kafka 有两种数据保存策略: 1、按照过期时间保留 2、按照存储的消息大小保留 Kafka Broker默认的消息保留策略是：要么保留一定时间，要么保留到消息达到一定大小的字节数。...topic可以配置自己的保留策略，可以将消息保留到不再使用他们为止。...kafka 同时设置了 7 天和 10G 清除数据，到第五天的时候消息达到了 10G，这个时候 kafka 将如何处理？...这个时候 kafka 会执行数据清除工作，时间和大小不论那个满足条件，都会清空数据。 了解更多java培训技术面试题欢迎关注小编专栏！
kafka消费者如何分配分区以及分配分区策略和源码解释 我们知道kafka的主题中数据数据是按照分区的概念来的，一个主题可能分配了多个分区，每个分区配置了复制系数，为了可用性，在多个broker中进行复制...kafka中分区策略核心实现有两种 一种是range范围策略，一种是roudRobin轮询策略，在构建KafkaConsumer类的时候配置，看一下策略的关系就能自行配置, 配置key为partition.assignment.strategy...8对消费数量3取余得到2 ( M )，kafka的range算法是前 M个消费能得到N+1个分区，剩余的消费者分配到N个分区 具体算法：假设区分数量为pCout，消费者数量为cCount n = pCout...range策略是kafka默认的一个分区分配的策略可以看看ConsumerConfig类的static块，默认配置的RangeAssignor ?...，因为这里我们得到了一个所有相关主题和主题分区数量，所有主题对应的消费者，那么就可以在这里根据自己实际场景自定义一些分配策略。
分片集：水平扩展的部署模式，将数据均匀分散在不同 Shard 上，每个 Shard 可以部署为一个副本集，Shard 中主要节点承载读写请求，次要节点会复制主要节点的操作日志，能够根据指定的分片索引和分片策略将数据切分成多个...比如有 insert、update、delete、replace 四种变更类型，先将其转换成 Flink 支持的 upsert Changelog，便可以在其之上定义成一张动态表，使用 Flink SQL...可以使用 replSetResizeOplog 设置 oplog 容量和最短保留时间，MongoDB 4.4 版本之后也支持设置最小时间。一般而言，生产环境中建议 oplog 保留不小于 7 天。...由于只能将 MongoDB 的 Change Streams 转换成 Flink 的 Upsert changelog，它类似于 Upsert Kafka 形式，为了补齐 –U 前置镜像值，会增加一个算子...因此，不同于 MySQL 的递增组件，MongoDB 并不适合采用 offset + limit 的切分策略对其集合进行简单拆分，需要针对 ObjectID 采用针对性的切分策略。
connector，利用其抽取日志获取变更的能力，将Debezium引擎获取的对应的数据库变更数据（SourceRecord）转换为Flink SQL认识的RowData数据，发送给下游，于是Flink提供了一种Changelog...image.png Flink提供的Changelog Json format我们可以简单的理解为Flink对进来的RowData数据进行了一层包装，然后增加了一个操作类型。...MongoDB Kafka Connector是MongoDB官方提供的一个Kafka Connector实现，通过订阅ChangeStreamEvent来实现变更数据订阅。...MongoDB的oplog中UPDATE事件并没有保留变更之前的数据状态，仅保留了变更字段的信息，无法将MongoDB变更记录转换成Flink标准的变更流(+I -U +U -D)。...，通过设置SnapshotRecord字段为Last来标记Snapshot阶段结束的。
Stream 是一个有序、可重演、容错并且不可变的数据集，它的数据是以 key-value 的方式定义的。...不同的 TimestampExtractor 的具体实现将为 stream time 定义提供不同的语义。...当新的输出记录是通过 Punctuator#punctuate() 之类的周期性函数产生的，输出记录时间戳被定义为当前流任务的内部时间(通过context.timestamp() 函数生成）。...任务可以基于所分配的分区实例化它们自己的处理器拓扑结构；它们还为每个分配的分区保留一个缓冲区，并从这些记录缓冲区中按照 one-at-a-time 的方式处理消息。...对于每个 state store ，它都会维护一个可复制的 changelog Kafka topic 以便跟踪任何状态更新。
