Flink 中的 Kafka 消费者是一个有状态的算子(operator)并且集成了 Flink 的检查点机制，它的状态是所有 Kafka 分区的读取偏移量。...下面我们将一步步的介绍 Flink 如何对 Kafka 消费偏移量做检查点的。在本文的例子中，数据存储在 Flink 的 JobMaster 中。...第一步 如下实例，从包含两个分区的 Kafka Topic 中读取数据，每个分区都含有 ‘A’, ‘B’, ‘C’, ‘D’, ‘E’ 5条消息。我们将两个分区的偏移量都设置为0。 ? 2....第二步 第一步，Kafka 消费者开始从分区 0 读取消息。消息 ‘A’ 正在被处理，第一个消费者的偏移量变成了1。 ? 3. 第三步 第三步，消息 ‘A’ 到达了 Flink Map Task。...两个消费者都开始读取他们下一条消息（分区 0 读取 ‘B’，分区 1 读取 ‘A’）。两个分区各自将偏移量更新为 2 和 1 。
2.2 起始位置配置 Flink Kafka Consumer 可以配置如何确定 Kafka 分区的起始位置。...Kafka Broker（Kafka 0.8 版本提交到 ZooKeeper）的偏移量开始读取分区。...对于每个分区，第一个大于或者等于指定时间戳的记录会被用作起始位置。如果分区的最新记录早于时间戳，则分区简单的读取最新记录即可。在这个模式下，提交到 Kafka 偏移量可以忽略，不用作起始位置。...偏移量是 Consumer 读取每个分区的下一条记录。需要注意的是如果 Consumer 需要读取的分区在提供的偏移量 Map 中没有指定偏移量，那么自动转换为默认的消费组偏移量。...当作业从故障中自动恢复或使用保存点手动恢复时，这些起始位置配置方法不会影响起始位置。在恢复时，每个 Kafka 分区的起始位置由存储在保存点或检查点中的偏移量确定。
它还允许覆盖目标主题，以便一个生产者实例可以将数据发送到多个主题。 3.8 Kafka消费者开始位置配置 Flink Kafka Consumer允许配置如何确定Kafka分区的起始位置。...对于每个分区，时间戳大于或等于指定时间戳的记录将用作起始位置。如果分区的最新记录早于时间戳，则只会从最新记录中读取分区。在此模式下，Kafka中的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从主题的分区0,1和2的指定偏移量开始myTopic。...偏移值应该是消费者应为每个分区读取的下一条记录。...请注意，当作业从故障中自动恢复或使用保存点手动恢复时，这些起始位置配置方法不会影响起始位置。在恢复时，每个Kafka分区的起始位置由存储在保存点或检查点中的偏移量确定。
它还允许覆盖目标主题，以便一个生产者实例可以将数据发送到多个主题。 3.8 Kafka消费者开始位置配置 Flink Kafka Consumer允许配置如何确定Kafka分区的起始位置。...对于每个分区，时间戳大于或等于指定时间戳的记录将用作起始位置。如果分区的最新记录早于时间戳，则只会从最新记录中读取分区。在此模式下，Kafka中的已提交偏移将被忽略，不会用作起始位置。..._20190726191605602.png] 上面的示例将使用者配置为从主题的分区0,1和2的指定偏移量开始myTopic。...偏移值应该是消费者应为每个分区读取的下一条记录。...请注意，当作业从故障中自动恢复或使用保存点手动恢复时，这些起始位置配置方法不会影响起始位置。在恢复时，每个Kafka分区的起始位置由存储在保存点或检查点中的偏移量确定。
咱们会在flink startupMode是如何起作用的 详细去讲 unassignedPartitionsQueue, getFetcherName() + " for " + taskNameWithSubtasks...，接下来看一下kafkaFetcher.runFetchLoop(); KafkaFetch中的runFetchLoop方法，正式开始从kafka中拉取message //fetcher message...Handover handover = this.handover; // kick off the actual Kafka consumer //实际的从kafka中拉取数据的地方...的时候，会add到unassignedPartitionsQueue和sub //具体可以参考 flink startupMode是如何起作用的 if (hasAssignedPartitions...consumer", t); } } } 至此如何从kafka中拉取数据，已经介绍完了
01 引言 Flink 提供了 Apache Kafka 连接器使用精确一次（Exactly-once）的语义在 Kafka topic 中读取和写入数据。...Kafka source 能够通过位点初始化器（OffsetsInitializer）来指定从不同的偏移量开始消费 KafkaSource.builder() // 从消费组提交的位点开始消费...当所有分区都达到其停止偏移量时，Kafka Source 会退出运行。...source 分片的状态同时存储该 partition 的当前消费位点，该分片状态将会在 Kafka 源读取器（source reader）进行快照（snapshot） 时将当前消费位点保存为起始消费位点以将分片状态转换成不可变更的分片...,指定消费主题的哪一个分区 #查看消息落在哪个分区，落在0分区则消费，其他分区没有数 .
