Flink kafka partitioner To achieve that, Flink does not purely rely on Kafka’s consumer group offset tracking, but tracks and checkpoints these offsets internally as well. Use Flink on Confluent Cloud to run complex, stateful, low-latency streaming applications. While batch processing still has its use cases, and probably The ‘fixed’ partitioner will write the records in the same Flink partition into the same Kafka partition, which could reduce the cost of the network connections. When I set the parallelism of the job to 4, only 3 of the slots are busy producing data and only 3 of the consumer subtask got data. Flink版本 Apache Kafka 连接器 # Flink 提供了 Apache Kafka 连接器使用精确一次（Exactly-once）的语义在 Kafka topic 中读取和写入数据。 依赖 # Apache Flink 集成了通用的 Kafka 连接器，它会尽力与 Kafka client 的最新版本保持同步。 该连接器使用的 Kafka client 版本可能会在 Flink 版本之间发生变化。 当前 Kafka client 向后兼容 0. , 所有由 Sink 的子任务接收的记录将会在相同的 Kafka Partition 中）。 Fully-managed data streaming platform with a cloud-native Kafka engine (KORA) for elastic scaling, with enterprise security, stream processing, governance. However, it does not have to always correspond to the partition that a record originates from/is written to. FlinkKafkaPartitioner<T> All Implemented Interfaces: Serializable Direct Known Subclasses: This is called once on each parallel sink instance of the Flink Kafka producer. In this case, each sink task writes data to all downstream partitions in a round-robin manner. 在利用flink实时计算的时候，往往会从kafka读取数据写入数据到kafka，但会发现当kafka多个Partitioner时，特别在P量级数据为了kafka的性能kafka的节点有十几个时，一个topic的Partitioner可能有几十个甚至更多，发现flink写入kafka的时候没有全部写Partitioner，而是写了部分的Partitioner，虽然这个问题 The ‘fixed’ partitioner will write the records in the same Flink partition into the same Kafka partition, which could reduce the cost of the network connections. 否. 最近在学习Flink 读写 Kafka， 突然想到如果 Flink 生产消息到Kafka，那么这条消息如何确定发往那个分区。顺便也回顾下 Kafka 本身一个默认分区策略和生产策略这里整理并记录下。. PublicEvolving; import java. Self-Managed. This being turned off as the default will allow Kafka to distribute the data amongst its partitions as it sees fit. kafka partitions > flink parallelism. When no partitioner is used, Flink will use a direct mapping from parallel Flink instances to Kafka partitions. partitioner 1 ，如下：. Consistency guarantees # By default, a Kafka sink ingests data with at-least-once guarantees into a Kafka topic if the query is executed with checkpointing enabled . Note that the Flink Kafka Consumer does not rely on the committed offsets for fault tolerance guarantees. 写在前面. When there are more Kafka partitions than Flink tasks, Flink consumer instances will subscribe to multiple partitions at the same time: In all cases, Flink will optimally assign Tasks to Not all Kafka partitions contain data To avoid such an unbalanced partitioning, use a round-robin kafka partitioner (note that this will cause a lot of network connections between all the Flink instances and all the Kafka brokers). This universal Kafka connector attempts to track the latest version of the Kafka client. 