Dynamic Table 就是 Flink SQL 定义的动态表，动态表和流的概念是对等的。参照上图，流可以转换成动态表，动态表也可以转换成流。...在 Flink SQL中，数据在从一个算子流向另外一个算子时都是以 Changelog Stream 的形式，任意时刻的 Changelog Stream 可以翻译为一个表，也可以翻译为一个流。...结果一旦输出以后便不会再有变更，Append 输出模式的最大特性是不可变性（immutability） 通常来说，Append 模式会用于写入不方便做撤回或者删除操作的存储系统的场景，比如 Kafka...通过将INSERT 操作编码为 add message、将 DELETE 操作编码为 retract message、将 UPDATE 操作编码为更新(先前)行的 retract message 和更新...通过将 INSERT 和 UPDATE 操作编码为 upsert message，将 DELETE 操作编码为 delete message 。
而在Flink1.12中，对于任何其基础源或格式直接定义变更日志的表，都将隐式定义版本化表。包括upsert Kafka源以及数据库changelog日志格式，例如debezium和canal。...' = 'localhost:9092', 'value.format' = 'debezium-json' ); 以上的DML在 (1) 为表 product_changelog 定义了主键, (...2) 把 update_time 定义为表 product_changelog 的事件时间，因此 product_changelog 是一张版本表。...如何定义视图表：去重查询能够推断主键并保留原始数据流的事件时间属性,如下： SELECT * FROM RatesHistory; currency_time currency rate =====...stream, 产出的 changelog 保留了主键约束和事件时间。
项目 Flink有两个基础概念，Dynamic Table和Changelog Stream Dynamic Table就是Flink SQL定义的动态表，动态表和流的概念是对等的，意思是流可以转换为动态表...，动态表也可以转换成流 在Flink SQL中数据从 一个算子流向另一个算子时都是以Changelog Stream的形式，任意时刻的Changelog Stream可以翻译为一个表，也可以翻译成一个流...Flink提供了changelog-json format，可以使changelog数据写入到离线数据仓库(Hive)；对于消息队列Kafka，Flink支持通过changelog的upset-kafka...这种方案中利用Kafka消息队列做消费解耦，binlog可以提供其他业务系统的应用，消费端可采用kafka Sink Connector或者自定义消费程序，但是由于原生Debezium中的Producer...与方案一的不同就是，采用了Flink通过创建Kafka表，指定format格式为debezium-json，然后通过Flink进行计算后或者直接插入到其他外部数据存储系统。
stream是有序的、可重放的、容错的不可变数据记录的序列，其中的数据记录为键值对类型。 stream processing application是使用了Kafka Streams库的应用程序。...: 没有下游processor，接收来自上游processer的数据，处理并写入到Kafka Topic中 Kafka Streams提供了两种定义stream process topology的方式：...Kafka Streams通过TimestampExtractor接口为每个数据记录分配一个时间戳。记录级的时间戳描述了stream的处理进展并被类似于window这样依赖于时间的操作使用。...这个时间只在新数据到达后进行更新，称这个由数据驱动的时间为stream time。...对于每个state store，保持一个可复制的changelog Kafka topic用于跟踪state的任何变更。这些changelog topic同样是被分区的。
覆盖全球100个国家及地区，支持12种语言和41种货币的支付系统,与超过10000家商户合作伙伴紧密合作，为全球旅行者提供10万多种旅行体验预订服务。...debezium的binlog格式携带每条数据更新的信息，需要将其解析为可直接插入的数据。...对于增量Debezium 数据同步，我们也通过编写一些脚本，在启动Flink Stream SQL作业时，同步拉取最新MySQL schema，生成解析binlog数据的SQL ，进行自动任务提交。...• 在OLAP选择上，我们在采用Trino进行数据查询Hudi时，由于需要同步工具对Hudi所有分区进行索引同步，我们也遇到了需要兼容分区策略等问题。...我们参考了Hudi同步metastore工具编写了转换类兼容了自定义分区。 5.
