boolean isEndOfStream(Tuple2 nextElement) { return false; } @Override // 反序列化 kafka...{ return new Tuple2(record.topic(), new String(record.value(), "UTF-8")); } @Override //告诉 Flink...我输入的数据类型, 方便 Flink 的类型推断 public TypeInformation> getProducedType() { return...System.out.println("topic==== " + value.f0); } }); // execute program env.execute("Flink
3.4 Kafka 1.0.0+ Connector 从Flink 1.7开始，有一个新的通用Kafka连接器，它不跟踪特定的Kafka主要版本。...除了从模块和类名中删除特定的Kafka版本之外，API向后兼容Kafka 0.11连接器。...请注意，由于使用者的容错能力（请参阅下面的部分以获取更多详细信息），因此对损坏的消息执行失败将使消费者尝试再次反序列化消息。...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。...setStartFromGroupOffsets（默认行为） 从group.idKafka代理（或Zookeeper for Kafka 0.8）中的消费者组（在消费者属性中设置）提交的偏移量开始读取分区
Kafka附带一个命令行客户端，它将从文件或标准输入中获取输入，并将其作为消息发送到Kafka集群。...3.4 Kafka 1.0.0+ Connector 从Flink 1.7开始，有一个新的通用Kafka连接器，它不跟踪特定的Kafka主要版本。...除了从模块和类名中删除特定的Kafka版本之外，API向后兼容Kafka 0.11连接器。...请注意，由于使用者的容错能力（请参阅下面的部分以获取更多详细信息），因此对损坏的消息执行失败将使消费者尝试再次反序列化消息。...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。
3.4 Kafka 1.0.0 Connector 从Flink 1.7开始，有一个新的通用Kafka连接器，它不跟踪特定的Kafka主要版本。 相反，它在Flink发布时跟踪最新版本的Kafka。...除了从模块和类名中删除特定的Kafka版本之外，API向后兼容Kafka 0.11连接器。...请注意，由于使用者的容错能力（请参阅下面的部分以获取更多详细信息），因此对损坏的消息执行失败将使消费者尝试再次反序列化消息。...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。...setStartFromGroupOffsets（默认行为） 从group.idKafka代理（或Zookeeper for Kafka 0.8）中的消费者组（在消费者属性中设置）提交的偏移量开始读取分区
; import org.apache.kafka.common.PartitionInfo; import org.apache.kafka.common.TopicPartition; import...topicPartitions.add(new TopicPartition(partition.topic(), partition.partition())); } // 手动分配分区...// 遍历每个分区获取其未消费消息数并累加 for (PartitionInfo partition : partitions) { TopicPartition...tp = new TopicPartition(partition.topic(), partition.partition()); // 获取消费者的当前偏移量...topicPartitions.add(new TopicPartition(partition.topic(), partition.partition())); } // 手动分配分区
/latest... 6.动态分区检测(当kafka的分区数变化/增加时,Flink能够检测到!)...每次获取最新 kafka meta 时获取正则匹配的最新 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 信息时会匹配新的 partition。... * 6.动态分区检测(当kafka的分区数变化/增加时,Flink能够检测到!) ...");//消费者组id props.setProperty("auto.offset.reset","latest");//latest有offset记录从记录位置开始消费,没有记录从最新的.../最后的消息开始消费 /earliest有offset记录从记录位置开始消费,没有记录从最早的/最开始的消息开始消费 props.setProperty("flink.partition-discovery.interval-millis
Flink 版本：1.13 Kafka Connector 提供了从 Kafka topic 中消费和写入数据的能力。 1....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。...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。...为了控制消息到分区的路由，也可以提供一个自定义的 Sink 分区器。’fixed’ 分区器会将相同 Flink 分区中的消息写入同一个 Kafka 分区，从而减少网络连接的开销。...Kafka 消息按照配置 Format 进行反序列化和序列化，例如 csv、json、avro。因此，数据类型映射由特定 Format 决定。
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。...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 。...同时，消费者会继续从 Kafka 分区中读取更多消息。 ? 6.