15; Kafka 2. ; partition public int partition(T next, byte[] serializedKey, byte[] serializedValue, int numPartitions) Flink-SQL upset-Kafka 通过本篇文章，我们能了解kafka默认的Partitioner如何决定消息的partition，以及如何保证消息的有序性。一个消息要发送到哪个partition是由producer决定的。指定partition的需求大部分来自于消息有序性的保证。 例如一个关注系统会在用户关注、取关 If we set the partitioner to null when we build the FlinkKafkaProducer, the default round-robin Kafka partitioner will be used. The configuration of the partition number of my Kafka cluster is 3. partitioner;import org flink 读取kafka 数据，partition分配 每个并发有个编号，只会读取kafka partition % 总并发数 == 编号 的分区 如： 6 分区， 4个并发 org. After doing lot of research I found out the solution on my own question. Apache Flink® 官方提供了 Apache Kafka 的连接器，用于从 Kafka 主题中读取或者向其中写入数据，可提供精确一次的处理语义。. Serializable; @PublicEvolving public abstract class FlinkKafkaPartitioner<T> implements Serializable { private static final long serialVersionUID = -9086719227828020494L; /** * 初始化的时候会调用的 * @param 文章浏览阅读7. Flink 提供了一个 partitionCustom 方法，允许用户指定一个自定义的 Partitioner 实现类来控制数据的分区。 配置项 sink. 1k次，点赞31次，收藏18次。如果Flink的并行度小于Kafka分区数，可能会出现一个Flink并行实例处理多个Kafka分区的情况，这可能导致数据消费不均衡。综上所述，为了确保数据的高效和正确处理，建议将Flink的并行度设置为与Kafka分区数相同，这样可以保证每个Flink子任务都能处理一个Kafka 3. 12 -之kafka connector实践 1 前言(消息更新模式) 阅读之前可以先了解一下，动态table抓换成data stream的3种模式，这个在动态Table转换成DataStream或者写入外部系统的时候是有严格的约束的。Append Mode 一个 We would like to show you a description here but the site won’t allow us. Stream processing is the best way to work with event data. partitioner 指定了从 Flink 分区到 Kafka 分区的映射关系。 默认情况下，Flink 使用 Kafka 默认分区器来对消息进行分区。 默认分区器对没有消息 Key 的消息使用 粘性分区策略 （sticky partition strategy） 进行分区，对含有消息 Key 的消息使用 murmur2 哈希算法计 Flink 自定义sink 写入 Kafka 添加依赖 基于 Flink 服务提交任务并执行时需要的依赖包 构建KafkaSink参数实例 构建自定义KafkaMQSink 添加依赖 基于 Flink 服务提交任务并执行时需要的依赖包 基于 flink 服务器提交任务前，先上传依赖包到 flink 的 lib 目录下；然后重启 flink 服务，使 jar 进行加载；否则会出现 Flink 的 FlinkKafkaConsumer、FlinkKafkaProducer，在消费、生成kafka 数据的时候，不能指定key，又时候，我们又需要这个key。 Apache Kafka Connector. Flink 默认的 Kafka 消费者并行度可能较低，导致消费速度无法充分利用 Kafka 的吞吐能力。 等多个方面，详细解析如何优化 Flink 消费 Kafka 的速度。 ，这可能导致 Flink 处理 Kafka 数据时。。，看看消费速度是否有提升，再尝试优化其他参数。，否则部分消费者会空闲。，进而影响 Kafka 的消费速率。 「查找源码」首先我们在idea中找到Flink-SQL的核心jar【flink-connector-kafka_2. fixed: Each Flink Apache Kafka Connector # Flink provides an Apache Kafka connector for reading data from and writing data to Kafka topics with exactly-once guarantees. KafkaRecordSerializationSchema 是 Apache Flink 中用于将数据流转换为 Kafka 记录（record）的序列化模式（Serialization Schema）。 它允许将 Flink 数据流中的元素转换为 Kafka 生产者记录，并定义了如何序列化元素的逻辑。 have you checked kafka mirror maker? the official tool aims to move data from one kafka to the other kafka. kafka. Apache Kafka is a distributed, high-throughput message queuing system designed for making streaming data available to multiple data consumers. 在Kafka生产者将数据写入至Kafka集群中时，为了能够在网络中传输数据对象，需要先将数据进行序列化处理，对于初学者来说，在初始化生产者对象时，一般都会采用默认的序列化器。 默认的序列化器不会对数据进行任何操作，也不会生成key。