【Azure 事件中心】Flink消费Event Hub中事件, 使用Azure默认示例代码,始终获取新产生的事件,如何消费旧事件呢?

简介: 【Azure 事件中心】Flink消费Event Hub中事件, 使用Azure默认示例代码,始终获取新产生的事件,如何消费旧事件呢?

问题描述

根据Azure Event Hub示例文档,[将 Apache Flink 与适用于 Apache Kafka 的 Azure 事件中心配合使用],配置好 consumer.config 文件后,为什么不能自动消费Event Hub中存储的旧数据呢?

如果发送端(生产者)没有任何消息输出,这消费端的信息也是一片空白,如:

问题分析

在 Kafka 中,每当消费者组内的消费者查找不到所记录的消费位移或发生位移越界时,就会根据消费者客户端参数 auto.offset.reset 的配置来决定从何处开始进行消费,这个参数的默认值为 “latest” 。

auto.offset.reset 的值可以为 earliest、latest 和 none 。关于 earliest 和 latest 的解释,真实情况如下所示:

  • earliest :当各分区下存在已提交的 offset 时,从提交的 offset 开始消费;无提交的 offset 时,从头开始消费。
  • latest :当各分区下存在已提交的 offset 时,从提交的 offset 开始消费;无提交的 offset 时,消费该分区下新产生的数据。
  • none :topic 各分区都存在已提交的 offset 时,从 offset 后开始消费;只要有一个分区不存在已提交的offset,则抛出异常

 

使用Flink消费端以Kafka方式消费Event Hub中的事件,当消费端第一次运行时,因为默认配置,所以消费端只消费新产生的数据。

如果需要消费旧的数据,需要在 consumer.config  中添加 auto.offset.reset = earliest 。

 

修改后的测试效果为:

 

 

参考资料

Flink消费kafka的offset设置https://blog.csdn.net/pageniao/article/details/124279617

Seeking to a Specific Offset:https://docs.spring.io/spring-kafka/docs/current/reference/html/#seek

相关实践学习
基于Hologres+Flink搭建GitHub实时数据大屏
通过使用Flink、Hologres构建实时数仓,并通过Hologres对接BI分析工具(以DataV为例),实现海量数据实时分析.
实时计算 Flink 实战课程
如何使用实时计算 Flink 搞定数据处理难题?实时计算 Flink 极客训练营产品、技术专家齐上阵,从开源 Flink功能介绍到实时计算 Flink 优势详解,现场实操,5天即可上手! 欢迎开通实时计算 Flink 版: https://cn.aliyun.com/product/bigdata/sc Flink Forward Asia 介绍: Flink Forward 是由 Apache 官方授权,Apache Flink Community China 支持的会议,通过参会不仅可以了解到 Flink 社区的最新动态和发展计划,还可以了解到国内外一线大厂围绕 Flink 生态的生产实践经验,是 Flink 开发者和使用者不可错过的盛会。 去年经过品牌升级后的 Flink Forward Asia 吸引了超过2000人线下参与,一举成为国内最大的 Apache 顶级项目会议。结合2020年的特殊情况,Flink Forward Asia 2020 将在12月26日以线上峰会的形式与大家见面。
相关文章
|
消息中间件 前端开发 Kafka
【Azure 事件中心】使用Apache Flink 连接 Event Hubs 出错 Kafka error: No resolvable bootstrap urls
【Azure 事件中心】使用Apache Flink 连接 Event Hubs 出错 Kafka error: No resolvable bootstrap urls
279 2
|
消息中间件 资源调度 关系型数据库
如何在Flink on YARN环境中配置Debezium CDC 3.0,以实现实时捕获数据库变更事件并将其传输到Flink进行处理
本文介绍了如何在Flink on YARN环境中配置Debezium CDC 3.0,以实现实时捕获数据库变更事件并将其传输到Flink进行处理。主要内容包括安装Debezium、配置Kafka Connect、创建Flink任务以及启动任务的具体步骤,为构建实时数据管道提供了详细指导。
709 9
|
消息中间件 监控 Kafka
实时计算 Flink版产品使用问题之处理Kafka数据顺序时,怎么确保事件的顺序性
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
|
分布式计算 监控 大数据
大数据-129 - Flink CEP 详解 Complex Event Processing - 复杂事件处理
大数据-129 - Flink CEP 详解 Complex Event Processing - 复杂事件处理
331 0
|
5月前
|
存储 分布式计算 数据处理
「48小时极速反馈」阿里云实时计算Flink广招天下英雄
阿里云实时计算Flink团队,全球领先的流计算引擎缔造者,支撑双11万亿级数据处理,推动Apache Flink技术发展。现招募Flink执行引擎、存储引擎、数据通道、平台管控及产品经理人才,地点覆盖北京、杭州、上海。技术深度参与开源核心,打造企业级实时计算解决方案,助力全球企业实现毫秒洞察。
603 0
「48小时极速反馈」阿里云实时计算Flink广招天下英雄
|
运维 数据处理 数据安全/隐私保护
阿里云实时计算Flink版测评报告
该测评报告详细介绍了阿里云实时计算Flink版在用户行为分析与标签画像中的应用实践,展示了其毫秒级的数据处理能力和高效的开发流程。报告还全面评测了该服务在稳定性、性能、开发运维及安全性方面的卓越表现,并对比自建Flink集群的优势。最后,报告评估了其成本效益,强调了其灵活扩展性和高投资回报率,适合各类实时数据处理需求。
|
存储 分布式计算 流计算
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
本文介绍了阿里云开源大数据团队在实时计算领域的最新成果——向量化流计算引擎Flash。文章主要内容包括:Apache Flink 成为业界流计算标准、Flash 核心技术解读、性能测试数据以及在阿里巴巴集团的落地效果。Flash 是一款完全兼容 Apache Flink 的新一代流计算引擎,通过向量化技术和 C++ 实现,大幅提升了性能和成本效益。
4011 74
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
zdl
|
消息中间件 运维 大数据
大数据实时计算产品的对比测评:实时计算Flink版 VS 自建Flink集群
本文介绍了实时计算Flink版与自建Flink集群的对比,涵盖部署成本、性能表现、易用性和企业级能力等方面。实时计算Flink版作为全托管服务,显著降低了运维成本,提供了强大的集成能力和弹性扩展,特别适合中小型团队和业务波动大的场景。文中还提出了改进建议,并探讨了与其他产品的联动可能性。总结指出,实时计算Flink版在简化运维、降低成本和提升易用性方面表现出色,是大数据实时计算的优选方案。
zdl
619 56
|
消息中间件 关系型数据库 MySQL
Flink CDC 在阿里云实时计算Flink版的云上实践
本文整理自阿里云高级开发工程师阮航在Flink Forward Asia 2024的分享,重点介绍了Flink CDC与实时计算Flink的集成、CDC YAML的核心功能及应用场景。主要内容包括:Flink CDC的发展及其在流批数据处理中的作用;CDC YAML支持的同步链路、Transform和Route功能、丰富的监控指标;典型应用场景如整库同步、Binlog原始数据同步、分库分表同步等;并通过两个Demo展示了MySQL整库同步到Paimon和Binlog同步到Kafka的过程。最后,介绍了未来规划,如脏数据处理、数据限流及扩展数据源支持。
804 0
Flink CDC 在阿里云实时计算Flink版的云上实践