一、Flink消费Kafka数据积压
当Flink消费Kafka数据的速度慢于生成数据的速度时,就会造成数据积压的情况。此时,需要优化Flink消费Kafka数据的速度。
可以通过以下几种方式来优化Flink消费Kafka数据的速度:
1、增加Flink TaskManager的数量和Kafka partition的数量,以增加Flink消费数据的并发度。
DataStreamstream = env.addSource( new FlinkKafkaConsumer011<>("topic", new SimpleStringSchema(), properties)) .setParallelism(3);
2、增加Kafka Topic的Partitions数量,可以使得Flink消费数据的并发度增加。
properties.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); properties.put("group.id", "test"); FlinkKafkaConsumerkafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>("my-topic", new SimpleStringSchema(), properties); kafkaConsumer.setStartFromLatest(); kafkaConsumer.assignTimestampsAndWatermarks(new CustomWatermarkEmitter()); DataStream stream = env.addSource(kafkaConsumer).setParallelism(4);
3、减少每个Flink TaskManager的消费Kafka数据的线程数,以减轻单个TaskManager的压力。
FlinkKafkaConsumer011kafka = new FlinkKafkaConsumer011<>(kafkaTopic, new SimpleStringSchema(), kafkaProperties); kafka.setStartFromEarliest(); kafka.setCommitOffsetsOnCheckpoints(true); kafka.setCommitOffsetOnPartitions(Collections.singletonList(new KafkaTopicPartition(kafkaTopic, 0)), new KafkaOffset(5)); DataStream kafkaStream = env.addSource(kafka).setParallelism(2);
二、Flink消费Kafka数据过慢
当Flink消费Kafka数据的速度过慢时,可以通过以下几种方式来优化:
1、调整Kafka的配置,增加Kafka集群的吞吐量,以提高Flink消费数据的速度。
2、调整Flink的配置,增加Flink TaskManager的数量,以提高Flink消费数据的并行度。
3、调整Flink的容器化环境,增加Flink TaskManager的CPU、内存等资源,以提高Flink消费数据的速度。
三、Flink消费Kafka数据量
Flink消费Kafka数据的量,可以通过以下几种方式来统计:
1、使用Flink的Window API来做数据量的统计。
DataStreamSourcestream = env.addSource(consumer).name("kafka-source").uid("kafka-source"); SingleOutputStreamOperator > result = stream.flatMap(new LineSplitter()).keyBy(0).timeWindow(Time.seconds(10)).sum(1); result.print().name("flink-print").uid("flink-print"); env.execute("kafka-consumer-job");
2、使用Kafka Metric API来做数据量的统计。
KafkaConsumerkafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(kafkaConfig); Map metrics = kafkaConsumer.metrics(); Metric countMetric = metrics.getOrDefault(new MetricName("records-consumed-total", "consumer-metrics", "", tags), DEFAULT_METRIC); double count = countMetric.value();
四、Flink消费Kafka数据PG
当Flink消费Kafka数据失败时,可以考虑使用PG机制来保证数据的完整性。
PG机制是指将消费Kafka数据的offset存储在外部的PG数据库中,当Flink消费Kafka数据失败时,可以重新从PG数据库中获取上一次消费的offset,来保证数据的完整性。
final Properties properties = new Properties(); properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092"); properties.setProperty("group.id", "test"); properties.setProperty("enable.auto.commit", "false"); FlinkKafkaConsumerkafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer ("my-topic", new SimpleStringSchema(), properties); kafkaConsumer.setStartFromEarliest(); DataStream stream = env.addSource(kafkaConsumer); stream.addSink(new ElasticsearchSink<>(esSinkConfig.build())); stream.addSink(new FlinkKafkaProducer ("output-topic", new SimpleStringSchema(), properties));
五、Flink消费Kafka数据丢失
当Flink消费Kafka数据的过程中,丢失了一些数据时,可以通过以下几种方式来解决:
1、增加Kafka生成数据的重试次数,可以减少数据丢失的概率。
2、使用Kafka Transaction API来确保数据的完整性。
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); Properties props = new Properties(); props.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.setProperty("group.id", "user-tracking"); FlinkKafkaConsumerkafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>("tracking-events", new SimpleStringSchema(), props); kafkaConsumer.setCommitOffsetsOnCheckpoints(true); DataStream stream = env.addSource(kafkaConsumer); stream.map(App::parseRecord) .assignTimestampsAndWatermarks(new RecordTimestampExtractor()) .keyBy(record -> record.userId) .window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(30), Time.seconds(10))) .aggregate(new ItemAggregateFunction()) .flatMap((FlatMapFunction
六、Flink消费Kafka数据存入Redis
当Flink消费Kafka数据后,需要将数据存入Redis中时,可以使用Flink的Redis Connector来实现。
DataStreamstream = env.addSource( new FlinkKafkaConsumer<>("topic", new SimpleStringSchema(), properties)); stream.addSink(new RedisSink<>(config, new RedisDbMapper()));
其中,config为Redis连接配置,RedisDbMapper实现了Redis数据的存储逻辑。
七、Flink消费Kafka数据有几种方式
Flink消费Kafka数据的方式有以下几种:
1、FlinkKafkaConsumer:使用Flink官方提供的Kafka Consumer来消费Kafka数据。
DataStreamstream = env.addSource( new FlinkKafkaConsumer<>("topic", new SimpleStringSchema(), properties));
2、Kafka010TableSource:使用Table API来消费Kafka数据。
StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env); TableSchema schema = TableSchema.builder() .field("key", Types.STRING) .field("value", Types.STRING) .build(); Properties properties = new Properties(); properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092"); Kafka010TableSource kafkaSource = Kafka010TableSource.builder() .forTopic("test") .withKafkaProperties(properties) .withSchema(schema) .build(); tEnv.registerTableSource("kafka", kafkaSource); tEnv.sqlQuery("SELECT `key`, COUNT(*) FROM kafka GROUP BY `key`") .toRetractStream(Row.class) .print();
3、自定义Kafka Consumer:使用自定义的Kafka Consumer来消费Kafka数据,以实现更加灵活的业务逻辑。
DataStreamstream = env.addSource(new CustomKafkaConsumer(topic, properties));
八、Flink消费Kafka数据量统计
可以使用Flink的Window API来对Flink消费Kafka数据的量进行统计,具体实现如下:
DataStreamstream = env.addSource( new FlinkKafkaConsumer<>("topic", new SimpleStringSchema(), properties)); stream.flatMap(new FlatMapFunction >() { @Override public void flatMap(String s, Collector > collector) throws Exception { collector.collect(new Tuple2<>("", 1)); } }) .keyBy(0) .timeWindow(Time.seconds(5)) .sum(1) .print();
九、Flink精准一次消费Kafka
可以使用Kafka的Exactly-Once语义,来保证Flink精准一次消费Kafka。
DataStreamstream = env.addSource( new FlinkKafkaConsumer<>("topic", new SimpleStringSchema(), properties)); stream.addSink(new FlinkKafkaProducer<>("output-topic", new SimpleStringSchema(), properties, FlinkKafkaProducer.Semantic.EXACTLY_ONCE));