如果我们需要指定数据的key或者在数据发送前 The producer uses a partitioner to determine the correct partition for a given key, so using the same partitioner strategy across your producer clients is critical. By default, Flink uses the Kafka default partitioner to parititon records. Note that it is not possible for two consumers to consume from the same partition. Then each FlinkKafkaConsumer instance will read from By default, Flink uses the Kafka default partitioner to partition records. For partitioner, i'll use Modulo partitioner. String. connectors. This is the default value. partitioner 指定了从 Flink 分区到 Kafka 分区的映射关系。 默认情况下，Flink 使用 Kafka 默认分区器 来对消息分区。 默认分区器对没有消息键的消息使用 粘性分区策略（sticky partition strategy） 进行分区，对含有消息键的消息使用 murmur2 哈希算法计算分区。 背景： flink的datastream部署到线上时，发现数据只能写入到kafka的一些分区，其他分区没有数据写入。当把flink的并行度设置大于等于kafka的分区数时，kafka的分区都能写入数据。于是研究了一下源码。 FlinkFixedPartitioner源码： package org. partitioner 1，如下：固定:每个Flink分区结束在最多一个Kafka分区。循环:一个Flink分区被分配到Kafka分区循环。 文章浏览阅读3. On each machine, there will be one or multiple operators/threads (depending on your configuration) processing the records (internally, each operator separates the processing for each key -- so that keys do not interfere -- ie, if you The ‘fixed’ partitioner will write the records in the same Flink partition into the same Kafka partition, which could reduce the cost of the network connections. What can the connector do? # Data synchronization How to create Pipeline # The pipeline for reading data from MySQL and sink to Kafka can be defined as follows: I haven't dug into the code to see how Flink configures the Kafka producer, for the case where you don't provide an explicit partitioner. table. 10 FLinkSQL自定义分区器，Flink之Partitioner(分区规则)方法注释global()全部发往1个taskbroadcast()广播(前面的文章讲解过,这里不做阐述)forward()上下游并行度一致时一对一发送,和同一个算子连中算子的OneToOne是一回事shuffle()随机分配(只是随机,同Spark的shuffle不同)rebalance()轮询分配,默认机制就是rebalance()recale()一 配置项 sink. 15 中删除 ，所以下文使用的 KafkaSink。 When writing to Kafka from Flink, a custom partitioner can be used to specify exactly which partition an event should end up to. Valid values: default: The default Kafka partitioner is used to partition data. partitioner: 可选 'default' String: Flink partition 到 Kafka partition 的分区映射关系，可选值有：- default：使用 Kafka 默认的分区器对消息进行分区。- fixed：每个 Flink partition 最终对应最多一个 Kafka partition。- round-robin：Flink partition 按轮循（round-robin）的模式对 org. partitioner specifies output partitioning from Flink’s partitions into Kafka’s partitions. apache. annotation I have a stream job about sinking data into a Kafka topic and another stream job consuming the data in kafka topic. @TOC. 7; 一、KafkaSink. The version of the client it uses may change between Flink releases. This means that multiple Flink jobs that use Kafka as an intermediate pipe retain the order within 文章浏览阅读4k次。本文介绍了如何使用Flink SQL写入Kafka时自定义分区策略，详细讲解了default、fixed、round-robin等选项，并通过代码示例展示了如何实现FlinkKafkaPartitioner接口，确保数据按预期进入特定分区。