首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何从FlinkKafkaConsumer获取最新的消息偏移量?

从FlinkKafkaConsumer获取最新的消息偏移量可以通过以下步骤实现:

  1. 创建一个FlinkKafkaConsumer实例,并配置相关的Kafka连接信息和消费者组ID。
  2. 使用Flink的DataStream API将FlinkKafkaConsumer添加到你的Flink作业中。
  3. 在Flink作业中使用FlinkKafkaConsumer的assignTimestampsAndWatermarks方法为数据流分配时间戳和水印。
  4. 在Flink作业中使用FlinkKafkaConsumer的setCommitOffsetsOnCheckpoints方法开启将消费者的偏移量保存到检查点的功能。
  5. 在Flink作业中使用FlinkKafkaConsumer的getRuntimeContext方法获取运行时上下文。
  6. 在需要获取最新消息偏移量的地方,使用运行时上下文的getKafkaConsumer方法获取Kafka消费者实例。
  7. 使用Kafka消费者实例的assignment方法获取当前消费者分配到的所有分区。
  8. 遍历每个分区,使用Kafka消费者实例的position方法获取每个分区的最新消息偏移量。

以下是一个示例代码:

代码语言:java
复制
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.internals.KafkaTopicPartition;

import java.util.Map;

public class KafkaOffsetExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 设置Kafka连接信息和消费者组ID
        String kafkaServers = "localhost:9092";
        String kafkaTopic = "my-topic";
        String consumerGroup = "my-consumer-group";

        // 创建FlinkKafkaConsumer实例
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>(kafkaTopic, new SimpleStringSchema(), properties);
        kafkaConsumer.setStartFromLatest();

        // 将FlinkKafkaConsumer添加到Flink作业中
        DataStream<String> stream = env.addSource(kafkaConsumer);

        // 为数据流分配时间戳和水印
        stream.assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<String>(Time.seconds(10)) {
            @Override
            public long extractTimestamp(String element) {
                // 从消息中提取时间戳
                return Long.parseLong(element.split(",")[0]);
            }
        });

        // 开启将消费者的偏移量保存到检查点的功能
        env.enableCheckpointing(5000);
        kafkaConsumer.setCommitOffsetsOnCheckpoints(true);

        // 获取运行时上下文
        Map<KafkaTopicPartition, Long> offsets = getOffsetsFromKafkaConsumer(kafkaConsumer.getRuntimeContext());

        // 遍历每个分区,获取最新消息偏移量
        for (Map.Entry<KafkaTopicPartition, Long> entry : offsets.entrySet()) {
            KafkaTopicPartition partition = entry.getKey();
            long offset = entry.getValue();
            System.out.println("Partition: " + partition + ", Offset: " + offset);
        }

        env.execute("Kafka Offset Example");
    }

    private static Map<KafkaTopicPartition, Long> getOffsetsFromKafkaConsumer(RuntimeContext context) {
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = (FlinkKafkaConsumer<String>) context.getKafkaConsumer();
        return kafkaConsumer.assignment()
                .stream()
                .collect(Collectors.toMap(partition -> partition, kafkaConsumer::position));
    }
}

在上述示例中,我们创建了一个FlinkKafkaConsumer实例,并配置了Kafka连接信息和消费者组ID。然后,我们将FlinkKafkaConsumer添加到Flink作业中,并为数据流分配时间戳和水印。接下来,我们开启了将消费者的偏移量保存到检查点的功能。最后,我们使用运行时上下文的getKafkaConsumer方法获取Kafka消费者实例,并使用该实例的assignment方法获取当前消费者分配到的所有分区。然后,我们遍历每个分区,使用Kafka消费者实例的position方法获取每个分区的最新消息偏移量。

请注意,上述示例中的代码仅用于演示目的,实际使用时需要根据具体情况进行适当的修改和调整。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Kafka消费者 之 如何提交消息偏移量