Flink CDC上下游非常丰富，支持对接MySQL、Post供热SQL等数据源，还支持写入到HBase、Kafka、Hudi等各种存储系统中，也支持灵活的自定义connectorFlink CDC 项目...Flink有两个基础概念，Dynamic Table和Changelog StreamDynamic Table就是Flink SQL定义的动态表，动态表和流的概念是对等的，意思是流可以转换为动态表，动态表也可以转换成流在...Flink SQL中数据从 一个算子流向另一个算子时都是以Changelog Stream的形式，任意时刻的Changelog Stream可以翻译为一个表，也可以翻译成一个流MySql中的表和binlog...Flink提供了changelog-json format，可以使changelog数据写入到离线数据仓库(Hive)；对于消息队列Kafka，Flink支持通过changelog的upset-kafka...connector直接写入到kafka的compacted topic。
如果为'INSERT'，则表示行的内容；如果为'UPDATE'，则表示行的更新后的状态；如果为'DELETE'，则表示删除前的状态。...// dump the properties String propsString = properties.entrySet().stream() .map(t -> "\t" + t.getKey...通过notifying方法将得到的数据交给上面定义的DebeziumChangeConsumer来来覆盖缺省实现以进行复杂的操作。...于是flink提供了一种changelog format，其实我们非常简单的理解为，flink对进来的RowData数据进行了一层包装，然后加了一个数据的操作类型，包括以下几种 INSERT,DELETE...' ); 我们定义了一个 format 为 changelog-json 的kafka connector，之后我们就可以对其进行写入和查询了。
写入方式 1.1 CDC Ingestion 有两种方式同步数据到Hudi 使用Flink CDC直接将Mysql的binlog日志同步到Hudi 数据先同步到Kafka/Pulsar等消息系统，然后再使用...可以通过changelog.enabled转换到change log模式 1.2 Bulk Insert 主要用于数据初始化导入。...写入模式 2.1 Changelog Mode 使用参数如下： 保留消息的all changes(I / -U / U / D)，Hudi MOR类型的表将all changes append到file...再设置read.start-commit，如果想消费所以数据，设置值为earliest 使用参数如下： 注意：如果开启read.streaming.skip_compaction，但stream reader...query: 同时设置read.start-commit和read.end-commit，start commit和end commit都包含 TimeTravel: 设置read.end-commit为大于当前的一个
来源：cnblogs.com/luxiaoxun/p/5492646.html 简介 Kafka架构 Kafka存储策略 Kafka删除策略 Kafka broker Kafka Design The...434101-20160514145613421-1488903046 Kafka存储策略 1）kafka以topic来进行消息管理，每个topic包含多个partition，每个partition对应一个逻辑...Kafka删除策略 1）N天前的删除。 2）保留最近的MGB数据。 Kafka broker 与其它消息系统不同，Kafka broker是无状态的。这意味着消费者必须维护已消费的状态信息。...Kafka创新性地解决了这个问题，它将一个简单的基于时间的SLA应用于保留策略。当消息在代理中超过一定时间后，将会被自动删除。 这种创新设计有很大的好处，消费者可以故意倒回到老的偏移量再次消费数据。...默认路由规则：hash(key)%numPartitions，如果key为null则随机选择一个partition。
目录 简介 Kafka架构 Kafka存储策略 Kafka删除策略 Kafka broker Kafka Design The Producer The Consumer 复制（Replication...2）保留最近的MGB数据。 Kafka broker 与其它消息系统不同，Kafka broker是无状态的。这意味着消费者必须维护已消费的状态信息。...Kafka创新性地解决了这个问题，它将一个简单的基于时间的SLA应用于保留策略。当消息在代理中超过一定时间后，将会被自动删除。 这种创新设计有很大的好处，消费者可以故意倒回到老的偏移量再次消费数据。...The Producer 负载均衡 1）producer可以自定义发送到哪个partition的路由规则。...默认路由规则：hash(key)%numPartitions，如果key为null则随机选择一个partition。
