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 

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

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

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

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

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

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

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

01 Mar 2018 Piotr Nowojski (@PiotrNowojski) & Mike Winters (@wints) This post is an adaptation of Piotr Nowojski’s presentation from Flink Forward Berlin 2017. You can find the slides and a recording of the presentation on the Flink Forward Berlin we

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

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

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