flink读取kafka到redis，flink获取kafka的offset

flink处理数据从kafka到另外一个kafka

kafka是一个具有数据保存、数据回放能力的消息队列，说白了就是kafka中的每一个数据，都有一个专门的标记作为标识。

flink提供了一个特有的kafka connector去读写kafka topic的数据。

一番折腾之后，实现了增加kafka集群节点并将原有数据均匀分配到扩容后的集群。下面结合一个例子谈一下整个过程。

在 Flink 中，Checkpoint 机制采用的是 chandy-lamport （分布式快照）算法，通过 Checkpoint 机制，保证了 Flink 程序内部的 Exactly Once 语义。

那么首先就需要配置好linux下的java环境，具体说来，就是配置jdk环境变量。介绍在linux下配置jdk环境变量的几种常用方法。

FlinkKafkaConsumer010 是 flink 1 提供的 Kafka 数据源接入实现，在 flink 框架中数据源需要实现 SourceFunction 接口。

相关问答

Q1: 4.一文搞定:Flink与Kafka之间的精准一次性

1、Kafka中由这个概念，Flink中同样由这个概念。

2、那么，如果要聊端到端的精准一次性，就要对这个两个“端”字进行拆解，分为输入端与Flink之间的精准一次性，和Flink与输出端之间的精准一次性。

3、flink提供了一个特有的kafka connector去读写kafka topic的数据。

Q2: flink如何去接受kafka安装和配置

1、kafka的配置信息，如zk地址端口，kafka地址端口等 反序列化器(schema)，对消费数据选择一个反序列化器进行反序列化。 flink kafka的消费端需要知道怎么把kafka中消息数据反序列化成java或者scala中的对象。

2、如果配置了SASL，则必须配置sasl.kerberos.service.name为kafka，并在conf/flink-conf.yaml中配置security.kerberos.login相关配置项。

3、a、这里直接使用 properties 对象来设置 kafka 相关配置，比如 brokers 、 zk 、 groupId 、 序列化 、 反序列化 等。

Q3: kafka与Flink集成问题记录

1、flink提供了一个特有的kafka connector去读写kafka topic的数据。

2、Kafka中由这个概念，Flink中同样由这个概念。

3、flink12版本中使用了flinksql，固定了groupid。但是因为重复上了两个相同任务之后，发现数据消费重复。下图sink中创建两个相同任务，会消费相同数据。两个任务同时处理，并没有在一个consume group里，所以不会共同消费。

Q4: 基于Flink的实时计算平台的构建

1、消息队列的数据既是离线数仓的原始数据，也是实时计算的原始数据，这样可以保证实时和离线的原始数据是统一的。

2、Flink是一个基于流计算的分布式引擎，以前的名字叫stratosphere，从2010年开始在德国一所大学里发起，也是有好几年的 历史 了，2014年来借鉴了社区其它一些项目的理念，快速发展并且进入了Apache顶级孵化器，后来更名为Flink。

3、Flink程序是由Stream和Transformation这两个基本构建块组成，其中Stream是一个中间结果数据，而Transformation是一个操作，它对一个或多个输入Stream进行计算处理，输出一个或多个结果Stream。 Flink程序被执行的时候，它会被映射为Streaming Dataflow。

4、Flink集群中的每个TaskManager是一个JVM进程，TaskManager能够执行一个或多个task。而TaskManager能够执行多少task，就是通过task slot来表示的。

5、Flink是什么 Java Apache Flink是一个开源的分布式，高性能，高可用，准确的流处理框架。支持实时流处理和批处理。

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