简介 Flink-kafka-connector用来做什么？...Kafka中的partition机制和Flink的并行度机制结合，实现数据恢复 Kafka可以作为Flink的source和sink 任务失败，通过设置kafka的offset来恢复应用 kafka简单介绍...删除topic： bin/kafka-topics.sh --delete --zookeeper localhost:2181 --topic topn Flink消费Kafka注意事项 setStartFromGroupOffsets...当job失败重启的时候，Flink会从最近一次的checkpoint中进行恢复数据，重新消费kafka中的数据。...w=300&h=390&f=png&s=14824] Kafka作为Flink Sink 首先pom依赖： org.apache.flink
当数据将特别大的时候发现效率不是很好，偶然之间接触到了Avro序列化，发现kafka也是支持Avro的方式于是就有了本篇文章。 ?...对于静态- - 语言编写的话需要实现； 二、Avro优点 二进制消息，性能好/效率高 使用JSON描述模式 模式和数据统一存储，消息自描述，不需要生成stub代码（支持生成IDL） RPC调用在握手阶段交换模式定义...Json格式介绍 { "namespace": "com.avro.bean", "type": "record", "name": "UserBehavior", "...四、使用Java自定义序列化到kafka 首先我们先使用 Java编写Kafka客户端写入数据和消费数据。...Java实现 五、Flink 实现Avro自定义序列化到Kafka 到这里好多小伙们就说我Java实现了那Flink 不就改一下Consumer 和Producer 不就完了吗？
功能说明 1.生成json格式数据写入kafka topic1 2.消费topic1中的消息，写入topic2 目的很简单，如果要落地到具体业务免不了需要做多次的数据处理，Flink虽说是可以做批处理，...但是支持得最好的还是流数据，确切的说是kafka的数据，跑通了这个流程，实际上Flink的落地就只差业务逻辑了，现在有Flink SQL，实现业务逻辑也是分分钟的事。...代码 其实只有4个文件 ├── flink-learn-kafka-sink.iml ├── pom.xml └── src ├── main │ ├── java │ ...>flink-connector-kafka-0.11_${scala.binary.version} ${flink.version...工具类 将对象解析为json格式的数据发给kafka package org.apache.flink.learn.utils; import com.google.gson.Gson; import
Kafka 消费者的构造函数接受如下参数: Kafka Topic 名称或者 Kafka Topic 名称列表 用于反序列化 Kafka 数据的 DeserializationSchema / KafkaDeserializationSchema...对 Flink 读写数据会非常有用。这个 Schema 是其他通用序列化方法的高性能替代方案。...JsonDeserializationSchema(以及 JSONKeyValueDeserializationSchema)将序列化的 JSON 转换为 ObjectNode 对象，可以使用 objectNode.get...这个反序列化 Schema 要求序列化记录不能包含嵌套 Schema。...flink-avro 1.11.2 当遇到由于某种原因无法反序列化某个损坏消息时，反序列化 Schema
由于实时计算应用通常使用消息队列来进行生产端和 消费端的解耦，消费端数据源是 pull-based 的，所以反压通常是从某个节点传导至数据源并降低数据源（比如 Kafka consumer）的摄入速率...通 常来说，对于一些对延迟要求不太高或者数据量比较小的应用来说，反压的影响可能并不明显，然而对于规模比较大的 Flink 作业来说反压可能会导致严重的问题。...反压定位 Flink Web UI 自带的反压监控 Flink Web UI 的反压监控提供了 Subtask 级别的反压监控。...注意事项： 因为Flink Web UI 反压面板是监控发送端的，所以反压的根源节点并不一定会在反压面板体现出高反压。如果某个节点是 性能瓶颈并不会导致它本身出现高反压，而是导致它的上游出现高反压。...Flink Task Metrics 监控反压 Network和 task I/Ometrics 是轻量级反压监视器，用于正在持续运行的作业，其中一下几个 metrics 是最有用的反压指标。
今天的实战选择Kafka作为数据源来操作，先尝试接收和处理String型的消息，再接收JSON类型的消息，将JSON反序列化成bean实例； Flink的DataSource三部曲文章链接 《Flink...与Kafka版本匹配 Flink官方对匹配Kafka版本做了详细说明，地址是：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-stable/dev/connectors...接收kafka字符串消息的实战已经完成，接下来试试JSON格式的消息； 实战JSON消息处理 接下来要接受的JSON格式消息，可以被反序列化成bean实例，会用到JSON库，我选择的是gson； 在pom.xml...取得的JSON被反序列化成Student实例，统计每个name的数量，窗口是5秒 dataStream.map(new MapFunction<Student, Tuple2<String...bean"); } } 在测试的时候，要向kafka发送JSON格式字符串，flink这边就会给统计出每个name的数量： ?
