Flink原理与实战（java版）#第8章 Flink的 Connectors（整章）

于 2025-12-18 15:30:00 发布
阅读量220 收藏
点赞数 6
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 电子书 Flink原理与实战（java版） 文章标签： flink java 大数据 实时计算 离线计算 kafka 流批一体化计算
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.csdn.net/chenwewi520feng/article/details/154651142

电子书 Flink原理与实战（java版）专栏文章入口：电子书 Flink原理与实战（java版）- 目录结构

本章分为如下几篇：

Flink原理与实战（java版）#第8章 Flink的 Connectors（第一节DataStream 连接器之Kafka（一））

Flink原理与实战（java版）#第8章 Flink的 Connectors（第一节DataStream 连接器之Kafka（二））

Flink原理与实战（java版）#第8章 Flink的 Connectors（第二节Table API & SQL连接器之Kafka（一））

Flink原理与实战（java版）#第8章 Flink的 Connectors（第二节Table API & SQL连接器之Kafka（二））

Flink原理与实战（java版）#第8章 Flink的 Connectors（第二节Table API & SQL连接器之Kafka（三）及第三节本章小结）

Flink原理与实战（java版）#第8章 Flink的 Connectors（整章）

文章目录

第8章 Flink的 Connectors

8.1 DataStream 连接器之Kafka

8.1.1 容错保证

当程序出现错误时，Flink 的容错机制能够恢复并继续运行程序。这些错误包括机器硬件故障、网络故障、瞬态程序故障等。只有当数据源参与了快照机制时，Flink 才能保证对自定义状态进行精确一次更新。下表8-1列举了 Flink 与其自带连接器的状态更新的保证。
表8-1

为了确保端到端的精确一次数据交付，在实现精确一次状态语义的基础上，接收器（sink）需要参与检查点机制。下表8-2列举了 Flink 与其自带 sink 的交付保证（假设精确一次状态更新）。
在这里插入图片描述

8.1.2 连接器之Kafka

由于Flink DataStream Connector提供了很多种的连接器，本书只介绍非常常用的kafka连接器，其他的不做介绍，如果想了解更多的信息可以参考Flink的官网信息。