如果不设置，会有默认的，但是默认的不方便管理)：groupId 5.消费者属性-offset重置规则，如earliest/latest…：offset 6.动态分区检测：dynamic partition...●消费消息 /export/server/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh --topic flink-topic \ --bootstrap-server node1...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...每次获取最新 kafka meta 时获取正则匹配的最新 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 信息时会匹配新的partition。
kafka的基本概念请参考：kafka入门介绍 更多kafka的文章请关注浪尖公众号，阅读。 首先，我们先看下图，这是一张生产消息到kafka，从kafka消费消息的结构图。 ?...当然， 这张图很简单，拿这张图的目的是从中可以得到的跟本节文章有关的消息，有以下两个： 1，kafka中的消息不是kafka主动去拉去的，而必须有生产者往kafka写消息。...2，kafka是不会主动往消费者发布消息的，而必须有消费者主动从kafka拉取消息。...那么这个时候就有了个疑问，在前面kafka小节中，我们说到了kafka是不会主动往消费者里面吐数据的，需要消费者主动去拉去数据来处理。那么flink是如何做到基于事件实时处理kafka的数据呢？...从输入到计算到输出完整的计算链条的调用过程，后面浪尖会出文章介绍。在这里只关心flink如何从主动消费数据，然后变成事件处理机制的过程。
kafka 通常应用于两大类应用： 构建实时数据流管道，以可靠的获取系统或应用之间的数据。 构建实时转换或响应数据流的应用程序。...kafka 的流处理，可以持续获取输入流的数据，然后进行加工处理，最后写入到输出流。...kafka 的流处理强依赖于 kafka 本身，并且只是一个类库，与当前知名的流处理框架如 spark 和 flink 还是有不小的区别和差距。...通过低级 API ，消费者可以指定消费特定的 partition 分区，但是对于故障转移等情况需要自己去处理。...高级 API 则进行了很多底层处理并抽象了出来，消费者会被自动分配分区，并且当出现故障转移或者增减消费者或分区等情况时，会自动进行消费者再平衡，以确保消息的消费不受影响。
前言 ---- 我们知道，生产者发送消息到主题，消费者订阅主题（以消费者组的名义订阅），而主题下是分区，消息是存储在分区中的，所以事实上生产者发送消息到分区，消费者则从分区读取消息，那么，这里问题来了，...同一时刻，一条消息只能被组中的一个消费者实例消费 消费者组订阅这个主题，意味着主题下的所有分区都会被组中的消费者消费到，如果按照从属关系来说的话就是，主题下的每个分区只从属于组中的一个消费者，不可能出现组中的两个消费者负责同一个分区...我们知道，Kafka它在设计的时候就是要保证分区下消息的顺序，也就是说消息在一个分区中的顺序是怎样的，那么消费者在消费的时候看到的就是什么样的顺序，那么要做到这一点就首先要保证消息是由消费者主动拉取的（...倘若，两个消费者负责同一个分区，那么就意味着两个消费者同时读取分区的消息，由于消费者自己可以控制读取消息的offset，就有可能C1才读到2，而C1读到1，C1还没处理完，C2已经读到3了，则会造成很多浪费...// partitionsPerTopic表示主题和分区数的映射 // 获取主题下有多少个分区 Integer numPartitionsForTopic
Kafka消息。...Kafka消费者 Flink 的 Kafka 消费者：FlinkKafkaConsumer（对于 Kafka 0.11.x 版本为 FlinkKafkaConsumer011，对于 Kafka 0.10...Flink 所有版本的 Kafka Consumer 都具有上述配置起始位置的方法： setStartFromGroupOffsets（默认行为）：从消费者组（通过消费者属性 group.id 配置）提交到...当作业开始运行，首次检索分区元数据后发现的所有分区会从最早的偏移量开始消费。 默认情况下，分区发现是禁用的。...当使用 Flink 1.3.x 之前的版本，消费者从保存点恢复时，无法在恢复的运行启用分区发现。如果要启用，恢复将失败并抛出异常。
主题与分区： - 主题（Topic）：消息分类的逻辑概念，每个主题代表一类消息，生产者向特定主题发布消息，消费者订阅感兴趣的主题以消费消息。...生产者与消费者： - 生产者（Producer）：负责创建消息并将消息发送到指定主题的指定分区（或由Kafka自动分配）。...消费者可以以组（Group）的形式组织，同一组内的消费者共同消费主题的所有分区，且每个分区只能被该组内的一个消费者消费，从而实现负载均衡和消息的并行处理。...消费者可以采用拉（Pull）模式从Broker获取消息，也可以选择性的从特定偏移量开始消费。 4....Offset与消费进度管理： - Offset：每个消费者组对每个分区维护一个消费进度（Offset），表示已消费到的消息位置。