对于上面的这种架构，flink承担的角色是计算层，目前flink提供的format有两种格式：canal-json和debezium-json，下面我们简单的介绍下。...CanalJson反序列化源码解析 接下来我们看下flink的源码中canal-json格式的实现。...，然后flink再从kafka消费数据，这种架构下我们需要部署多个组件，并且数据也需要落地到kafka，有没有更好的方案来精简下这个流程呢？...的format ，我们主要看下其序列化和发序列化方法，changelog-json 使用了flink-json包进行json的处理。...反序列化 反序列化用的是ChangelogJsonDeserializationSchema类，在其构造方法里，我们看到主要是构造了一个json的序列化器jsonDeserializer用于对数据进行处理
本篇文章我们用 Flink Kafka Connector对接Kafka，实现一个简单的报警业务。我们暂时不去谈论理论，先上手实现这个简单的需求。...flink-connector-kafka是 flink 内置的Kafka连接器，包含了从topic读取数据的Flink Kafka Consumer 和 向topic写入数据的flink kafka...本文基于flink 1.10.1 和 flink-connector-kafka-0.10_2.11版本，pom如下： org.apache.flink... flink-connector-kafka-0.10_2.11 1.10.0...;import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;import java.util.List; import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer010
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....Key 与 Value Format Kafka 消息 Key 和 Value 部分都可以使用指定的 Format 来序列化或反序列化。...Key Format 用来序列化和反序列化 Kafka 消息的 Key 部分，Value Format 用来序列化和反序列化 Kafka 消息的 Value 部分。...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。...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。
分析： 全局并行度为1，对于简单ETL任务会有operator chain，在一个task(线程)中运行、减少线程切换、减少消息序列化/反序列化等，该类问题的瓶颈一般在下游写入端。...分析： 由于Flink写Kafka默认采用的是FixedPartitioner。...登陆到Flink web页面查看。 通过修改SQL解决或者打散groupby字段。 二、实时任务运维 1、配置反压告警 场景：反压导致cp失败，数据出现延迟或者不产出。...排查方法： 1）借助Flink web-ui 提供的的反压功能查找具体的operatorChain。...flink_taskmanager_job_task_operator_numRecordsOut flink_taskmanager_job_task_numBytesOut 反压值： flink_taskmanager_job_task_isBackPressured
内容包括： 前言 环境 查看文档 新建 FlinkCDC 的 DataStream 项目 自定义序列化类 总线 kafka Dinky 开发和提交作业 查看结果 总结 一、前言 本文主要是针对 Flink...二、环境 版本 组件 版本 Flink 1.13.3 Flink CDC 2.0 Kafka 2.13 Java 1.8 Dinky 0.5.0 CDC预览 我们先打印一下 Flink CDC 默认的序列化...②总线 Kafka 传来的 json 如何进行 CRUD 等事件对 Kafka 流的同步操作，特别是 Delete，下游kafka如何感知来更新 ChangeLog。...只要总线 Kafka 的 json 格式符合该模式就可以对下游 kafka 进行 CRUD 的同步更新，刚好 Flink CDC 也是基于Debezium。 那这里就已经解决了问题②。...那我们现在就要做两个事情: ①写一个Flink CDC的DataStream项目进行多库多表同步，传给总线Kafka。 ②自定义总线Kafka的json格式。
简述 在使用Go Struct的Json Marshal的时候，通过Json To Go Struct工具可以生成结构体，但是当在结构体中只对部分属性赋值的时候，Marshal后的字符串与预期不符，如下所示..."` Text string `json:"content2"` } // B type B struct { Content string `json:"content3"` }...struct { OA A `json:"text1"` OB B `json:"text2"` OC C `json:"text3"` } 当其他属性为空时，不要将该属性加入...Json串中，但是实际上会输出。...,omitempty"` Text int `json:"content2,omitempty"` } // B type B struct { Content string `json
Python内置的json模块提供了非常完善的对象到JSON格式的转换。...要把JSON反序列化为Python对象，我们可以用loads()或者对应的load()方法，前者把JSON的字符串反序列化，后者从Object中读取字符串并反序列化： 比如这样： import json...', 'age': 17, 'sex': 'Male'} Python的dict对象可以直接序列化为JSON的{}，那么如何用class对象，比如定义Person类，然后序列化?...输出和上面一样 # 输出 : {"name": "Kaven", "age": 17, "sex": "Male"} 这样，Person实例首先被PersonToDict()函数转换成dict，然后再被序列化为...__dict__)) # obj为对象参数名，可自定义 同样的道理，如果我们要把JSON反序列化为一个Person对象实例，loads()方法首先转换出一个dict对象，然后，我们再传入的object_hook