default：使用 Kafka 默认的分区器对消息进行分区。fixed：每个 Flink partition 对应最多一个 Kafka partition。...具体值如下所示： group-offsets：从指定的消费组提交到 Zookeeper 或者 Kafka Broker 的偏移量开始消费。 earliest-offset：从最早的偏移量开始消费。...latest-offset：从最末尾偏移量开始消费。 timestamp：从用户为每个 partition 指定的时间戳开始消费。...specific-offsets：从用户为每个 partition 指定的偏移量开始消费。...6.3 Sink 分区 配置项 sink.partitioner 指定了从 Flink 分区到 Kafka 分区的映射关系。默认情况下，Flink 使用 Kafka 默认分区器来对消息进行分区。
Flink提供特殊的Kafka连接器，用于从/向Kafka主题读取和写入数据。Flink Kafka Consumer集成了Flink的检查点机制，可提供一次性处理语义。...为实现这一目标，Flink并不完全依赖Kafka 的消费者组的偏移量，而是在内部跟踪和检查这些偏移。 下表为不同版本的kafka与Flink Kafka Consumer的对应关系。...的检查点后，Flink Kafka Consumer将使用主题中的记录，并以一致的方式定期检查其所有Kafka偏移以及其他操作的状态。...如果作业失败，Flink会将流式程序恢复到最新检查点的状态，并从存储在检查点中的偏移量开始重新使用Kafka的记录。...自定义分区：默认情况下，将使用FlinkFixedPartitioner将每个Flink Kafka Producer并行子任务映射到单个Kafka分区。
第一、earliest：从最起始位置开始消费，当然不一定是从0开始，因为如果数据过期就清掉了，所以可以理解为从现存的数据里最小位置开始消费； 第二、latest：从最末位置开始消费； 第三、...per-partition assignment：对每个分区都指定一个offset，再从offset位置开始消费； 默认情况下，从Kafka消费数据时，采用的是：latest，最新偏移量开始消费数据。...在Flink Kafka Consumer 库中，允许用户配置从每个分区的哪个位置position开始消费数 据，具体说明如下所示： https://ci.apache.org/projects/flink...，同时新增了一个 kafka topic，如何在不重启作业的情况下作业自动感知新的 topic。...为了保证数据的正确性，新发现的 partition 从最早的位置开始读取。
offset 默认情况，从 group offset 开始读，即从消费者组（group.id）提交到 kafka broker 上的位移开始读取分区数据（对于老版本而言，位移是提交到 zookeeper...在恢复时，每个 kafka 分区的起始位移都是由保存在 savepoint 或者 checkpoint 中的位移来决定的 DeserializationSchema 反序列化 如何将从 kafka 中获取的字节流转换为...，那么 Flink 这段如果不配置的话，就会永远读取不到 kafka 新增的分区了 prop.put("flink.partition-discovery.interval-millis", "30000...") 表示每30秒自动发现 kafka 新增的分区信息 Flink的容错机制 当 Flink 开启了 checkpoint 的时候，Flink 会一边消费 topic 的数据，一边定时的将 offset...n （用 Sn 表示），在 apache kafka 中，这个变量表示某个分区最后一次消费的偏移量。