文章目录 1 简介 2 Kafka 架构 3 Kafka 存储策略 4 Kafka 删除策略 5 Kafka broker 6 Kafka 官方文档 7 代码示例 ?...3 Kafka 存储策略 Kafka 以topic来进行消息管理，每个topic包含多个partition，每个partition对应一个逻辑log，有多个segment组成。...4 Kafka 删除策略 N天前的删除。 保留最近的MGB数据。 5 Kafka broker 与其它消息系统不同，Kafka broker是无状态的。这意味着消费者必须维护已消费的状态信息。...Kafka 创新性地解决了这个问题，它将一个简单的基于时间的 SLA 应用于保留策略。当消息在代理中超过一定时间后，将会被自动删除。...默认路由规则：hash(key) % numPartitions，如果key为null则随机选择一个partition。
查询它的行为就像从历史数据永不过期的消息队列中查询stream changelog。 基本概念 Snapshot snapshot捕获table在某个时间点的状态。...例如，请考虑下表定义。...总而言之，没有一个changelog producer最适合数据库系统等使用者。 Flink 还有一个内置的"normalize"运算符，可以将每个键的值保留在状态中。...以避免为同一记录生成-U、+U changelog。...Full-compaction changelog- Producer 支持changelog- Producer.row-deduplicate 以避免为同一记录生成-U、+U 变更日志。
然而，我们还没有增加流特定的语法扩展来定义时间戳抽取和 watermark 生成策略等。流式的需求将会在下一版本完整支持。...这使得用户可以在用 DDL 语句创建的表上进行基于时间的操作（例如窗口）以及定义 watermark 策略。...Flink 1.12 版本中，引入了统一的调度策略， 该策略通过识别 blocking 数据传输边，将 ExecutionGraph 分解为多个 pipelined region。...由于 Kafka record 的结构比较复杂，社区还专门为 Kafka connector 实现了新的属性[8]，以控制如何处理键／值对。...为了实现该功能，社区为 Kafka 专门新增了一个 upsert connector（upsert-kafka），该 connector 扩展自现有的 Kafka connector，工作在 upsert
_bpack ], // 更多自定义的处理 'wrap', [], ]) 每个模块用row表示，定义如下： { // 模块的唯一标识 id: id, // 模块对应的文件路径...因此，Browserify本身只保留了必要的功能，其它都由插件去实现，如watchify、factor-bundle等。...类似于Browserify提供的模块定义（用row表示），vinyl-fs也提供了文件定义（vinyl对象）。...ezchangelog的输入为git log生成的文本流，输出默认为markdown格式的文本流，但可以修改为任意的自定义格式。...function changelog(opts) { return new Changelog(opts).pipeline } 这样，就可以如下方式使用： source.pipe(changelog
定义中所说的表格式 (Table Format)，可以理解为元数据以及数据文件的一种组织方式， 处于计算框架 (Flink, Spark...) 之下，数据文件之上。...-2.2.1.jar 连接 Mysql，创建 flinkcdcmysql 表不报错 flink-format-changelog-json-2.1.1.jar 用于 binlog 数据状态更新(增删改)...*消费策略*/ , 'properties.bootstrap.servers' = '192.168.50.20:9092,192.168.50.21:9092,192.168.50.22:9092.../*topic名称*/ , 'scan.startup.mode' = 'earliest-offset'/*消费策略*/ , 'properties.bootstrap.servers...*消费策略*/ , 'properties.bootstrap.servers' = '192.168.50.20:9092,192.168.50.21:9092,192.168.50.22:9092
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