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Articles by import org.apache.flink.connector.kafka.source.enumerator.initializer.Offsets Initializer
Flink Kafka获取数据写入到MongoDB中 样例
简述 Apache Flink 是一个流处理和批处理的开源框架，它允许从各种数据源（如 Kafka）读取数据，处理数据，然后将数据写入到不同的目标系统（如 MongoDB）。以下是一个简化的流程，描述如何使用 Flink 从 Kafka 读取数据并保存到 MongoDB： 安装并配置 Apache Flink。 安装并配置 Apache Kafka。 安装并配置 MongoDB。 创建一个 Kafka 主题，并发送一些测试数据。 确保 Flink 可以连接到 Kafka 和 MongoDB。 部署参考： 1、flink：Flink 部署执行模式 2、kafka：Flink mongo & Kafka 3、mongoDb：mongo副本集本地部署 在Flink 项目中，需要添加 Kafka 和 MongoDB 的连接器依赖。对于 Maven 项目，可以在 pom.xml 文件中添加相应的依赖。 对于 Kafka，需要添加 Flink Kafka Connector 的依赖。 对于 MongoDB，需要添加 Flink MongoDB Sink 的依赖。 * 创建一个 Flink...
《十堂课学习 Flink》番外篇 -- 自定义通用 kafka 序列化与反序列化类 CommonEntitySchema 与 CommonKafkaBuilder
1. 需求描述 开发一个可复用的 flink - kafka 通讯类，负责从 kafka 中读取数据并进行反序列化，以及对 java 实体类进行序列化写入 kafka。 2. 需求分析 因为实体类各有不同，因此我们考虑使用 泛型 的方式开发这样的序列化、反序列化类。 并且需要考虑 flink kafka 通讯的复杂的配置情况，包括 kafka 的服务地址，topic 以及是否自动创建 flink 监听的 TOPIC 等等。 3.
《十堂课学习 Flink》第六章：Flink 流计算数据源 env.fromSource（以 Kafka作为数据源为例）
本章内容介绍基于 Flink 1.14.x 版本开发流计算案例。这个案例中我们将 kafka 作为数据源，启动 Flink 任务以后，将会监听 kafka 的特定的一个或多个 TOPIC，并根据消息内容进行计算。 这是一种实时计算场景，即数据一旦流入 kafka ，就触发计算条件，也就是 flink 官方一直强调的 “流批一体” 的概念的一种体现。这里与批计算的差别也非常明显，即无需等待凑足数据以后再批量执行。 我们的例子非常简单： flink 任务启动后，将写入 kafka 中的字符串打印到控制台； flink 任务启动后，将写入 kafka 的 json 格式数据进行反序列化，转换为 实体类，然后将满足特定条件的实体打印到控制台。 相关内容可以概述为： 明确 flink 与 对应 kafka 、jdk 版本之间的适配关系； 明确 flink 开发时，env.fromSource 与 env.addSource 的区别； 明确 flink 监听 kafka topic 的基本方法； 了解 flink 监听 kafka 中的topic未创建这种情况，以及对应的处理方法； 了解...
Streaming Real-Time Data From Kafka 3.7.0 to Flink 1.18.1 for Processing
Over the past few years, Apache Kafka has emerged as the leading standard for streaming data. Fast-forward to the present day: Kafka has achieved ubiquity, being adopted by at least 80% of the Fortune 100. This widespread adoption is attributed to Kafka's architecture, which goes far beyond basic messaging.
【极数系列】Flink集成KafkaSink & 实时输出数据（11）
01 引言 KafkaSink 可将数据流写入一个或多个 Kafka topic 实战源码地址,一键下载可用：https://gitee.com/shawsongyue/aurora.git 模块：aurora_flink_connector_kafka 主类：KafkaSinkStreamingJob 02 连接器依赖 <!--kafka依赖 start--> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-connector-kafka</artifactId> <version>3.0.2-1.18</version> </dependency> <!--kafka依赖 end--> 若是不引入该依赖，项目启动直接报错：Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/flink/connector/base/source/reader/RecordEmitter <dependency>...
