Kafka+Spark Streaming保证exactly once语义
在Kafka、Flink、Spark Streaming等分布式流处理系统中（Kafka本质上市流处理系统，不单是MQ），存在三种消息传递语义（Message Delivery Semantics）： At Least Once 每条消息会被收到1次或多次。例如发送方S在超时 ...
原文：storm如何保证at least once语义？
背景 前期收到的问题： 在Topology中我们可以指定spout bolt的并行度，在提交Topology时Storm如何将spout bolt自动发布到每个服务器并且控制服务的CPU 磁盘等资源的 Storm处理消息时会根据Topology生成一棵消息树，Storm如何跟踪每个消息 如何保证消息不丢失以及如何实现重发消息机制 本篇看看storm是通过什么机制来保证消息至少处理一次的语义的，并回 ...
2015-07-21 21:18 4 2652 推荐指数：
相关推荐
大数据框架对比：Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink--容错机制（ACK，RDD，基于log和状态快照），消息处理at least once，exactly once两个是关键
分布式流处理是对无边界数据集进行连续不断的处理、聚合和分析。它跟MapReduce一样是一种通用计算，但我们期望延迟在毫秒或者秒级别。这类系统一般采用有向无环图(DAG)。 DAG是任务链的图形 ...
kafka 怎么保证的exactly once
Kafka auto.offset.reset值详解 发表于2017/7/6 11:25:22 1010人阅读 分类： Kafka 昨天在写一个java消费kafka数据的实例， ...
Flink是如何实现exactly-once语义的
转自：https://blog.csdn.net/xianpanjia4616/article/details/86375224 最少一次：断了之后 重新执行 再去重 严格一次：根据检查点， ...
Kafka的Exactly-once语义与事务机制
Kafka 0.11.x版本（对应 Confluent Platform 3.3），该版本引入了exactly-once语义。 精确一次确实很难实现（Exactly-once is a really hard problem） Mathias Verraes说，分布式系统中最难解决的两个问题是 ...
SparkStreaming实现Exactly-Once语义
作者：Syn良子 出处：http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 译自:http://blog.cloudera.com/blog/2015/03/exactly-once-spark-streaming-from-apache-kafka/ 查资料时发现 ...
flink-----实时项目---day07-----1.Flink的checkpoint原理分析 2. 自定义两阶段提交sink（MySQL） 3 将数据写入Hbase（使用幂等性结合at least Once实现精确一次性语义） 4 ProtoBuf
1.Flink中exactly once实现原理分析 生产者从kafka拉取数据以及消费者往kafka写数据都需要保证exactly once。目前flink中支持exactly once的source不多，有kafka source；能实现exactly once的sink也不多 ...
RocketMQ消息至少一次(At least Once)投递和消费
至少一次(At least Once)指每个消息必须投递一次。Consumer先Pull消息到本地，消费完成后，才向服务器返回ack，如果没有消费一定不会ack消息，所以RocketMQ可以很好的支持此特性。 生产者 在同步非顺序投递的时候，每次都是轮询到不同的队列 ...