整体上来说的话，Flink 内部是基于 producer-consumer 模型来进行消息传递的，也正是 producer-consumer 模型的存在，Flink 能够实现完美的反压。...要想更好的理解为什么 Flink 可以完美的实现反压，我们首先需要明白 Flink内部的 producer-consumer 模型，理解了模型，自然也就懂了反压。...我会用几张图来展示 Flink的 producer-consumer 模型。 我们以 WC 为例，这里盗用一下别人的图片，感谢，笔芯! ?...再继续讲解主角之前呢，不知道大家对 task 是怎么运行的还有没有印象(没有的同学可以回顾之前的博客 Flink Job是如何被执行的(后续写了再更新链接地址) )，我们曾经提到过，在 Task 的构造器中构建了...为了更好的理解反压，我们可以上游水龙头类比于图123中的 source，封闭木桶类比于 ResultPartition，封闭木桶 1 号和 2 号 类比于 ResultSubPartition，管道 1
中 statebackend 数据积压和反压机制 抽象 BaseTask 用于处理数据流和读取kafka数据 Flink 将报文解析后的数据推送到 kafka 中 步骤 开启 kafka 集群 # 三台节点都要开启...--zookeeper node01:2181,node02:2181,node03:2181 --list # 第2种 kafka tool 工具 通过 flink 将解析后的报文 json 字符串推送到...kafka 中 package cn.maynor.flink.source; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource...的offset 提交给 flink 来管理 //todo 6 env.addSource //todo 7 打印输出 //todo 8 将读取出来的 json...的数据的设置 数据积压和反压机制 就是生产的数据大于消费的数据的速度，造成数据的积压 解决反压机制的方法 通过 credit 和 反压策略解决数据堆积问题 抽象 BaseTask
JSON 无法序列化通常出现在尝试将某些类型的数据转换为 JSON 字符串时，这些数据类型可能包含不可序列化的内容。 JSON 序列化器通常无法处理特定类型的数据，例如日期时间对象、自定义类实例等。...在将数据转换为 JSON 字符串之前，确保所有数据都是可序列化的。我们可以编写自定义的序列化器来处理不可序列化的对象，或者将对象转换为可序列化的类型。...当您尝试使用 json.dumps() 函数序列化这个对象时，您收到了错误提示：“raise TypeError(repr(o) + " is not JSON serializable")”。...JSON 对象json_string = json.dumps(d)print(json_string)方法二：为 ObjectId() 对象提供一个默认编码函数。...JSON 无法序列化的问题，并成功将数据转换为 JSON 字符串。
Python 序列化是将 Python 对象转换为可以存储或传输的格式，如 JSON 或二进制格式。...模块Python 的 JSON 模块提供了将 Python 对象序列化为 JSON 格式的方法，以及将 JSON 格式转换回 Python 对象的方法。...JSON 模块包含四个主要的函数：json.dump()：将 Python 对象写入文件中的 JSON 格式。json.dumps()：将 Python 对象转换为 JSON 格式的字符串。...json.load()：将 JSON 格式的数据读取为 Python 对象。json.loads()：将 JSON 格式的字符串转换为 Python 对象。...以下是使用 JSON 模块进行序列化和反序列化的示例：import json# 将 Python 对象转换为 JSON 格式的字符串data = { 'name': 'Alice', 'age
21、Flink 的 kafka 连接器有什么特别的地方？...Flink源码中有一个独立的connector模块，所有的其他connector都依赖于此模块，Flink 在1.9版本发布的全新kafka连接器，摒弃了之前连接不同版本的kafka集群需要依赖不同版本的...23、说说 Flink的序列化如何做的? Java本身自带的序列化和反序列化的功能，但是辅助信息占用空间比较大，在序列化对象时记录了过多的类信息。...27、Flink是如何处理反压的？ Flink 内部是基于 producer-consumer 模型来进行消息传递的，Flink的反压设计也是基于这个模型。...Flink中的反压使用了高效有界的分布式阻塞队列，下游消费变慢会导致发送端阻塞。 二者最大的区别是Flink是逐级反压，而Storm是直接从源头降速。
比如 datastream api kafka connector 的 properties，topic 名称。 source、sink 的序列化方式信息。...比如 datastream api kafka connector 的序列化或者反序列化出来的 Model 所包含的字段信息。 source、sink 对象。...可以对应到 datastream api kafka connector 的序列化或者反序列化出来的 Model 所包含的字段信息。...答：消费一个数据源最重要的就是 connector（负责链接外部组件，消费数据） + serde（负责序列化成 flink 认识的变量形式）。...sql source format：用户指定了 format = json，字段信息，flink 是怎么自动映射到 JsonRowDataDeserializationSchema，以及字段解析的？
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