Kafka深入解析

Kafka中消息是以topic进行分类的,生产者生产消息,消费者消费消息,都是面向topic的。 topic是逻辑上的概念,而partition是物理上的概念,每个partition对应于一个log文件,该log文件中存

Kafka概述

Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列,主要应用于大数据实时处理领域。

Kafka API操作实践

  Kafka的Producer发送消息采用的是异步发送的方式。在消息发送的过程中,涉及到了两个线程——main线程和Sender线程,以及一个线程共享变量——RecordAccumulator。main线程将消息发送给

Flink 写入数据到 Kafka

通过Flink官网可以看到Flink里面就默认支持了不少sink,比如也支持Kafka sink connector(FlinkKafkaProducer),那么这篇文章我们就来看看如何将数据写入到Kafka。

自定义Data Sink

上一篇文章介绍了 Flink Data Sink,也介绍了 Flink 自带的 Sink,那么如何自定义自己的 Sink 呢?这篇文章将写一个 demo 教大家将从 Kafka Source 的数据 Sink 到 MySQL 中去。

Data Sink 介绍

Source 就是数据的来源,中间的 Compute 其实就是 Flink 干的事情,可以做一系列的操作,操作完后就把计算后的数据结果 Sink 到某个地方。(可以是 MySQL、ElasticSearch、Kafka、

如何自定义 Data Source

在 Data Source 介绍 文章中,我给大家介绍了 Flink Data Source 以及简短的介绍了一下自定义 Data Source,这篇文章更详细的介绍下,并写一个 demo 出来让大家理解。

Data Source 介绍

Data Sources 是什么呢?就字面意思其实就可以知道:数据来源。 Flink 做为一款流式计算框架,它可用来做批处理,即处理静态的数据集、历史的数据集;也可以用来做流处理,即实时的处理些实时数据流,实时的产生数据

Flink 配置文件详解

flink 的安装参照:flink 简单入门, 我们来了解下flink的配置文件。