当前位置: 首页 > 知识库问答 >
问题:

与Flink从Kafka主题开始

年光明
2023-03-14

如何确保我总是从Kafka主题的一开始就与Flink一起消费?

Kafka0.9。x consumer是Flink 1.0.2的一部分,它似乎不再是Kafka,而是Flink来控制偏移量:

Flink在内部快照偏移量,作为其分布式检查点的一部分。Kafka/动物园管理员promise的补偿只是为了让外界对进展的看法与Flink对进展的看法保持同步。通过这种方式,监控和其他工作可以了解Flink Kafka消费者对某个话题的理解程度。

这就是我所做的,但是我的Flink程序总是从它停止的地方开始,并且不会按照配置指示返回到开始:

val props = new Properties()
props.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.setProperty("group.id", "myflinkservice")
props.setProperty("auto.offset.reset", "earliest")

val incomingData = env.addSource(
  new FlinkKafkaConsumer09[IncomingDataRecord](
    "my.topic.name",
    new IncomingDataSchema,
    props
  )
)

共有2个答案

景德海
2023-03-14

我想你可以通过指定一个随机组来解决这个问题。id

val props = new Properties()
props.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.setProperty("group.id", s"myflinkservice_${UUID.randomUUID}")
props.setProperty("auto.offset.reset", "smallest") // "smallest", not "earliest"

auto。抵消重置仅在ZooKeeper中没有可用的初始偏移量时有效。

公冶伟
2023-03-14

使用:

consumer.setStartFromEarliest();
 类似资料:
  • 在Flink中有没有任何方法可以自动推断出Kafka主题DDL,而不需要手动查询,就像Spark中的情况一样。

  • 我的spring boot项目有一个演示Kafka Streams API的应用程序。我可以使用以下命令使用主题中的所有消息 Kafka Streams API中使用KStream或ktable使用消息的类似命令是什么?我试过了 两者都不起作用。我确实创建了一个测试用例,用而不是流来使用,但它不起作用。代码上传到Github以供参考。任何帮助都会很好。

  • 我正在使用@StreamListener(Spring-Cloud-Stream)来使用来自主题(输入通道)的消息,进行一些处理并保存到一些缓存或数据库中。 我的要求是,如果DB在处理消费的消息时停止,我想暂停主消费者(输入通道),并从另一个主题(输入56通道)开始消费,一旦它消费了来自输入56通道的所有消息(没有很多),我想再次恢复主消费者(输入通道)。 这能做到吗??

  • 简单问题: 假设我有一个具有3个分区的主题:Topic:StateEvents P1、P2和P3。 让我们假设生产者生成20条消息: 1, 2, 3, ..........20 我的问题是: 当制作人生成这些消息时: 1)每个消息将只在且仅在1个分区?也就是说,1在P1,2在P2,3在P3,然后4在P1,5在P2,6在P3,以此类推? 2)如果#1为真,当消费者订阅时,它将订阅所有分区,以便获得所

  • 我有一个问题,假设有一个TOPIC T1,有两个消费者C1和C2属于两个不同的组,电流偏移量是0.我们知道Kafka维护消费者的偏移量。因此,如果 C1 使用消息并且 Offset 变为 1,那么如果 C2 使用消息,它将从 1 偏移量开始,还是从 0 偏移量开始使用消息,会发生什么情况?表示两个不同的消费群体将如何维持抵消? 谢啦

  • 我在《掌握Kafka Streams and ksqlDB》一书中遇到了以下两个短语,作者使用了两个术语,它们的真正含义是“压缩主题”和“未压缩主题” 他们对“日志压缩”有什么看法吗? 表可以被认为是对数据库的更新。在日志的这种视图中,只保留每个键的当前状态(给定键的最新记录或某种聚合)。表通常是从压缩的主题构建的。 用数据库的说法,流可以被视为插入。每个不同的记录都保留在此日志视图中。流通常是从