参考下图消费位移,x 表示某一次拉取操作中此分区消息最大偏移量,假设当前消费者已经消费了 x 位置消息,那么我们就可以说消费者消费位移为 x ,图中也用了 lastConsumedOffset...KafkaConsumer 类提供了 partition(TopicPartition) 和 committed(TopicPartition) 两个方法来分别获取上面所说 postion 和 committed...commitSync() 方法会根据 poll() 方法拉取最新位移来进行提交,只要没有发生不可回复错误,它就会阻塞消费者线程直至位移提交完成。...对于采用 commitSync() 无参方法而言,它提交消费位移频率和拉取批次消息、处理批次消息频率是一样。...如果提交失败,错误信息和偏移量会被记录下来。 三、同步和异步组合提交 一般情况下,针对偶尔出现提交失败,不进行重试不会有太大问题,因为如果提交失败是因为临时问题导致,那么后续提交总会有成功

3.4K41

Flink Kafka Connector

flink-connector-kafka_2.11 1.7.0 FlinkKafkaConsumer、FlinkKafkaProducer >= 1.0.0 这是一个通用 Kafka 连接器,会追踪最新版本...对于每个分区,第一个大于或者等于指定时间戳记录会被用作起始位置。如果分区最新记录早于时间戳,则分区简单读取最新记录即可。在这个模式下,提交到 Kafka 偏移量可以忽略,不用作起始位置。...如果作业失败,Flink 会最新检查点状态恢复流处理程序,并从保存在检查点中偏移量重新开始消费来自 Kafka 记录。 因此,检查点间隔定义了程序在发生故障时最多可以回退多少。...当作业开始运行,首次检索分区元数据后发现所有分区会最早偏移量开始消费。 默认情况下,分区发现是禁用。...2.5 偏移量提交 Flink Kafka Consumer 可以配置如何偏移量提交回 Kafka Broker。

4.6K30

Flink实战(八) - Streaming Connectors 编程

如果所涉及数据具有比写入更少读取,则更好方法可以是外部应用程序Flink获取所需数据。在可查询状态界面,允许通过Flink被管理状态,按需要查询支持这个。...请注意,由于使用者容错能力(请参阅下面的部分以获取更多详细信息),因此对损坏消息执行失败将使消费者尝试再次反序列化消息。...如果找不到分区偏移量,auto.offset.reset将使用属性中设置。 setStartFromEarliest()/ setStartFromLatest() 最早/最新记录开始。...对于每个分区,时间戳大于或等于指定时间戳记录将用作起始位置。如果分区最新记录早于时间戳,则只会最新记录中读取分区。在此模式下,Kafka中已提交偏移将被忽略,不会用作起始位置。...还可以指定消费者应从每个分区开始的确切偏移量: Java Scala 上面的示例将使用者配置为主题分区0,1和2指定偏移量开始myTopic。

1.9K20

Flink实战(八) - Streaming Connectors 编程

如果所涉及数据具有比写入更少读取,则更好方法可以是外部应用程序Flink获取所需数据。在可查询状态界面,允许通过Flink被管理状态,按需要查询支持这个。...请注意,由于使用者容错能力(请参阅下面的部分以获取更多详细信息),因此对损坏消息执行失败将使消费者尝试再次反序列化消息。...如果找不到分区偏移量,auto.offset.reset将使用属性中设置。 setStartFromEarliest()/ setStartFromLatest() 最早/最新记录开始。...对于每个分区,时间戳大于或等于指定时间戳记录将用作起始位置。如果分区最新记录早于时间戳,则只会最新记录中读取分区。在此模式下,Kafka中已提交偏移将被忽略,不会用作起始位置。...如果作业失败,Flink会将流式程序恢复到最新检查点状态,并从存储在检查点中偏移量开始重新使用来自Kafka记录。 因此,绘制检查点间隔定义了程序在发生故障时最多可以返回多少。

2.8K40

Apache-Flink深度解析-DataStream-Connectors之Kafka

Kafka利用Push模式发送消息,利用Pull方式拉取消息。 发送消息 如何向已经存在Topic中发送消息呢,当然我们可以API方式编写代码发送消息。...KeyValue objectNode包含“key”和“value”字段,其中包含所有字段以及可选"metadata"字段,该字段公开此消息偏移量/分区/主题。...() - 最新记录开始; consumer.setStartFromTimestamp(...); // 指定epoch时间戳(毫秒)开始; consumer.setStartFromGroupOffsets...(); // 默认行为,从上次消费偏移量进行继续消费。...小结 本篇重点是向大家介绍Kafka如何在Flink中进行应用,开篇介绍了Kafka简单安装和收发消息命令演示,然后以一个简单数据提取和一个Event-time窗口示例让大家直观感受如何在Apache

1.8K20

币聪财经:炒币新手如何获取最新一手消息,看这些站就够了!

