/bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list localhost:9092 --topic test test:0:1522...Java 程序 更详细的代码工程，可以参考我的GitHub 消费者获取分区列表，并获取分区最新的OFFSET import java.util.ArrayList; import java.util.Collection...; import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer; import org.apache.kafka.common.PartitionInfo...; import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer; // import kafka.api.OffsetRequest...Long, String> consumer = new KafkaConsumer(props); return consumer; } // 获取某个Topic的所有分区以及分区最新的
转载请注明原创地址 http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/7200599.html flink官方提供了连接kafka的connector实现，由于调试的时候发现部分消费行为与预期不太一致...flink-connector-kafka目前已有kafka 0.8、0.9、0.10三个版本的实现，本文以FlinkKafkaConsumer010版本代码为例。...，context.isRestored()会被判定为true，程序会试图从flink checkpoint里获取原来分配到的kafka partition以及最后提交完成的offset。...根据kafka的auto commit ，setCommitOffsetsOnCheckpoints()的值（默认为true）以及flink运行时有没有开启checkpoint三个参数的组合， offsetCommitMode...采用分区号逐个对flink并发任务数量取余的方式来分配partition，如果i % numParallelSubtasks == indexOfThisSubtask，那么这个i分区就归属当前分区拥有
开篇导语 Flink将数据sink至Kafka的过程中，在初始化生产者对象FlinkKafkaProducer时通常会采用默认的分区器和序列化器，这样数据只会发送至指定Topic的某一个分区中。...Flink中的Kafka分区器 源码解读 在Flink中，自定义Kafka分区器需要继承FlinkKafkaPartitioner抽象类，看一下源码： @PublicEvolving public abstract...Flink并行实例的id和Kafka分区的数量取余来决定这个实例的数据写到哪个Kafka分区，并且一个实例只写Kafka中的一个分区。...中的Kafka生产者源码FlinkKafkaProducer时发现其多个构造函数，凡是参数中包含FlinkKafkaProducer的都被标记为了deprecated，说明官方已经不推荐使用自定义分区器来进行数据的分区操作...并且阅读源码的过程中可以发现，KafkaSerializationSchema中也有对数据的分区操作。只需要结合KafkaContextAware接口即可实现获取Flink并行实例ID和数量的功能。
咱们会在flink startupMode是如何起作用的 详细去讲 unassignedPartitionsQueue, getFetcherName() + " for " + taskNameWithSubtasks...Handover handover = this.handover; // kick off the actual Kafka consumer //实际的从kafka中拉取数据的地方...commitOffsetsAndCallback.f1)); } } try { //hasAssignedPartitions default false //当发现新的...partition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
在Flink中，一个常见的实际用例是维护Kafka源中Kafka分区的当前偏移量。...每个Kafka源实例将维护对-一对Kafka分区的源正在读取的-作为operator state。...作为一个用户，我们知道Kafka分区偏移量的意义，我们知道我们可以把它们作为独立的，可重新分配的状态单位。我们如何与Flink共享这些特定领域的概念仍然是一个问题。...keyBy()操作(i)指定如何从每个事件中提取一个键，(ii)确保具有相同键的所有事件总是由相同的并行operator实例处理。...一种简单的方法可能是从所有子任务中的检查点读取所有前面的子任务状态，并过滤出与每个子任务的匹配键。
在作业开始运行时，所有匹配该正则表达式的 topic 都将被 Kafka consumer 订阅。...后缀名必须与 Kafka 文档中的相匹配。Flink 会删除 “properties.” 前缀并将变换后的配置键和值传入底层的 Kafka 客户端。...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。
; 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...consumer.assign(topicPartitions); // 记录未消费消息总数 int totalBacklog = 0; // 遍历每个分区获取其未消费消息数并累加...StringDeserializer.class.getName()); KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer(props); // 获取所有主题列表...---- 有2个方法，第二个方法 Map getAllTopicsBacklog() 虽然会返回所有的Topic 的积压量，但只有 对应的 消费组的数据是准确的。
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。...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。...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。...2.4 分区与主题发现 2.4.1 分区发现 Flink Kafka Consumer 支持发现动态创建的 Kafka 分区，并使用 Exactly-Once 语义来消费。...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。
在这篇文章中我们将结合例子逐步讲解 Flink 是如何与 Kafka 工作来确保将 Kafka Topic 中的消息以 Exactly-Once 语义处理。...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。...当一个检查点被触发时，每一个分区的偏移量都保存到这个检查点中。Flink 的检查点机制保证了所有算子任务的存储状态都是一致的，即它们存储状态都是基于相同的输入数据。...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.