Flink 提供了 A

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
Flink原理与实战（java版）#第8章 Flink的 Connectors（第一节DataStream 连接器之Kafka（一））
alanchanchn的专栏
12-16 184
第一节介绍了DataStream的Connector的内容。该节介绍了Flink外部连接器容错保证和重要的一个外部连接器kafka。Flink 的外部连接器kafka在使用的时候会有哪些困惑？本小节从怎么引入、kafka作为source和sink的使用方式以及示例进行说明、kafka作为外部连接器的版本变化、kafka在运行过程中的监控、安全、版本升级等，甚至包括使用过程中出现了异常如何解决等。
Flink原理与实战（java版）#第8章 Flink的 Connectors（第二节Table API & SQL连接器之Kafka（一））
alanchanchn的专栏
12-17 133
第二节介绍了Table API & SQL 的Connector外部连接器支持情况、支持的数据格式以及外部连接器kafka内容。详细地讲解了如何在Flink SQL Client创建Kafka表、有哪些元数据可以使用、连接器有哪些参数可以设置，当然更深入的介绍了kafka作为Flink Table API & SQL 的外部连接器有哪些特性等内容。在介绍的同时，便于读者进行理解和应用，文章内辅以大量可直接运行的示例。但针对常用的数据格式（csv、json、parquet和orc等）则没有介绍，同时针对外部连
Flink原理与实战（java版）#第8章 Flink的 Connectors（第二节Table API & SQL连接器之Kafka（二））
alanchanchn的专栏
12-18 92
第二节介绍了Table API & SQL 的Connector外部连接器支持情况、支持的数据格式以及外部连接器kafka内容。详细地讲解了如何在Flink SQL Client创建Kafka表、有哪些元数据可以使用、连接器有哪些参数可以设置，当然更深入的介绍了kafka作为Flink Table API & SQL 的外部连接器有哪些特性等内容。在介绍的同时，便于读者进行理解和应用，文章内辅以大量可直接运行的示例。但针对常用的数据格式（csv、json、parquet和orc等）则没有介绍，同时针对外部连
Flink原理与实战（java版）#第8章 Flink的 Connectors（第一节DataStream 连接器之Kafka（二））
alanchanchn的专栏
12-17 146
第一节介绍了DataStream的Connector的内容。该节介绍了Flink外部连接器容错保证和重要的一个外部连接器kafka。Flink 的外部连接器kafka在使用的时候会有哪些困惑？本小节从怎么引入、kafka作为source和sink的使用方式以及示例进行说明、kafka作为外部连接器的版本变化、kafka在运行过程中的监控、安全、版本升级等，甚至包括使用过程中出现了异常如何解决等。
Flink原理与实战（java版）#第8章 Flink的 Connectors（第二节Table API & SQL连接器之Kafka（三）及第三节本章小结）
最新发布
alanchanchn的专栏
12-18 85
第二节介绍了Table API & SQL 的Connector外部连接器支持情况、支持的数据格式以及外部连接器kafka内容。详细地讲解了如何在Flink SQL Client创建Kafka表、有哪些元数据可以使用、连接器有哪些参数可以设置，当然更深入的介绍了kafka作为Flink Table API & SQL 的外部连接器有哪些特性等内容。在介绍的同时，便于读者进行理解和应用，文章内辅以大量可直接运行的示例。但针对常用的数据格式（csv、json、parquet和orc等）则没有介绍，同时针对外部连
Flink原理与实战（java版）#第6章 Flink的 DataStream API（整章）
alanchanchn的专栏
12-05 862
介绍了Flink的三大基础核心技术之一的DataStream，其余的2个核心基础分别是Flink Table API & SQL和Connector。本章先从DataStream API编程指南开始，让读者对DataStream有一个直观的认识，比较系统的介绍了DataStream的使用过程及相关的内容。接下来就对DataStream API在处理流批应用的不同方式。再接下来的第三节就DataSource的原理进行了介绍，同时针对DataStream编程中的Source、transformation和sin
Flink原理与实战（java版）#第5章 Flink的状态与容错（整章）
alanchanchn的专栏
11-28 1189
介绍了Flink的另外两大核心基石，即状态与容错。简单的说状态就是记录数据的变化过程，容错就是针对数据过程进行恢复。针对如何记录、何时记录以及记录在哪里等等都是状态的核心内容；容错的核心就是针对状态记录的数据变化过程按照不同的策略实现的恢复过程，应对不同的场景使用不同的恢复策略。
Flink原理与实战（java版）#第5章 Flink的状态与容错（第四节检查点（一））
alanchanchn的专栏
11-26 1185
第四节详细了介绍了checkpoint的内容，即使用的前提、如何开启与配置、状态后端的使用以及迭代作业和部分任务结束后的checkpoint，同时还包括外部检查点的部分及反压下的checkpoint相关内容。