消费起始位置设置 如何设置作业从kafka消费数据最开始的起始位置，这一部分flink也提供了非常好的封装。在构造好的FlinkKafkaConsumer类后面调用如下相应函数，设置合适的其实位置。...setStartFromEarliest，从kafka最早的位置开始读取。 setStartFromLatest，从kafka最新的位置开始读取。...setStartFromSpecificOffsets，从指定分区的offset位置开始读取，如指定的offsets中不存某个分区，该分区从group offset位置开始读取。...或者在停止作业的时候主动做savepoint，启动作业时从savepoint开始恢复。这两种情况下恢复作业时，作业消费起始位置是从之前保存的状态中恢复，与上面提到跟kafka这些单独的配置无关。...如果构建FlinkKafkaProducer时，partition设置为null，此时会使用kafka producer默认分区方式，非key写入的情况下，使用round-robin的方式进行分区，每个
但是要记住，一个群组里消费者数量超过了主题的分区数量，多出来的消费者是没有用处的。 如果是多个应用程序，需要从同一个主题中读取数据，只要保证每个应用程序有自己的消费者群组就行了。...默认值是 latest ，从最新的记录开始读取，另一个值是 earliest ，表示消费者从起始位置读取分区的记录。...2.6.2 从特定偏移量开始记录 到目前为止 , 我们知道了如何使用 poll() 方法从各个分区的最新偏移量处开始处理消息。 不过, 有时候我们也需要从特定的偏移量处开始读取消息。...如果想从分区的起始位置开始读取消息, 或者直接跳到分区的末尾开始读取消息 , 可以使 seekToBeginning(Collection tp) 和seekToEnd( Collectiontp) 这两个方法...不过有时候可能只需要一个消费者从一个主题的所有分区或者某个特定的分区读取数据。这个时候就不需要消费者群组和再均衡了, 只需要把主题或者分区分配给消费者 , 然后开始读取消息并提交偏移量。
消费者通过检查消息的偏移量来区分已经读取过的消息。 偏移量是一种元数据，它是一个不断递增的整数值，在创建消息时， Kafka 会把偏移量添加到消息里。在给定的分区里，每个消息的偏移量都是唯一的。...消费者把每个分区最后读取的消息的偏移量保存在 Zookeeper 或 Kafka 上，如果消费者关闭或重启，它的读取状态不会丢失。---消费者群组消费者是消费者群组的一部分。...为了能够继续之前的工作，消费者需要读取每个分区最后一次提交的偏移量，然后从偏移量指定的地方继续处理。...我们可以在消费者获取分区所有权之后，通过 onPartitionsAssigned() 方法来指定读取消息的起始偏移量。保证消费者总是能够从正确的位置开始读取消息。...这个时候就不需要消费者群组和分区再均衡了，只需要把主题或者分区分配给消费者，然后开始读取消息并提交偏移量。如果是这样的话，就不需要订阅主题，取而代之的是为自己分配分区。
: * latest: 在偏移量无效的情况下，消费者将从最新的记录开始读取数据（在消费者启动之后生成的记录） * earliest: 在偏移量无效的情况下，消费者将从起始位置读取分区的记录...5. auto.offset.reset 该属性指定了消费者在读取一个没有偏移量的分区或者偏移量无效的情况下该作何处理： latest(默认值) ：在偏移量无效的情况下，消费者将从其启动之后生成的最新的记录开始读取数据...； earliest ：在偏移量无效的情况下，消费者将从起始位置读取分区的记录。...其构造器分别如下： /** * @param 需要订阅的主题的集合 * @param Kafka 消费者参数 * @param offsets(可选): 在初始启动时开始的偏移量。...auto.offset.reset 属性的值 latest，即在偏移量无效的情况下，消费者将从其启动之后生成的最新的记录开始读取数据。
