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
聊聊MaxwellKafkaProducer
序本文主要研究一下MaxwellKafkaProducerMaxwellKafkaProducermaxwell-1.25.1/src/main/java/com/zendesk/maxwell/producer/MaxwellKafkaProducer.javapublic class Maxwe
如何保证Kafka不丢失消息
丢失消息有 3 种不同的情况，针对每一种情况有不同的解决方案。
如何保证消息队列不丢失消息（以kafka为例）
综上所述，消息队列通过持久化存储、消息确认机制、事务机制、数据备份与复制以及消息过期机制等手段，保证了消息在传递过程中不丢失。在设计分布式系统时，合理选择并配置这些机制可以有效地提高消息队列的可靠性和稳定性。
Flink定制化功能开发，demo代码
本文将通过flink的DataStream模块API，以kafka为数据源，构建一个基础测试环境；包含一个kafka生产者线程工具，一个自定义FilterFunction算子，一个自定义MapFunction算子，用一个flink任务将实时读kafka并多层处理串起来；让读者体会通过Flink构建自
Message Queue --- RabbitMQ
MQ全称是Message Queue，消息的队列，因为是队列，所以遵循FIFO 先进先出的原则，它是一种跨进程的通信机制，用于上下游传递消息。在互联网架构中，MQ是一种非常常见的上下游“逻辑解耦+物理解耦”的消息通信服务。
Kafka常见指令及监控程序介绍
kafka在流数据、IO削峰上非常有用，以下对于这款程序，做一些常见指令介绍。下文使用–bootstrap-server 10.0.0.102:9092,10.0.0.103:9092,10.0.0.104:9092需自行填写各自对应的集群IP和kafka的端口。该写法 等同。
Kafka 的消息格式：了解消息结构与序列化
在某些情况下，你可能需要定义自己的消息格式。Kafka 提供了和，允许你将消息以字节数组的形式发送和接收，从而实现自定义的序列化和反序列化逻辑。// 生产者端// 消费者端});在深入探讨Kafka消息格式、版本控制、安全性和监控等关键主题后，对构建高效、灵活的消息系统有了更为全面的认识。了解消息结
08、Kafka ------ 消息存储相关的配置--＞消息过期时间设置、查看主题下的消息存活时间等配置
Kafka ------ 消息存储相关的配置-->消息过期时间设置、查看主题下的消息存活时间等配置
消息中间件：Kafka
消息中间件：Kafka
Kafka中的Topic
在Kafka中，Topic是消息的逻辑通道，生产者将消息发布到Topic，而消费者从Topic订阅消息。每个Topic可以有多个分区（Partitions），每个分区可以在不同的服务器上，以实现横向扩展。Kafka的Topic是构建实时流数据处理系统的核心组件之一。通过深入了解Topic的创建、配置
kafka消费相关问题（GPT回答版本）
kafka消费相关问题（GPT回答版本）
Kafka: 详解、使用教程和示例
Kafka 是一个强大的分布式流处理平台，用于实时数据传输和处理。通过本文详细的介绍、使用教程和示例，你可以了解 Kafka 的核心概念、安装、创建 Topic、使用生产者和消费者，从而为构建现代分布式应用打下坚实的基础。无论是构建实时数据流平台、日志收集系统还是事件驱动架构，Kafka 都是一个可
Kafka中的Partition详解与示例代码
本文详细介绍了Kafka中的Partition概念，从创建、配置、内部工作原理到实际应用示例和性能调优等多个方面进行了深入的讨论。希望这些详细的示例代码和解释能够帮助大家更全面地理解和应用Kafka中的Partition。在实际应用中，根据业务需求和系统规模，可以灵活配置Partition以达到最佳
