顺序保证难点本文主要分析 CDC 业务场景中任务级顺序保证,技术选型为:debezium、kafka、flink,其构成了顺序保证中至关重要的每一环,应该充分考虑、分析各组件的对于顺序的支持。首先 debezium 作为采集组件,其分别为 schema topic 和 data topic 提供了不同的时间字段,如下图 schema topic 中提供了事件时间,data topic 中提供了事件
目录记录一次流处理引擎选择的过程1、Spark Streaming2、Kafka Streaming3、Flink最后 记录一次流处理引擎选择的过程先描述下项目需求,要处理的消息来源为RabbitMQ的队列A,队列A的数据是10万个点位(物联网采集点)数据每秒一次推送产生的,现在的需求是:要新增一些虚拟计算点位,点位建立规则是已有物理点位的计算表达式,比如V001为P001+2*P002。每个计
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2023-07-11 16:58:28
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本文是《Flink的sink实战》系列的第二篇,《Flink的sink实战之一:初探》对sink有了基本的了解,本章来体验将数据sink到kafka的操作;版本和环境准备本次实战的环境和版本如下:JDK:1.8.0_211Flink:1.9.2Maven:3.6.0操作系统:macOS Catalina 10.15.3 (MacBook Pro 13-inch, 2018)IDEA:2018.3.
目的最近会不定期抽空整理flink的相关知识,整理的逻辑大纲就是下面自己画的学习框架图。如果有大佬发现下面知识框架有问题也欢迎指出。因为FlinkKafkaConsumer 是flink自己对kafka的数据读取进行管理的中间件,与kafka自带的进度管理方式稍有不同,而kafka又是flink最常用的resource和sink之一。这里对FlinkKafkaConsumer的管理机制进行学习记录
一,背景公司需要用到flink和kafka来处理大数据,对于一个没有接触过这两个东西的40岁程序员,决定自学一下,用了两天的时间终于实现了flink和kafka的对接,目标就是要向kafka输入 "时间戳,温度,设备ID",然后在flink里面按照时间戳分组,再按照设备ID计算的在一个时间段内的温度平均值。 二,运行环境window 10, kafka 2.1.1, flink 1.7.
Flume 概述Flume 是 Hadoop 生态圈子中的一个重要组件,在上一课时中提过,它是一个分布式的、高可靠的、高可用的日志采集工具。Flume 具有基于流式数据的简单灵活的架构,同时兼具高可靠性、高可用机制和故障转移机制。当我们使用 Flume 收集数据的速度超过下游的写入速度时,Flume 会自动做调整,使得数据的采集和推送能够平稳进行。Flume 支持多路径采集、多管道数据接入和多管道
Flink的Checkpoint和savepoint的区别和作用一、Flink的checkpointflink的checkpoint是异步的、分布式的、轻量级的,将同一时间点的task/operator的状态数据全局统一快照处理,包括用户自定义的keyed state和operator state 当未来程序出现问题,可以基于保存的快照容错。checkpoint的原理A:flink会在输入的数据集
Flink学习-DataStream-KafkaConnector摘要本文主要介绍Flink1.9中的DataStream之KafkaConnector,大部分内容翻译、整理自官网。以后有实际demo会更新。可参考kafka-connector如果关注Table API & SQL中的KafkaConnector,请参考Flink学习3-API介绍-SQL1 Maven依赖FlinkKaf
前言之前有文章 《Flink 写入数据到 Kafka 写过 Flink 将处理后的数据后发到 Kafka 消息队列中去,当然我们常用的消息队列可不止这一种,还有 RocketMQ、RabbitMQ 等,刚好 Flink 也支持将数据写入到 RabbitMQ,所以今天我们就来写篇文章讲讲如何将 Flink 处理后的数据写入到 RabbitMQ。前提准备安装 RabbitMQ这里我直接用 doc
Kafka 数据管道是流计算系统中最常用的数据源(Source)和数据目的(Sink)。用户可以把流数据导入到 Kafka 的某个 Topic 中,通过 Flink 算子进行处理后,输出到相同或不同 Kafka 示例的另一个 Topic。Kafka 支持同一个 Topic 多分区读写,数据可以从多个分区读入,也可以写入到多个分区,以提供更
