[flink 实时流基础]源算子和转换算子
所以，source就是我们整个处理程序的输入端。filter转换操作，顾名思义是对数据流执行一个过滤，通过一个布尔条件表达式设置过滤条件，对于每一个流内元素进行判断，若为true则元素正常输出，若为false则元素被过滤掉。flatMap可以认为是“扁平化”（flatten）和“映射”（map）两步
Kafka入门到实战-第五弹
Apache Kafka 是一个开源的分布式事件流平台，提供高性能数据管道、流分析、 数据集成和任务关键型应用程序。
【云原生进阶之PaaS中间件】第三章Kafka-4.4-消费者工作流程
extends 类 AbstractPartitionAssignor ，然后在消费者端增加参数：properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG, 类 .class.getName());即可。max.poll.r
使用MySQL的日志和Kafka同步数据
配置Kafka Connect：编辑Kafka Connect的配置文件，将MySQL Connector插件的相关配置添加到配置文件中。安装Kafka Connect：Kafka Connect是Kafka的插件框架，它允许你使用各种连接器来将数据从外部系统导入和导出到Kafka中。启动Kafka
中电金信：技术实践｜Flink维度表关联方案解析
实时lookup数据库关联的特点是实现简单，但数据库压力较大，无法支撑大数据量的维度数据查询，并且在查询时只能根据当时的维度表数据查询，如果事实表数据重放或延迟，查询结果的正确性无法得到保证，且多次查询结果可能不一致。广播维度表方案是将维度表数据用流的方式接入Flink Job 程序，并将维度表数据
Kafka是如何保证消息不丢失
Apache Kafka通过多种机制来确保消息不丢失，包括数据复制（Replication）、持久化（Persistence）、确认机制（Acknowledgments）、幂等生产者（Idempotent Producer）、事务性发送（Transactional Messaging）等。以下是这些
Kafka消费者构建失败的解决方法
在使用Kafka时，有时候我们可能会遇到"Failed to construct Kafka consumer"（无法构建Kafka消费者）的错误。在Java项目中使用Kafka时，需要在项目的构建配置文件（如Maven或Gradle）中添加正确的Kafka依赖。请确保您的应用程序能够与Kafka集
Java技术栈 —— Kafka入门（二）
水平易扩展(提高易用性)。提高并发度，可以多使唤一些线程。垂直可备份(提高可用性)。多备份一点没错，有备无患。现实中的组织架构也有这种特点，同级别的官员可以相互调动，这叫水平可扩展，下级官员干出成绩，经过考察认定具备了一定能力后，就可以得到提拔，这叫垂直易备份，从这个角度上来说，下级也可以是上级的备
Kafka的基本介绍以及扩展
Kafka的基本命令介绍、kafka扩展
得物面试：Kafka消息0丢失，如何实现？
Consumer 程序有个“位移”（/位点）的概念，表示的是这个 Consumer 当前消费到的 Topic Partion分区的位置。下面这张图来自于官网，它清晰地展示了 Consumer 端的位移数据。enable.auto.commit=false 关闭自动提交位移，消息处理完成之后再提交o
自定义kafka客户端消费topic
使用自定义的KafkaConsumer给spring进行管理，之后在注入topic的set方法中，开单线程主动订阅和读取该topic的消息。
Flink与Kafka集成：跨版本兼容性与性能优化实战
详解如何在Flink与不同版本的Kafka集成中解决兼容性问题，通过自定义SourceFunction和SinkFunction实现高效数据流处理。
centos7-dmhs同步kafka搭建部署（保姆级）
所需空间: 1869M请选择安装目录 [/home/dmdba/dm/dmdbms]:
FlinkSQL处理Canal-JSON数据
在正常的操作环境下，Canal能够以exactly-once的语义投递每条变更事件，Flink能够正常消费Canal产生的变更事件。此时，Canal可能会投递重复的变更事件到Kafka中，当Flink从Kafka中消费的时候就会得到重复的事件，可能导致Flink query的运行得到错误的结果或者非
Kafka生产与消费详解
代码见：代码中使用到了自定义序列化。id的长度4个字节，字符串的长度描述4个字节， 字符串本身的长度nameSize个字节自定义序列化容易导致程序的脆弱性。举例，在我们上面的实现里，我们有多种类型的消费者，每个消费者对实体字段都有各自的需求，比如，有的将字段变更为long型，有的会增加字段，这样会出
Kafka Stream 流式计算
Kafka Stream是Apache Kafka从0.10版本引入的一个新Feature。它是提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能。Kafka Stream的特点如下：Kafka Stream提供了一个非常简单而轻量的Library，它可以非常方便地嵌入任意Java应用中，也可
Flink流处理案例：实时数据聚合
1.背景介绍1. 背景介绍Apache Flink是一个流处理框架，可以处理大规模数据流，实现实时数据处理和分析。Flink支持各种数据源和接口，如Kafka、HDFS、TCP流等，可以实现高吞吐量、低延迟的流处理。在本文中，我们将通过一个实际的Flink流处理案例来讲解Flink的核心概念、算法原
从kafka读取数据并入库(mysql)
从kafka消费信息，并入库
【shell-10】shell实现的各种kafka脚本
因为经常要用kafka环境参与测试，所以写了不少脚本。在很多时候可以大大提高测试的效率。topic数据传输【file数据录入到topic,topic数据下载到本地文件】此文件是个额外的日志文件主要用于打印日志，该文件会被下面的shell文件引用。topic信息查看【topic列表，topic gro
实时Flink大数据分析平台的数据流时间窗口操作
1.背景介绍在大数据时代，实时分析和处理数据变得越来越重要。Apache Flink是一个流处理框架，它可以处理大规模的实时数据流，并提供高性能和低延迟的数据处理能力。在Flink中，时间窗口是一种有用的数据处理方法，可以帮助我们对数据流进行聚合和分析。本文将深入探讨Flink大数据分析平台的数据流