0.10 Example"); 从 Flink 与 kafka 结合的代码可以 get 到： 注册数据 source 编写运行逻辑 注册数据 sink 调用 env.execute 相比于 Spark...，需要扩展 kafka 的分区或者增加 kafka 的 topic，这时就要求实时处理程序，如 SparkStreaming、flink 能检测到 kafka 新增的 topic 、分区及消费新增分区的数据...2.7.2 Flink 入口类是 FlinkKafkaConsumerBase，该类是所有 flink 的 kafka 消费者的父类。...本例中的 Flink 应用如图 11 所示包含以下组件： 一个source，从Kafka中读取数据（即KafkaConsumer） 一个时间窗口化的聚会操作 一个sink，将结果写回到Kafka（即KafkaProducer...2.9.1 Spark Streaming 的背压 Spark Streaming 跟 kafka 结合是存在背压机制的，目标是根据当前 job 的处理情况来调节后续批次的获取 kafka 消息的条数。
在一个分区内，这些消息被索引并连同时间戳存储在一起。其它被称为 Consumer 消费者的进程可以从分区订阅消息。Kafka 运行在一个由一台或多台服务器组成的集群上，并且分区可以跨集群结点分布。...Kafka 重要概念： 1）、Producer： 消息生产者，向 Kafka Broker 发消息的客户端； 2）、Consumer：消息消费者，从 Kafka Broker 取消息的客户端； 3...一个分区只能由组内一个消费者消费，消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者； 4）、Broker：一台 Kafka 机器就是一个 Broker。...，以及消费者消费数据的对象，都是 Leader； 9）、Follower：每个分区多个副本的“从”副本，实时从 Leader 中同步数据，保持和 Leader 数据的同步。...Topic数据，此种方式使用最多，面试时被问的最多； 2.Direct方式是直接连接kafka分区来获取数据，从每个分区直接读取数据大大提高并行能力 3.Direct方式调用Kafka低阶API(底层API
Kafka 中的主题（topic）通常被划分为多个分区，每个分区都包含有序的消息序列。分区器决定了生产者发送的消息应该被分配到哪个分区中。...通过配置 partitioner.class，用户可以自定义分区算法，以满足特定的业务需求。Kafka 提供了默认的分区器，也允许用户根据自己的逻辑实现自定义的分区器。...这样的自定义分区策略可以帮助实现一些特定的业务逻辑，例如确保相关的消息被发送到相同的分区，以提高消费的局部性。...在没有显式配置 partitioner.class 的情况下，Kafka 使用默认的分区器，该分区器根据消息的键（如果有）或者采用轮询的方式将消息平均分配到所有分区。...的类，用于在生产者或消费者发送或接收消息之前或之后对消息进行处理。
本文从编程模型、任务调度、时间机制、Kafka 动态分区的感知、容错及处理语义、背压等几个方面对比 Spark Stream 与 Flink，希望对有实时处理需求业务的企业端用户在框架选型有所启发。...的分区或者增加 kafka 的 topic，这时就要求实时处理程序，如 SparkStreaming、flink 能检测到 kafka 新增的 topic 、分区及消费新增分区的数据。...Flink 入口类是 FlinkKafkaConsumerBase，该类是所有 flink 的 kafka 消费者的父类。 ?...本例中的 Flink 应用如图 11 所示包含以下组件： 一个source，从Kafka中读取数据（即KafkaConsumer） 一个时间窗口化的聚会操作 一个sink，将结果写回到Kafka（即KafkaProducer...Spark Streaming 的背压 Spark Streaming 跟 kafka 结合是存在背压机制的，目标是根据当前 job 的处理情况来调节后续批次的获取 kafka 消息的条数。
Producer：消息生产者，负责发布消息到Kafka broker Consumer：消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端 Consumer Group：每个Consumer属于一个特定的...Kafka具有高的吞吐量，内部采用消息的批量处理，zero-copy机制，数据的存储和获取是本地磁盘顺序批量操作，具有O(1)的复杂度，消息处理的效率很高 ZeroMQ也具有很高的吞吐量 RocketMQ...Kafka分区数无法过多的问题 RocketMQ单机支持最高5万个队列，负载不会发生明显变化 4 Kafka Streams与Storm、Spark Streaming、Flink 4.1 流处理框架特点和处理方式...，消费者会监测偏移量来获取哪个分区有新数据，从而从该分区上拉取消息数据。...7 Kafka的Consumer Group Consumer Group:每一个消费者实例都属于一个消费Group，每一条消息只会被同一个消费Group里的一个消费者实例消费（不同消费Group可以同时消费同一条消息
Flink Source & Sink 在 Flink 中，Source 代表从外部获取数据源，Transfromation 代表了对数据进行转换操作，Sink 代表将内部数据写到外部数据源 一个 Flink...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 上）。...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..., prop) 自动发现 kafka 新增的分区 在上游数据量猛增的时候，可能会选择给 kafka 新增 partition 以增加吞吐量，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
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