基于 Flink CDC YAML 的 MySQL 到 Kafka 流式数据集成
本教程展示如何使用Flink CDC YAML快速构建从MySQL到Kafka的流式数据集成作业,涵盖整库同步和表结构变更同步。无需编写Java/Scala代码或安装IDE,所有操作在Flink CDC CLI中完成。首先准备Flink Standalone集群和Docker环境(包括MySQL、Kafka和Zookeeper),然后通过配置YAML文件提交任务,实现数据同步。教程还介绍了路由变更、写入多个分区、输出格式设置及上游表名到下游Topic的映射等功能,并提供详细的命令和示例。最后,包含环境清理步骤以确保资源释放。
【赵渝强老师】Kafka的消费者与消费者组
Kafka消费者是从Kafka集群中消费数据的客户端。单消费者模型在数据生产速度超过消费速度时会导致数据堆积。为解决此问题,Kafka引入了消费者组的概念,允许多个消费者共同消费同一主题的消息。消费者组由一个或多个消费者组成,它们动态分配和重新分配主题分区,确保消息处理的高效性和可靠性。视频讲解及示意图详细展示了这一机制。
【赵渝强老师】Kafka生产者的消息发送方式
Kafka生产者支持三种消息发送方式:1. **fire-and-forget**:发送后不关心结果,适用于允许消息丢失的场景;2. **同步发送**:通过Future对象确保消息成功送达,适用于高可靠性需求场景;3. **异步发送**:使用回调函数处理结果,吞吐量较高但牺牲部分可靠性。视频和代码示例详细讲解了这三种方式的具体实现。
【赵渝强老师】Kafka生产者的执行过程
Kafka生产者(Producer)将消息序列化后发送到指定主题的分区。整个过程由主线程和Sender线程协调完成。主线程创建KafkaProducer对象及ProducerRecord,经过拦截器、序列化器和分区器处理后,消息进入累加器。Sender线程负责从累加器获取消息并发送至KafkaBroker,Broker返回响应或错误信息,生产者根据反馈决定是否重发。视频和图片详细展示了这一流程。
docker compose 安装 kafka
通过本文的步骤,您可以快速在本地使用 Docker Compose 安装并配置 Kafka 和 Zookeeper。Docker Compose 简化了多容器应用的管理,方便快速搭建和测试分布式系统。
Flink+Paimon+Hologres,面向未来的一体化实时湖仓平台架构设计
本文介绍了阿里云实时数仓Hologres负责人姜伟华在Flink Forward Asia 2024上的分享,涵盖实时数仓的发展历程、从实时数仓到实时湖仓的演进,以及总结。文章通过三代实时数仓架构的演变,详细解析了Lambda架构、Kafka实时数仓分层+OLAP、Hologres实时数仓分层复用等方案,并探讨了未来从实时数仓到实时湖仓的演进方向。最后,结合实际案例和Demo展示了Hologres + Flink + Paimon在实时湖仓中的应用,帮助用户根据业务需求选择合适的方案。
kafka 的数据是放在磁盘上还是内存上,为什么速度会快?
Kafka的数据存储机制通过将数据同时写入磁盘和内存,确保高吞吐量与持久性。其日志文件按主题和分区组织,使用预写日志(WAL)保证数据持久性,并借助操作系统的页缓存加速读取。Kafka采用顺序I/O、零拷贝技术和批量处理优化性能,支持分区分段以实现并行处理。示例代码展示了如何使用KafkaProducer发送消息。