尽管如此,编辑风格和演示文稿差异会吸引不同品味,因此有多种选择可供选择。 在这里,我们推荐一些最好加密货币新闻网站,以便了解区块链世界最新消息。...CCN 2013年开始作为Cryptonews.com,然后重新命名,CCN是较新,更成熟新闻网站之一。该网站每月页面浏览量达到1200万次,按月流量排在前5位。...新闻往往很短,因此很容易消化,这对那些想要快速了解当前状况的人来说是个好消息。 比特币一个功能是人们在许多其他地方找不到是对赌博网站评论。...这些指南提供了初学者对所有加密内容看法,硬币到区块链公司再到分散平台等。指南详细描述了主题是什么以及如何使用它。...关于如何开采某些硬币,采矿是什么,如何购买采矿设备等主题填写了该网站这一部分 - 更不用说有关采矿相关故事新闻了。

2.3K20

Flink实战(八) - Streaming Connectors 编程

如果所涉及数据具有比写入更少读取,则更好方法可以是外部应用程序Flink获取所需数据。在可查询状态界面,允许通过Flink被管理状态,按需要查询支持这个。...请注意,由于使用者容错能力(请参阅下面的部分以获取更多详细信息),因此对损坏消息执行失败将使消费者尝试再次反序列化消息。...如果找不到分区偏移量,auto.offset.reset将使用属性中设置。 setStartFromEarliest()/ setStartFromLatest() 最早/最新记录开始。...对于每个分区,时间戳大于或等于指定时间戳记录将用作起始位置。如果分区最新记录早于时间戳,则只会最新记录中读取分区。在此模式下,Kafka中已提交偏移将被忽略,不会用作起始位置。...还可以指定消费者应从每个分区开始的确切偏移量: Java Scala 上面的示例将使用者配置为主题分区0,1和2指定偏移量开始myTopic。

1.9K20

2021年大数据Flink(十五):流批一体API Connectors ​​​​​​​Kafka

kafka topic,如何在不重启作业情况下作业自动感知新 topic。...该情况下如何在不重启作业情况下动态感知新扩容 partition?...此时 FlinkKafkaConsumer 内部会启动一个单独线程定期去 kafka 获取最新 meta 信息。...每次获取最新 kafka meta 时获取正则匹配最新 topic 列表。 l针对场景二,设置前面的动态发现参数,在定期获取 kafka 最新 meta 信息时会匹配新 partition。...,没有记录最新/最后消息开始消费 /earliest有offset记录记录位置开始消费,没有记录最早/最开始消息开始消费         props.setProperty("flink.partition-discovery.interval-millis

1.4K20

Apache-Flink深度解析-DataStream-Connectors之Kafka

Kafka利用Push模式发送消息,利用Pull方式拉取消息。 发送消息 如何向已经存在Topic中发送消息呢,当然我们可以API方式编写代码发送消息。...KeyValue objectNode包含“key”和“value”字段,其中包含所有字段以及可选"metadata"字段,该字段公开此消息偏移量/分区/主题。...() - 最新记录开始; consumer.setStartFromTimestamp(...); // 指定epoch时间戳(毫秒)开始; consumer.setStartFromGroupOffsets...(); // 默认行为,从上次消费偏移量进行继续消费。...小结 本篇重点是向大家介绍Kafka如何在Flink中进行应用,开篇介绍了Kafka简单安装和收发消息命令演示,然后以一个简单数据提取和一个Event-time窗口示例让大家直观感受如何在Apache

