Flink 是一个开源的流处理框架,用于处理无界和有界数据流。它提供了低延迟和高吞吐量的数据处理能力,支持事件时间处理和状态管理。
Kafka 是一个分布式流处理平台,主要用于构建实时数据管道和流应用。它能够处理高吞吐量的数据流,并且具有良好的扩展性和容错性。
延迟图(Latency Diagram)通常用于描述系统或应用程序的延迟特性,即数据从输入到输出所需的时间。
原因:
解决方法:
以下是一个简单的 Flink 程序示例,用于从 Kafka 中读取数据并进行处理:
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import java.util.Properties;
public class FlinkKafkaExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 设置 Flink 执行环境
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 配置 Kafka 消费者属性
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
properties.setProperty("group.id", "flink-consumer-group");
// 创建 Kafka 消费者
FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>("test-topic", new SimpleStringSchema(), properties);
// 从 Kafka 中读取数据
DataStream<String> stream = env.addSource(kafkaConsumer);
// 处理数据
DataStream<String> processedStream = stream.map(value -> "Processed: " + value);
// 输出结果
processedStream.print();
// 执行 Flink 程序
env.execute("Flink Kafka Example");
}
}
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