch

1. Flink Flink介绍: Flink 是一个针对流数据和批数据的分布式处理引擎.它主要是由 Java 代码实现.目前主要还是依靠开源社区的贡献而发展.对 Flink 而言,其所要处理的主要场景就是流数据,批数据只是流数据的一个极限特例而已.再换句话说,Flink 会把所有任务当成流来处理,这也是其最大的特点.Flink 可以支持本地的快速迭代,以及一些环形的迭代任务. Flink的特性: Flink是个分布式流处理开源框架: 1>. 即使数据源是无序的或者晚到达的数据,也能保持结果准确

试验环境 Windows:IDEA Linux:Kafka,Zookeeper POM和Demo <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLoc

https://data-artisans.com/blog/kafka-flink-a-practical-how-to https://github.com/dataArtisans/kafka-example http://training.data-artisans.com/exercises/toFromKafka.html Kafka与Flink集成

flume配置: #DBFile DBFile.sources = sources1 DBFile.sinks = sinks1 DBFile.channels = channels1 # DBFile-DB-Source DBFile.sources.sources1.type = spooldir DBFile.sources.sources1.spoolDir =/var/log/apache/flumeSpool//db DBFile.sources.sources1.inputChar

1. 解析参数工具类(ParameterTool) 该类提供了从不同数据源读取和解析程序参数的简单实用方法,其解析args时,只能支持单只参数. 用来解析main方法传入参数的工具类 public class ParseArgsKit { public static void main(String[] args) { ParameterTool parameters = ParameterTool.fromArgs(args); String host = parameters.getRequ

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. 目标 本例模拟中将集成Kafka与Flink:Flink实时从Kafka中获取消息,每隔10秒去统计机器当前可用的内存数并将结果写入到本地文件中. 2. 环境准备 Apache Kafka 0.11.0

转载自 huxihx,原文链接 Kafka与Flink集成 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. 目录 一.目标 二.环境准备 三.创建Flink Streaming工程 四.增加kafka和kafka-connector依赖 五.启动Flink

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

本文主要是想聊聊flink与kafka结合.当然,单纯的介绍flink与kafka的结合呢,比较单调,也没有可对比性,所以的准备顺便帮大家简单回顾一下Spark Streaming与kafka的结合. 看懂本文的前提是首先要熟悉kafka,然后了解spark Streaming的运行原理及与kafka结合的两种形式,然后了解flink实时流的原理及与kafka结合的方式. kafka kafka作为一个消息队列,在企业中主要用于缓存数据,当然,也有人用kafka做存储系统,比如存最近七天的数据.

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

前言 之前文章 <从0到1学习Flink>-- Flink 写入数据到 ElasticSearch 写了如何将 Kafka 中的数据存储到 ElasticSearch 中,里面其实就已经用到了 Flink 自带的 Kafka source connector(FlinkKafkaConsumer).存入到 ES 只是其中一种情况,那么如果我们有多个地方需要这份通过 Flink 转换后的数据,是不是又要我们继续写个 sink 的插件呢?确实,所以 Flink 里面就默认支持了不少 sink,比如

flink对接kafka,官方模式方式是自动维护偏移量 但并没有考虑到flink消费kafka过程中,如果出现进程中断后的事情! 如果此时,进程中段: 1:数据可能丢失 从获取了了数据,但是在执⾏行行业务逻辑过程中发⽣生中断,此时会出现丢失数据现象 2:数据可能重复处理理 flink从kafka拉去数据过程中,如果此时flink进程挂掉,那么重启flink之后,会从当前Topic的 起始偏移量量开始消费 解决flink消费kafka的弊端 上述问题,在任何公司的实际⽣生产中,都会遇到,并且⽐比较

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