然而实时同步数仓从一开始就面临如下几个挑战： 小文件问题。不论是spark的microbatch模式，还是flink的逐条处理模式，每次写入HDFS时都是几M甚至几十KB的文件。...，如起始offset，抓取记录数量，处理时间打印到控制台 spark.streams.addListener(new StreamingQueryListener() { override...kafka消息而不做其他处理，是spark结构化流会自动生成每一套消息对应的kafka元数据，如消息所在主题，分区，消息对应offset等。...kafka每天读取数据约1500万条，被消费的topic共有9个分区。...几点说明如下 1 是否有数据丢失及重复 由于每条记录的分区+偏移量具有唯一性，通过检查同一分区下是否有偏移量重复及不连续的情况，可以断定数据不存丢失及重复消费的情况。
其中--from-beginning 描述了我们从Topic开始位置读取消息。...> Flink Kafka Consumer需要知道如何将Kafka中的二进制数据转换为Java / Scala对象。...KeyValue objectNode包含“key”和“value”字段，其中包含所有字段以及可选的"metadata"字段，该字段公开此消息的偏移量/分区/主题。...);// 第三个分区从43L开始 consumer.setStartFromSpecificOffsets(specificStartOffsets); 对于没有指定的分区还是默认的setStartFromGroupOffsets...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的简单安装和收发消息的命令演示，然后以一个简单的数据提取和一个Event-time的窗口示例让大家直观的感受如何在Apache
简述Kafka的日志目录结构 Kafka 中的消息是以主题为基本单位进行归类的，各个主题在逻辑上相互独立。每个主题又可以分为一个或多个分区。不考虑多副本的情况，一个分区对应一个日志（Log）。...基于日志起始偏移量 基于日志起始偏移量的保留策略的判断依据是某日志分段的下一个日志分段的起始偏移量 baseOffset 是否小于等于 logStartOffset，若是，则可以删除此日志分段。...如上图所示，假设 logStartOffset 等于25，日志分段1的起始偏移量为0，日志分段2的起始偏移量为11，日志分段3的起始偏移量为23，通过如下动作收集可删除的日志分段的文件集合 deletableSegments...： 从头开始遍历每个日志分段，日志分段1的下一个日志分段的起始偏移量为11，小于 logStartOffset 的大小，将日志分段1加入 deletableSegments。...每个新的生产者实例在初始化的时候都会被分配一个 PID，这个 PID 对用户而言是完全透明的。对于每个 PID，消息发送到的每一个分区都有对应的序列号，这些序列号从0开始单调递增。
Kafka 中的消息是以主题为基本单位进行归类的，各个主题在逻辑上相互独立。每个主题又可以分为一个或多个分区。不考虑多副本的情况，一个分区对应一个日志（Log）。...基于日志起始偏移量 基于日志起始偏移量的保留策略的判断依据是某日志分段的下一个日志分段的起始偏移量 baseOffset 是否小于等于 logStartOffset，若是，则可以删除此日志分段。...如上图所示，假设 logStartOffset 等于25，日志分段1的起始偏移量为0，日志分段2的起始偏移量为11，日志分段3的起始偏移量为23，通过如下动作收集可删除的日志分段的文件集合 deletableSegments...： 从头开始遍历每个日志分段，日志分段1的下一个日志分段的起始偏移量为11，小于 logStartOffset 的大小，将日志分段1加入 deletableSegments。...每个新的生产者实例在初始化的时候都会被分配一个 PID，这个 PID 对用户而言是完全透明的。对于每个 PID，消息发送到的每一个分区都有对应的序列号，这些序列号从0开始单调递增。
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