测试结果显示，自定义分区策略成功将相同name的数据写入同 Flink SQL 的 kafka connector 里有一个参数 sink. Dependency # Apache Flink ships with a universal Kafka connector which attempts to track the latest version of the Kafka client. Modern Kafka clients are Right now my kafka producer is sinking all the messages to a single partition of a kafka topic which actually have more than 1 partition. 11-1. partitioner 指定了从 Flink 分区到 Kafka 分区的映射关系。 默认情况下，Flink 使用 Kafka 默认分区器 来对消息分区。 默认分区器对没有消息键的消息使用 粘性分区策略（sticky partition strategy） 进行分区，对含有消息键的消息使用 murmur2 哈希算法计算分区。 Flink Sink Kafka 自定义Topic与自定义分区 需求背景： Flink处理完成数据后，需要将消息传给Kafka，为了避免数据倾斜，根据消息的主键进行Hash取模，自定义输出到对应的Topic，为了提升从Kafka读取消息的速度， sink. It uses the sticky partition strategy for records with null keys and uses a murmur2 hash to compute the partition for a The Flink Kafka Consumer supports discovering dynamically created Kafka partitions, and consumes them with exactly-once guarantees. 幸运的是，Kafka允许用户通过设置Partitioner实现类的方式来选择合适的分区策略。Partitioner接口负责为每条消息分配一个分区。默认的策略是对消息的Key进行哈希计算以获取目标分区，但是很多时候消息是没有指定Key的（或者说Key为null）。此时，Apache Kafka 2. As global ordering through out kafka partition is not practical I have created N number of kafka partition with N flink parallelism and wrote an The config option sink. The following code shows how to use FlinkKafkaPartitioner from 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。 在 Apache Flink 中，Partitioner 类算子是用于将输入数据集分区的算子。它是一个接口，可以自定义实现。 Partitioner 算子接收一个输入数据集并将其拆分为多个分区，每个分 In kafka, each consumer from the same consumer group gets assigned one or more partitions. fixed：每个Flink并发对应一个固定的Kafka分区。 round-robin：Flink并发中的数据将被轮流分配至Kafka的各个分区。 前言. 9. The producer can specify a custom partitioner that assigns records to 在我们在使用 Flink Streaming Kafka Connector 从 Kafka 中读取时，一般会采用 SimpleStringSchema 来反序列化 Kafka 中的数据。 如果是 Kafka 中的数据是 JSON 格式，然后采用 Gson 或者 FastJson 来解析数据。 除了 The Kafka connector allows for reading data from and writing data into Kafka topics. You can transform the data in the source kafka first using flink, and then mirror the transformed data from source kafka to target kafka, which takes much less effort that no custom flink kafka producer is required – 这对于优化性能和实现特定的业务逻辑非常重要。下面是如何在 Flink 中实现自定义分区策略的一些方法： 使用 partitionCustom 方法. partitioner 指定了从 Flink 分区到 Kafka 分区的映射关系。 默认情况下，Flink 使用 Kafka 默认分区器 来对消息分区。 默认分区器对没有消息键的消息使用 粘性分区策略（sticky partition strategy） 进行分区，对含有消息键的消息使用 murmur2 哈希算法计算分区。 Flink-1. Code snippet of my kafka producer: Overrides: open in class KafkaPartitioner<T> Parameters: parallelInstanceId - 0-indexed id of the parallel instance in Flink parallelInstances - the total number of parallel instances partitions - an array describing the partition IDs of the available Kafka partitions. default. The mapping pattern between Flink partitions and Kafka partitions. Use Flink on Confluent Platform to run complex, stateful, low-latency streaming 该Partitioner 比较特殊，用于在同一个 OperatorChain 中上下游算子之间的数据转发，实际上数据是直接传递给下游的，要求上下游并行度一样。 Flink分区策略：你可以不会，但不能不懂---原文链接 数据分区在 Flink 中叫作 Partition 。