翻译｜毛家琦 校对｜秦江杰 在 Flink 社区中，最常被问到的问题之一是：在从开发到生产上线的过程中如何确定集群的大小。这个问题的标准答案显然是“视情况而定”，但这并非一个有用的答案。...正在读取的 Kafka 消息源的数据（在 Kafka 中）可能会根据不同的分区方案进行分区。...Shuffle 过程将具有相同键的所有数据发送到一台计算机，因此需要将来自 Kafka 的 400 MB/s 数据流拆分为一个 user id 分区流： 400 MB/s ÷ 5 台机器 = 80 MB...由于每个任务管理器上都有一个 Kafka 发送端（和窗口运算符在同一个任务管理器中），并且没有进一步的重新分区，所以这得到的是 Flink 向 Kafka 发送的数据量。 ?...Flink 通过维护五个窗口来实现滑动窗口，每次滑动都对应一个 1 分钟的窗口。如前所述，当使用窗口实现即时聚合时，将为每个窗口中的每个键（key）维护 40 字节的状态。
与 kafka 结合是如何编写代码的。...由于数据本地性和调度不确定性，每个批次对应 kafka 分区生成的 task 运行位置并不是固定的。...接下来结合源码分析，Spark Streaming 和 flink 在 kafka 新增 topic 或 partition 时能否动态发现新增分区并消费处理新增分区的数据。...动态发现 kafka 新增分区的过程。...不过与 Spark 无需做任何配置不同的是，flink 动态发现 kafka 新增分区，这个功能时需要被开启的。
接下来看 flink 与 kafka 结合是如何编写代码的。...接下来结合源码分析，Spark Streaming 和 flink 在 kafka 新增 topic 或 partition 时能否动态发现新增分区并消费处理新增分区的数据。...Flink 入口类是 FlinkKafkaConsumerBase，该类是所有 flink 的 kafka 消费者的父类。 ?...动态发现 kafka 新增分区的过程。...不过与 Spark 无需做任何配置不同的是，flink 动态发现 kafka 新增分区，这个功能需要被使能的。
此外，服务器端的开销也不小，如果阅读Kafka源码的话可以发现，服务器端的很多组件都在内存中维护了分区级别的缓存，比如controller，FetcherManager等，因此分区数越多，这种缓存的成本就越大...当前版本的kafka，每个broker会为每个日志段文件打开一个index文件句柄和一个数据文件句柄。...所有的数据副本中，有一个数据副本为leader，其他的数据副本为follower。 在Kafka集群内部，所有的数据副本皆采用自动化的方式进行管理，并且确保所有的数据副本的数据皆保持同步状态。...假如，一个2节点的kafka集群中存在2000个partition，每个partition拥有2个数据副本。当其中一个broker非计划地宕机，所有1000个partition同时变得不可用。...那么如何确定合理的分区数量呢？
Scala The DeserializationSchema 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。...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。...偏移值应该是消费者应为每个分区读取的下一条记录。...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。
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。...偏移值应该是消费者应为每个分区读取的下一条记录。...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。...3.10 Kafka消费者及其容错 启用Flink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 算子操作的状态。
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...", new JsonNodeDeserializationSchema, 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...Flink 如何保证端到端的 exacly-once 语义 Flink 基于异步轻量级的分布式快照技术提供 Checkpoint 容错机制。
默认情况下（如果所有运算符具有相同的并行性且没有特殊的调度限制），则每个计算机上都会运行流式作业的所有运算符。...The Kafka source calculation 混洗和分区 接下来，您需要确保具有相同key的所有事件（在本例中为userId）最终位于同一台计算机上。...您正在读取的Kafka主题中的数据可能会根据不同的分区方案进行分区。...窗口运算符为每个键保留4个数字（表示为长整数）的汇总。 每分钟一次，操作员发出当前的聚合值。...由于每个TaskManager上都运行一个Kafka接收器（窗口运算符旁边），并且没有进一步的重新分区，这是从Flink发送到Kafka的数据量。 ?
使用flink的同学，一定会很熟悉kafka，它是一个分布式的、分区的、多副本的、 支持高吞吐的、发布订阅消息系统。...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。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。 ?...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...task都会轮训的写下游的所有partition。...该方式下游的partition数据会比较均衡，但是缺点是partition个数过多的情况下维持过多的网络链接，即每个task都会维持跟所有partition所在broker的链接。 ?
它允许将 Flink 数据流中的元素转换为 Kafka 生产者记录，并定义了如何序列化元素的逻辑。...，每个并行数据流由一个Kafka生产者实例负责向Kafka主题写入数据。...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。...自定义分区器可以根据消息的内容、键（如果有）、以及其他上下文信息，灵活地决定消息应该被发送到哪个分区。...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。
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