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2023-08-03 18:49:04
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Flink提供了Exactly once特性,是依赖于带有barrier的分布式快照+可部分重发的数据源功能实现的。而分布式快照中,就保存了operator的状态信息。 Flink的失败恢复依赖于 检查点机制 + 可部分重发的数据源。 检查点机制机制:checkpoint定期触发,产生快照,快照中记录了:当前检查点开始时数据源(例如Kafka)中消息的offset。记
Flink对接KafKa消费分词统计Demo1. 环境准备环境需要:KafKa_2.12(1.0.0以上)Java_1.8(java 8/11)Flink1.1 KafKa通过Apache KafKa官网下载KafKa,目前版本最新为KafKa_2.12-2.60,KafKa安装包内已包含Zookeeper下载完成后在本地解压可以看到文件夹KafKa_2.12-2.60 KafKa目录
目录0. 相关文章链接1. Flink中的有状态计算2. 无状态计算3. 有状态计算4. 有状态计算的场景0. 相关文章链接Flink文章汇总1. Flink中的有状态计算注意:Flink中已经对需要进行有状态计算的API,做了封装,底层已经维护好了状态!例如,之前下面代码,直接使用即可,不需要像SparkStreaming那样还得自己updateStateByKey
最近使用Flink的时候注意到一个不大不小的问题,就是关于Flink中使用FlinkKafkaConsumer时并行度设置的问题,这个算子的并行度最好是等于kafka中使用的topic的分区数。大于或者小于分区数都是有问题的,小于这个分区数不能够充分利用kafka的并发性能,大于分区数则会导致算子线程空
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2023-11-23 23:54:30
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1.什么是Exactly-Once 恰好处理一次的意思。不管在处理的时候是否有异常发生,计算的结果都一样。即使在发现机器或者软件故障时,都不会出现数据丢失以及重复处理的情况。(就是每条数据只会被处理一次) Flink 中哪些
文章目录Kafka的Exactly Once1.Kafka Producer1) 副本数据同步策略:2) ISR3) ack 应答机制4) 故障处理细节Exactly Once 语义(精准一次性)Producer 事务2.Kafka Consumer分析2.1消费方式:2.2、分区分配策略2.3、offsetConsumer 事务Flink的Exactly OnceCheckpoint机制che
利用flink从带有kerberos认证kafka中接收消息,每分钟统计各项指标,如每分钟接收的记录数,金额。在统计的时候要累计前一分钟的累计量。统计值 写入mysql,用来前端展示,同时要把消息存入hadoop平台,要在hive建立表 现将把主要逻辑展示如下 1、从指定的kafka的topic接收数据 2、统计数据写入mysql 3、接收的数据写入hdfs,在hive中建外部表的方式,这样速度会
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2023-08-16 14:13:54
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场景描述:之前是做kafka不是通过ssl验证的方式进行接入的,所以就是正常的接受数据。发现我们通过aws服务器去访问阿里云服务器上的kafka的时候,我们服务器要把全部的网关开放给阿里云服务器的kafka这样的话数据就很不安全。所以就从阿里买了kafka服务器这样就能通过公网去访问服务器,然后带验证的kafka集群。下面是flink连接kafka不用验证的代码:不用验证的kafka,flink
还是一样,要先引入依赖,在pom.xml<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-table-planner_2.12</artifactId>
<version>1.10.1</version>
&
在本周的《Flink Friday Tip》中,我们将结合例子逐步讲解 Apache Flink 是如何与 Apache Kafka 协同工作并确保来自 Kafka topic 的消息以 exactly-once 的语义被处理。检查点(Checkpoint)是使 Apache Flink 能从故障恢复的一种内部机制。检查点是 Flink 应用状态的一个一致性副本,包括了输入的读取位点。在发生故障时