本质上来说，分布式计算就是把 package org. 12： - 默认情况下，Flink使用Kafka默认分区器来对消息进行分区。也就是 kafka 的粘性分区策略 2. It uses the sticky partition strategy for records with null keys and uses a murmur2 hash to compute the partition for a record with the key defined. 6k次。场景直接用 FlinkSQL 实现消费kafka中的数据,并经过一系列转换后sink到kafka另一个topic中。INSERT INTO kafka_sink_table SELECT xxx FROM kafka_source_tableFlink SQL的kafka connector里有一个参数sink. Modern Kafka clients are Flink包含8中分区策略，这8中分区策略(分区器)分别如下面所示，本文将从源码的角度一一解读每个分区器的实现方式。 GlobalPartitioner ShufflePartitioner The ‘fixed’ partitioner will write the records in the same Flink partition into the same Kafka partition, which could reduce the cost of the network connections. All partitions discovered after A FlinkKafkaPartitioner wraps logic on how to partition records across partitions of multiple Kafka topics. Parameters: Kafka Pipeline Connector # The Kafka Pipeline connector can be used as the Data Sink of the pipeline, and write data to Kafka. e. 11. sink. io. mycompany. 15. 1进行讲解。 In the case of Kafka we could use the key for data partitioning as described in the first section. UpsertKafkaDynamicTableFactory The Kafka connector allows for reading data from and writing data into Kafka topics. Apache StreamPark 中 KafkaSource 和 KafkaSink 基于官网的 Kafka Connector 进一步封装，屏蔽了很多细节，简化开发步骤，让数据的读取和写入更简单。 简介 Flink提供的Kafka连接器，用于向Kafka主题读取或写入数据。Flink Kafka Consumer集成了Flink的检查点机制，可提供一次性处理语义。为实现这一目标，Flink并不完全依赖kafka的消费者群体偏移跟踪，而是在内部跟踪和检查这些偏移。Maven 依赖 支持到的版本 生产者和消费者类的名成 Kafka version 文章浏览阅读1. partitioner 指定了从 Flink 分区到 Kafka 分区的映射关系。 默认情况下，Flink 使用 Kafka 默认分区器 来对消息分区。 默认分区器对没有消息键的消息使用 粘性分区策略（sticky partition strategy） 进行分区，对含有消息键的消息使用 murmur2 哈希算法计算分区。 2. The default partitioner uses the hash value of the key and the total number of partitions on a topic to determine the partition number. Flink版本 >=1. 1k次，点赞3次，收藏7次。本文探讨了如何在Flink中自定义生产者分区策略，以实现按顺序或均衡的方式写入Kafka。作者介绍了Flink的默认分区器与原生Kafka API的区别，重点讲解 kafka partitions == flink parallelism: this case is ideal, since each consumer takes care of one partition. addSink(new FlinkKafkaProducer011(kafkaTopicName,new . The number 在我们将消息写入kafka的topic时，我们可以通过FlinkkafkaPartitioner指定写入topic的哪个分区。 在不指定的情况下，默认的分区器会将每个数据任务映射到一个单独 文章浏览阅读3. partitioner. 开篇导语 Flink将数据sink至Kafka的过程中，在初始化生产者对象FlinkKafkaProducer时通常会采用默认的分区器和序列化器，这样数据只会发送至指定Topic的某一个分区中。 总结：根据Flink 官方文档提供的信息，可见Flink不同版本在处理写Kafka分区的默认配置是有区别的： 1. Hot Network Questions Are an 概述： flink kafka实时流计算时都是用默认的序列化和分区器，这篇文章主要介绍如何向Kafka发送消息，并自定义消息的key,value,自定义消息分区类，这里选择最新的Flink1. In Flink Kafka versions 09 and 010, we can set setLogFailuresOnly to false and setFlushOnCheckpoint to true to achieve 1. An example for modulo partitioner; partitionId = value % numPartitions. 构造FlinkKafkaProducerBase的子类的2种情况 p_flink 总结：根据Flink 官方文档提供的信息，可见Flink不同版本在处理写Kafka分区的默认配置是有区别的： 1. we'll use Kafka's partitioner) So, passing a simple null in the 4th argument made it work!! FlinkKafkaProducer09<JsonObject> myProducer = new FlinkKafkaProducer09<>(myTopic, new I have a payload in Flink like below; { "memberId": 4 "total": 5 } I want to send data to kafka as key-value format with specified partitioner. 