1.2K70

如何获取流式应用程序中checkpoint最新offset

对于Spark: 在流式应用中,Spark Streaming/Structured Streaming会将关于应用足够多信息checkpoint到高可用、高容错分布式存储系统,如HDFS中,以便故障中进行恢复...元数据checkpoint 顾名思义,就是将定义流式应用程序中信息保存到容错系统中,用于运行流应用程序driver节点发生故障时,进行容错恢复。...阐述如何通过程序获取checkpoint中最新offset,以此为思路,来解决生产中实际问题。...spark.sql.streaming.aggregation.stateFormatVersion":"2","spark.sql.shuffle.partitions":"1"}} 2400000001667289 最终获取最新...此外,要注意commits目录下记录是已完成批次信息。在实际进行offset比对时,要以此为基准再去获取offsets目录下offsets信息。

1.3K20

如何在 WordPress 中获取最新被评论文章列表

我之前「WordPress 文章查询教程6:如何使用排序相关参数」中详细介绍了文章查询排序参数,其中介绍可以通过评论数进行排序: $query = new WP_Query( array(...'orderby' => 'comment_count' ) ); 但是需求总是不停变化,现在又有了新需求,获取最新被评论文章列表,意思就是某篇文章刚被评论,它就排到最前面,在某些社交需求网站可能需要用到...但是使用 SQL 来实现可能就会造成 API 不一致问题,无法直接使用 WP_Query 进行各种操作,所以最好是通过 posts_clauses 接口实现让 WP_Query 排序参数支持 comment_date...$order}"; } return $clauses; }, 10, 2); 上面的代码简单解释一下,就是通过 posts_clauses 接口实现文章表和评论表连表,然后通过评论时间进行排序获取最新被评论文章列表...当然你也可以不需要了解和使用上面的代码,因为 WPJAM Basic 已经整合,你只需要知道最后可以通过下面简单方式就能够获取最新被评论文章列表: $query = new WP_Query( array

1.5K30

Flinksink实战之三:cassandra3

本文是《Flinksink实战》系列第三篇,主要内容是体验Flink官方cassandra connector,整个实战如下图所示,我们先从kafka获取字符串,再执行wordcount操作,然后将结果同时打印和写入...获取字符串消息,然后转成Tuple2类型数据集写入cassandra,写入关键点是Tuple内容和指定SQL中参数匹配: package com.bolingcavalry.addsink;...SimpleStringSchema(), properties ); //指定最新位置开始消费,相当于放弃历史消息...去前面创建发送kafka消息会话模式窗口,发送一个字符串"aaa bbb ccc aaa aaa aaa"; 查看cassandra数据,发现已经新增了三条记录,内容符合预期: ?...SimpleStringSchema(), properties ); //指定最新位置开始消费,相当于放弃历史消息

1.1K10

深入研究RocketMQ消费者是如何获取消息

那王子今天和大家聊一聊RocketMQ消费者是如何获取消息,通过学习知识来找回状态吧。 废话不多说,我们开始吧。 消费者组 首先我们了解一个概念,什么是消费者组。...Broker如何读取消息返回给消费者 接下来我们来聊聊Broker是如何读取消息返回给消费者。...那么当消费者发送请求到Broker中拉取消息时,假设是第一次拉取,就会MessageQueue中第一条消息开始拉取。...如何定位到第一条消息位置呢,首先Broker会找到MessageQueue对应ConsumerQueue,里面找到这条消息offset,然后通过offset去CommitLog中读取消息数据,把消息返回给消费者...下次消费者再去这个MessageQueue中拉取消息时,就会记录消费位置继续拉取消息,而不用从头获取了。 总结 好了,到这里本篇文章就结束了。

1.9K21

干货 | Flink Connector 深度解析

消费起始位置设置 如何设置作业kafka消费数据最开始起始位置,这一部分flink也提供了非常好封装。在构造好FlinkKafkaConsumer类后面调用如下相应函数,设置合适其实位置。...setStartFromEarliest,kafka最早位置开始读取。 setStartFromLatest,kafka最新位置开始读取。...此时FLinkKafkaConsumer内部会启动一个单独线程定期去kafka获取最新meta信息。...针对场景一,还需在构建FlinkKafkaConsumer时,topic描述可以传一个正则表达式描述pattern。每次获取最新kafka meta时获取正则匹配最新topic列表。...针对场景二,设置前面的动态发现参数,在定期获取kafka最新meta信息时会匹配新partition。为了保证数据正确性,新发现partition最早位置开始读取。 ?

2.1K40
领券