手把手入门MO | 如何使用 Flink 将批量数据写入 MatrixOne
Apache Flink 是一个强大的框架和分布式处理引擎，专注于进行有状态计算，适用于处理无边界和有边界的数据流。Flink 能够在各种常见集群环境中高效运行，并以内存速度执行计算，支持处理任意规模的数据。 事件驱动型应用 事件驱动型应用通常具备状态，并且它们从一个或多个事件流中提取数据，根据到达的事件触发计算、状态更新或执行其他外部动作。典型的事件驱动型应用包括反欺诈系统、异常检测、基于规则的报警系统和业务流程监控。 数据分析应用 数据分析任务的主要目标是从原始数据中提取有价值的信息和指标。Flink 支持流式和批量分析应用，适用于各种场景，例如电信网络质量监控、移动应用中的产品更新和实验评估分析、消费者技术领域的实时数据即席分析以及大规模图分析。 数据管道应用 提取 - 转换 - 加载（ETL）是在不同存储系统之间进行数据转换和迁移的常见方法。数据管道和 ETL 作业有相似之处，都可以进行数据转换和处理，然后将数据从一个存储系统移动到另一个存储系统。不同之处在于数据管道以持续流模式运行，而不是周期性触发。典型的数据管道应用包括电子商务中的实时查询索引构建和持续 ETL。...
flink消费kafka数据，按照指定时间开始消费_昌昌苦练背后的博客-CSDN博客
在很多时候我们需要根据指定的时间戳来开始消费kafka中的数据 但是由于flink没有自带的方法 所以只能手动写逻辑来实现从 kafka中根据时间戳开始消费数据 使用OffsetsInitializer接口实现 import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool; import org.apache.flink.connector.kafka.source.enumerator.initializer.OffsetsInitializer; import org.apache.flink.kafka.shaded.org.apache.kafka.clients.consumer.OffsetResetStrategy; import org.apache.flink.kafka.shaded.org.apache.kafka.common.TopicPartition; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import...
flink读取kafka数据存储iceberg_欧阳小伙的博客-CSDN博客
1、说明 使用flink实时的读取kafka的数据，并且实时的存储到iceberg中。好处是可以一边存数据，一边查询数据。当然使用clickhouse也可以实现数据的既存既取。而hive数据既存既读则会有问题。iceberg中数据读写数据都是从快照中开始的，读和写对应的不同快照，所以读写互不影响。而hive中写的时候数据就不能读。 下面是使用flink读取kafka数据存储到iceberg的例子。本案例，可以直接在本地直接运行，无需搭建hadoop，hive集群。其中遇到的问题及解决思路。用到kafka，可以直接使用docker，来搞一个，跑起来。 2、实现步骤 1）确保flink和iceberg的版本对应 这里使用的是（flink：1.13.5，iceberg: 0.12.1 ） 2) 创建流式执行环境 使用getExecutionEnvironment（）的静态方法可以自动识别是本地环境还是集群服务环境。当然也可以使用createLocalEnvironment()方法创建本地环境。...
像Flink一样使用Redis-51CTO.COM
2023-04-05 14:19:07 Redis 是一种功能强大的 NoSQL 内存数据结构存储，已成为开发人员的首选工具。虽然它通常被认为只是一个缓存，但 Redis 远不止于此。它可以作为数据库、消息代理和缓存三者合一。 Apache Flink和 Redis 是两个强大的工具，可以一起使用来构建可以处理大量数据的实时数据处理管道。Flink 为处理数据流提供了一个高度可扩展和容错的平台，而 Redis 提供了一个高性能的内存数据库，可用于存储和查询数据。在本文中，将探讨如何使用 Flink 来使用异步函数调用 Redis，并展示如何使用它以非阻塞方式将数据推送到 Redis。 Redis的故事 “Redis：不仅仅是一个缓存 Redis 是一种功能强大的 NoSQL 内存数据结构存储，已成为开发人员的首选工具。虽然它通常被认为只是一个缓存，但 Redis 远不止于此。它可以作为数据库、消息代理和缓存三者合一。 Redis 的优势之一是它的多功能性。它支持各种数据类型，包括字符串、列表、集合、有序集合、哈希、流、HyperLogLogs 和位图。Redis...
Paimon VS Hudi 写入效率大PK
来源：安瑞哥是码农 之所以想做这么个对比呢，原因在于上周我看到 Flink 官方公众号发了篇文章，其中有一幅 Paimon 跟 Hudi 这两款数据湖产品的写入效率对比图，甚是扎眼。 引用自 Flink 官方公众号 一下子就吸引了我的注意力，从这个对比图来看，Hudi 那是全方位落败，表现得像一个「扶不起的阿斗」。 正当我好奇这个测试结论是基于什么样场景下测试出来时，扒拉遍了全文的内容发现，它好像并没有打算告诉我具体的测试细节，而是直接向你宣布：喏...
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