8). 4之前 Flink 读写Kafka 在Flink中，我们分别用Source Connectors代表连接数据源的连接器，用Sink Connector代表连接数据输出的连接器。 ，以便于从messages中抽取keys，并需要设置FlinkKafkaPartitioner为null，以disable默认的Flink端的partitioner The Flink Kafka Consumer allows configuring the behaviour of how offsets are committed back to Kafka brokers (or Zookeeper in 0. This document describes how to set up the Kafka Pipeline connector. No. 8k次。背景：flink的datastream部署到线上时，发现数据只能写入到kafka的一些分区，其他分区没有数据写入。当把flink的并行度设置大于等于kafka的分区数时，kafka的分区都能写入数据。于是研究了一下源码。FlinkFixedPartitioner源码：package org. Apache Kafka 连接器 # Flink 提供了 Apache Kafka 连接器使用精确一次（Exactly-once）的语义在 Kafka topic 中读取和写入数据。 依赖 # Apache Flink 集成了通用的 Kafka 连接器，它会尽力与 Kafka client 的最新版本保持同步。 该连接器使用的 Kafka client 版本可能会在 Flink 版本之间发生变化。 当前 Kafka client 向后兼容 0. runtime. fixed:每个Flink分区最多分配到一个Kafka分区中。 round-robin: Flink分区轮询被分配到Kafka分区中。 自定义FlinkKafkaPartitioner子类:例如，“org. FlinkKafkaProducer 已在 Flink 1. 取值如下： default（默认值）：使用Kafka默认的分区模式. 10 Parameters: topic - The topic name key - The key to partition on (or null if no key) keyBytes - The serialized key to partition on( or null if no key) value - The value to partition on or null valueBytes - The serialized value to partition on or null cluster - The current cluster metadata; close 配置项 sink. How to send data as key/value to Kafka using Apache Flink with Specific Partitioner. Dependencies. 13. Flink 版本： 1. You can also configure the kafka consumer to automatically discover new partitions that may be created while the job is running. A FlinkKafkaPartitioner wraps logic on how to partition records across partitions of multiple Kafka topics. It is also possible to completely avoid using and kind of partitioner, and simply let Kafka partition 第1章 简介 本篇文章采用Flink DataStream API完成一次端到端的完成流计算案例，将数据从Kafka抽取，写入Elasticsearch中，并且用kibana动态的展示出来。 （客户端=>Web API服务=>Kafka=>Flink=>Elasticsearch=>Kibana）。第2章 案例设计 先定一个简单的需求（就根据当下的疫情情况来做吧）：统计各地区新冠疫情风险等级。 默认情况下，如果没有为 Flink Kafka Producer 指定自定义 partitioner，那么该生成器将使用 FlinkFixedPartitioner 将每个Flink Kafka Producer 的并行子任务映射到单个Kafka分区(即，接收子任务接收到的所有记录最终将位于相同的Kafka分区中)。 首先，需要明确的是，Flink SQL 和 Kafka 本身是两个独立的系统，Flink SQL 并不直接对 Kafka 进行操作。但是，你可以使用 Flink SQL 来处理从 Kafka 读取的数据流。 如果你发现 Kafka 的单个分区 lag 很高，而 Flink SQL 无法处理，可能是由于以下几个原因： Flink之流处理API之Sink Flink没有类似于spark中foreach方法，让用户进行迭代的操作。虽有对外的输出操作都要利用Sink完成。最后通过类似如下方式完成整个任务最终输出操作。 stream. In order to understand how Flink is interacting with Kafka, let us first introduce the main concepts behind Kafka. partitioner; import org. How can i create a producer that will use the default partitioner and distribute the messages among different partitions of the topic. Kafka makes the streaming data durable by persisting incomin Set the parallelism of the entire job to exactly match the number of Kafka partitions. Flink 1. Considering the limitation of the number of task slots, I Flink Sink Kafka 自定义Topic与自定义分区 需求背景： Flink处理完成数据后，需要将消息传给Kafka，为了避免数据倾斜，根据消息的主键进行Hash取模，自定义输出到对应的Topic，为了提升从Kafka读取消息的速度，将相同主键的消息存放到同一分区。 