flink读取kafka时的偏移量保存到哪里

在 Flink 中，Kafka Consumer 的偏移量可以保存在不同的位置，具体取决于您的配置。以下是一些常见的选项：

1. Kafka 内部保存：这是最简单的选项，Kafka Consumer 可以将偏移量保存在 Kafka 内部的特殊主题中。Flink Kafka Consumer 默认使用这种方式来保存偏移量。

2. ZooKeeper：Flink 也可以将偏移量保存在 ZooKeeper 中。这需要在 Flink Kafka Consumer 的配置中设置一个有效的 ZooKeeper 地址。

3. Checkpoints：Flink 支持使用 Checkpointing 技术来保存应用程序状态。您可以在 Flink 应用程序中启用 Checkpointing，并在 Checkpoint 中包含 Kafka Consumer 的偏移量。

无论您选择哪种方式，都可以确保 Kafka Consumer 的偏移量在应用程序故障恢复期间得到恢复，并且您可以从上次处理的位置继续处理消息。

相关问题

flink读取kafka数据，并将偏移量保存到Mysql

可以通过Flink的Kafka Consumer实现从Kafka中读取数据，并通过Flink的JDBC Output Format将偏移量保存到MySQL中。以下是一个简单的示例代码：

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;
import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.AssignerWithPunctuatedWatermarks;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.SinkFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.watermark.Watermark;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaSerializationSchema;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaSink;
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.KeyedSerializationSchemaWrapper;
import org.apache.flink.types.Row;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;

import javax.annotation.Nullable;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.SQLException;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

public class FlinkKafkaToMysql {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        // 获取参数
        final ParameterTool parameterTool = ParameterTool.fromArgs(args);

        // 设置执行环境
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.enableCheckpointing(5000, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);

        // 设置Kafka Consumer
        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("bootstrap.servers", parameterTool.get("bootstrap.servers"));
        properties.setProperty("group.id", parameterTool.get("group.id"));
        FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>(parameterTool.get("input.topic"), new SimpleStringSchema(), properties);

        // 设置Kafka Producer
        FlinkKafkaProducer<Row> producer = new FlinkKafkaProducer<>(parameterTool.get("output.topic"), new KafkaSerializationSchema<Row>() {
            @Override
            public ProducerRecord<byte[], byte[]> serialize(Row element, @Nullable Long timestamp) {
                return new ProducerRecord<>(parameterTool.get("output.topic"), element.toString().getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
            }
        }, properties, FlinkKafkaProducer.Semantic.EXACTLY_ONCE);

        // 设置JDBC Output Format
        JDBCOutputFormat jdbcOutputFormat = JDBCOutputFormat.buildJDBCOutputFormat()
                .setDrivername(parameterTool.get("jdbc.driver"))
                .setDBUrl(parameterTool.get("jdbc.url"))
                .setUsername(parameterTool.get("jdbc.username"))
                .setPassword(parameterTool.get("jdbc.password"))
                .setQuery("INSERT INTO " + parameterTool.get("mysql.table") + " (topic, partition, offset) VALUES (?, ?, ?)")
                .setSqlTypes(new int[] {java.sql.Types.VARCHAR, java.sql.Types.INTEGER, java.sql.Types.BIGINT})
                .finish();

        // 读取Kafka数据并保存偏移量到MySQL
        DataStream<String> inputStream = env.addSource(consumer);
        inputStream.map(new MapFunction<String, Row>() {
            @Override
            public Row map(String value) throws Exception {
                String[] parts = value.split(",");
                return Row.of(parts[0], Integer.parseInt(parts[1]), Long.parseLong(parts[2]));
            }
        }).addSink(new SinkFunction<Row>() {
            @Override
            public void invoke(Row value, Context context) throws Exception {
                jdbcOutputFormat.writeRecord(value);
            }
        });

        // 执行任务
        env.execute("Flink Kafka to MySQL");
    }
}

在上述代码中，我们首先通过`ParameterTool`获取传入的参数，然后设置Flink的执行环境和Kafka Consumer。接着，我们创建了一个`JDBCOutputFormat`对象，用于将数据保存到MySQL中。最后，我们通过`DataStream.map()`操作将Kafka中读取的数据转换成`Row`对象，并通过`SinkFunction`将偏移量保存到MySQL中。

需要注意的是，在保存数据到MySQL时，我们使用了`JDBCOutputFormat`的`writeRecord()`方法，该方法会自动打开和关闭数据库连接。因此，我们不需要手动管理数据库连接。

flink将读取kafka时的偏移量存入redis

可以通过实现 Flink 的自定义 SourceFunction 来将 Kafka 的偏移量存入 Redis 中。

具体实现方式如下：

1. 首先，在自定义的 SourceFunction 中，需要维护当前消费者的偏移量。可以使用 Flink 提供的 `CheckpointedFunction` 接口来实现。在 `initializeState()` 方法中，可以加载之前保存的偏移量状态。

2. 然后，在 `run()` 方法中，可以使用 Kafka 的 Java 客户端消费数据，并在消费每条消息后将偏移量保存到 Redis 中。可以使用 Redis 的 Java 客户端实现。

3. 最后，在 `snapshotState()` 方法中，可以将当前消费者的偏移量保存到状态中，以便在发生故障时进行恢复。

需要注意的是，这种方式可能会增加一定的延迟，因为每次消费消息后都需要将偏移量保存到 Redis 中。如果需要更高的性能，可以考虑将偏移量保存到 ZooKeeper 中，或者使用 Flink 的 Kafka Connector，它已经内置了对偏移量的管理。