Flink 的很多 source 算子都能为 EOS 提供保障,如 kafka Source : 能够记录偏移量 能够重放数据 将偏移量记录在 state 中,与下游的其他算子的 state 一起,经由 checkpoint 机制实现了“状 态数据的”快照统一。。。怎么记忆。。
时间: 2024-05-25 15:11:31 浏览: 10
可以记忆为“EOS三步走”:
1. 记录偏移量:Flink的source算子可以记录消费者在Kafka中的偏移量,确保消费者能够准确地从上次的位置继续消费。
2. 重放数据:当出现异常情况导致数据处理失败时,Flink可以通过重放数据的方式来重新处理之前未处理成功的数据。
3. 状态数据的快照统一:Flink将偏移量记录在state中,与下游的其他算子的state一起,经由checkpoint机制实现了“状态数据”的快照统一,确保数据处理的一致性和准确性。
相关问题
flink读取kafka中数据时,偏移量是存储到哪里的,如何将偏移量的存储位置设置为redis
在Flink中,Kafka的偏移量通常存储在Kafka的内部__consumer_offsets主题中。Flink默认使用Kafka内部存储来管理偏移量,但是你可以通过实现自定义的`FlinkKafkaConsumer`来将偏移量存储到Redis中。
具体实现步骤如下:
1. 实现自定义的`FlinkKafkaConsumer`类,并继承`FlinkKafkaConsumerBase`类。在该类中,你需要重写`open()`和`close()`方法,以及实现`deserializeRecord()`方法。
2. 在`open()`方法中,连接Redis并获取存储在其中的偏移量。如果Redis中没有存储偏移量,则从Kafka内部__consumer_offsets主题中获取偏移量。
3. 在`deserializeRecord()`方法中,将每个记录的偏移量存储到Redis中。
4. 在`close()`方法中,关闭Redis连接并提交偏移量到Kafka内部__consumer_offsets主题中。
通过以上步骤,你就可以将Flink的Kafka偏移量存储到Redis中了。请注意,在使用这种方法时,需要确保Redis的性能足够强大,以便支持高吞吐量的数据流。
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。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)