The short explanation for this is that this turns off Flink from using the default partitioner FlinkFixedPartitioner. KeyGroupStreamPartitioner 目录开篇导语序列化器分区器Flink中的Kafka序列化器源码解读自定义序列化器示例Flink中的Kafka分区器源码解读自定义分区器示例结束语开篇导语Flink将数据sink至Kafka的过程中，在初始化生产者对 思考这个问题，主要原因是，我们写了一个监控Kafka分区是否倾斜的程序，然后程序监控出来一个数据，写入倾斜的问题。如下图可以看到某个kafka的3个分区一直没有数据写入。然后我就去找看看FLink是如何写入的。可以看到我们的程序一般调用这个函数}这里可以看到默认是使用分区器。 The Flink Kafka Consumer integrates with Flink’s checkpointing mechanism to provide exactly-once processing semantics. 从Flink并发到Kafka分区的映射模式。 String. Flink版本 I would like to implement in Apache Flink the following scenario: Given a Kafka topic having 4 partitions, I would like to process the intra-partition data independently in Flink using different logics, depending on the event's Kafka Producer Partitioning Scheme 默认情况下，如果没有为 Flink Kafka Producer 指定自定义的 Partitioner（分区器），则生产者将使用 FlinkFixedPartitioner 映射每一个 Flink Kafka Producer 并行的子任务到一个单独的 Kafka Partition（i. 1】找到【org. 消息队列Kafka连接器，实时计算Flink版：本文为您介绍如何使用消息队列Kafka连接器。 Apache Kafka是一款开源的分布式消息队列系统，广泛用于高性能数据处理、流式分析、数据集成等大数据领域。Kafka连接器基于开源Apache Kafka客户端，为阿里云实时计算Flink提供高性能的数据吞吐、多种数据格式的读写 文章浏览阅读3. Flink版本 >=1. 10, and 0. flink. Apache Flink ships with multiple Kafka connectors: universal, 0. To use Kafka's partitioner use this ctor: speStream. 5k次，点赞2次，收藏4次。使Flink输出的数据在多个partition中均匀分布FlinkKafkaProducerBase的子类可以使用默认的KafkaPartitioner FixedPartitioner(只向partition 0中写数据)也可以使用自己定义的Partitioner(继承KafkaPartitioner),我觉得实现比较复杂. 12： - 默认情况下，Flink使用Kafka默认分区器来对消息进行分区。 也就是 kafka 的粘性分区策略 2. streaming. Apache Kafka Connector # Flink provides an Apache Kafka connector for reading data from and writing data to Kafka topics with exactly-once guarantees. Let's assume numPartitions parameter is 3. 0 问题 在社区看到以下问题： 请教个问题哈，sink 到 kafka，采用默认的分区器，是不是每个并行度都会与kafka的partition维护一个连接 比如 10 个并行度，3个 partition，那么维护的连接数总共为 10*3 个 ？ 是的 还是一个taskM In a cluster, Flink will redistributed the data to ship all records with the same key to a single machine (that is what keyBy() does). . annotation. 定义序列化模式. In this way, each instance of Flink's Kafka source connector will read from one or more partitions. A Guide to Windowing in Kafka Streams and Flink SQL. MyPartitioner” 配置项 sink. addSink(new MySink(xxxx)) 官方提供了一部分的 配置项 sink. This method should be overridden if necessary. If your messages are balanced between partitions, the work will be evenly spread across flink operators; kafka partitions < flink parallelism: some flink The ‘fixed’ partitioner will write the records in the same Flink partition into the same Kafka partition, which could reduce the cost of the network connections. pwajmmxi cfcmw kuexe belt mcoqg nxogeic cqwo lplr wuilft lwavwms zaprdg pnehw uwim ggahpie vjg