Flink原理与实战（java版）#第6章 Flink的 DataStream API（第三节数据源（二））
alanchanchn的专栏
12-03 826
第三节介绍了DataSource的相关内容，通过本节的介绍大致上能理解DataSource的实现过程及逻辑，为更深入的理解Flink source提供了较为坚实的基础。本节通过DataSource的原理、API、SplitReader API、事件时间和水印以及DataStream 连接器几个方面进行了说明。
电子书 Flink原理与实战（java版）- 目录结构
alanchanchn的专栏
11-10 2246
本专栏系统的介绍了大数据的简史、Flink的发展历程、Flink的实现原理与应用场景和具体的示例，对初入门或有一定基础的读者是大有裨益的，当然阅读本专栏需要一定的语言和大数据方面的基础知识。
Flink CDC同步MySQL到Elasticsearch的413错误完整解决方案
探索云原生与智能化驱动下的安全运维新范式。关注DevSecOps、可观测性、AIOps等前沿领域，与您共赴技术前沿。
12-17 201
了解数据特征：评估记录大小分布保守配置参数：宁可吞吐低，不要频繁失败增强容错能力：增加重试次数和延迟持续监控优化：根据实际情况调整通过本文的方案，可以彻底解决Flink CDC同步大字段表到Elasticsearch时的413错误，确保数据同步的稳定性和可靠性。
Flink Join 核心解析：类型、原理、实操
luohualiushui1的专栏
12-17 1014
Flink Join 核心解析：类型、原理、实操
Flink SQL Window Top-N窗口榜单的正确打开方式
hello.reader
12-13 1146
本文介绍了Flink SQL中的Window Top-N功能，重点说明其核心概念、语法规范和使用场景。Window Top-N用于在每个窗口内筛选N个最大/最小值，相比连续Top-N性能更优。文章详细讲解了必须包含window_start和window_end字段等前置条件，提供了标准SQL模板和两个典型示例（窗口聚合后Top-N和直接窗口Top-N）。同时指出了当前限制，如不支持Batch模式下的SESSION窗口，并给出工程化建议，包括主键设计和性能调优参数。这些内容为开发者正确使用Window Top
flink的一阶段提交的流程
2301_80954266的博客
12-17 742
Flink 的一阶段提交流程主要针对 Sink 端事务，简化了两阶段提交协议，直接在执行检查点时提交数据。它适用于外部系统支持原子写入的场景，能提升性能，但要求严格依赖 Sink 的幂等性。在实际应用中，建议根据具体需求（如数据一致性要求）选择使用一阶段或两阶段提交。如果您有更多细节（如特定 Sink 系统），我可以进一步优化解释！
Flink 翻滚窗口、滑动窗口、会话窗口核心区别
luohualiushui1的专栏
12-17 1044
Flink 翻滚窗口、滑动窗口、会话窗口核心区别
【Flink】Flink架构深度剖析：JobManager与TaskManager
weixin_63434398的博客
12-15 764
本文深入剖析了Apache Flink的架构设计，采用主从架构模式，由JobManager（主节点）和TaskManager（从节点）组成。JobManager作为"大脑"，包含Dispatcher、ResourceManager和JobMaster三大组件，分别负责作业接收、资源管理和任务调度。TaskManager则是实际执行计算任务的"劳动力"，通过Slot资源执行具体任务。文章详细介绍了作业提交与执行流程、Task与SubTask的概念、算子链与任务槽机制，以
十一、Flink基础环境实战
pale_moonlight的博客
12-15 323
实验结束。
Flink SQL INSERT 语句单表写入、多表分流、分区覆盖与 StatementSet
hello.reader
12-16 680
Flink SQL 中的 INSERT 语句用于将数据写入目标表，支持多种灵活用法。主要功能包括：1）通过 executeSql 立即提交单条 INSERT 作业，或使用 StatementSet 批量提交多个 INSERT；2）支持 INSERT INTO（追加）和 INSERT OVERWRITE（覆盖）两种写入模式；3）提供静态分区和动态分区写入能力；4）允许部分列写入和直接插入字面量值。生产实践中建议：多 sink 分流优先用 StatementSet、慎用 OVERWRITE、注意分区写入方式选择
Flink SQL 的 TRUNCATE 用法详解（Batch 模式）
hello.reader
12-17 1310
Flink SQL中的TRUNCATE TABLE用于快速清空表数据但保留表结构，与DELETE不同，它只能全表删除且属于管理型操作。目前仅支持Batch模式，且要求目标表的connector实现SupportsTruncate接口，否则会抛出异常。使用时可结合TableEnvironment执行SQL语句，但需注意流模式不支持、connector兼容性等问题。当TRUNCATE不可用时，可考虑采用DELETE、重建表或覆盖写等替代方案。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

一瓢一瓢的饮 alanchanchn

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值