flink从一个kafka到另一个kafka处理数据的要求是从流量数据中提取一些接口数据(json格式) 。【Flink精选】阐述了Flink的容错机制，使得一旦出现故障，Flink中的FlinkKafkaProduce连接器可以根据自己保存的偏移量自行去Kafka检索数据，也正是这样才能保证Kafka和Flink之间的准确一次性 。
【flink 视频数据分析】
1、ApacheFlink和ApacheSpark有什么异同?它们的发展前景分别怎样driver manager//static { try { Java . SQL . driver manager . register driver(new driver())；} catch(sqlexception){ thrownewRuntimeException(Cant register driver！);}}原来驱动会在静态块中把自己注册到java.sql.DriverManager 。
Flink最初更好地支持SQL 。2.Spark的cacheinmemory在Flink中是框架自己判断的，不是用户指定的，因为Flink的数据处理不像Spark的RDD是细粒度的处理 ， 内存规划更好 。3.Flink以前在Java里很丑，现在在向Spark靠拢 ， Scala的支持也越来越好 。
2、3.一文搞定:Flink中端到端的状态一致性(理念大家好 。在第二章中 ， 我谈到了状态后端和检查点相关的内容 。如果你仔细阅读，你就能清楚地知道Flink是如何挽救其傲人地位的 。而且我在上一章也说了 ， Flink可以依靠检查点机制来实现自己的精确一致性，所以在本文中，我们就简单说说它所谓的精确一次性是如何实现的 。(通过在数据中插入“分界线”标记来触发检查点 。)从本文标题可以看出，我们今天要讲的是端到端的状态一致性，所以首先要知道这个端到端是什么意思 。
3、如何计算Flink集群规模:信封背计算法RobertMetger的《keepetgoing:如何存储信息》在2017年柏林FlinkForward大会上大受欢迎 。罗伯特的一个主题演讲涉及到如何估算Flink星团的大小 。FlinkForward的观众觉得这个计算方法对他们很有用，所以我们把他的演讲主题变成了这个博客 。
当然，最准确的答案是按需，但无济于事 。这篇博客提出了一系列问题，让你能够计算一些基准 。首先 ， 想想你的应用需要的资源基准指标 。关键指标如下:最后，考虑你的服务水平协议(SLAS)，比如停机时间、延迟和最大吞吐量 。这些指标会直接影响你的产能计算 。接下来，看看基于预算的可用资源的规模 。例如，基于这些因素，您现在可以估计正常流程的资源基准 。
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