我们都知道Kafka的吞吐量很大,但是Kafka究竟会不会丢失消息呢?又会不会重复消费消息呢? 有很多公司因为业务要求必须保证消息不丢失、不重复的到达,比如无人机实时监控系统,当无人机闯入机场区域,我们必须立刻报警,不允许消息丢失。而无人机离开禁飞区域后我们需要将及时报警解除。如果消息 ...
在很多的流处理框架的介绍中,都会说kafka是一个可靠的数据源,并且推荐使用Kafka当作数据源来进行使用。这是因为与其他消息引擎系统相比,kafka提供了可靠的数据保存及备份机制。并且通过消费者位移这一概念,可以让消费者在因某些原因宕机而重启后,可以轻易得回到宕机前的位置。 但其实kafka的可靠性也只能说是相对的,在整条数据链条中,总有可以让数据出现丢失的情况,今天就来讨论如何避免kafka数 ...
2020-03-16 18:12 1 1470 推荐指数:
我们都知道Kafka的吞吐量很大,但是Kafka究竟会不会丢失消息呢?又会不会重复消费消息呢? 有很多公司因为业务要求必须保证消息不丢失、不重复的到达,比如无人机实时监控系统,当无人机闯入机场区域,我们必须立刻报警,不允许消息丢失。而无人机离开禁飞区域后我们需要将及时报警解除。如果消息 ...
1、背景 Flink:1.4.0+ Kakfa:0.11+ 使用场景:flink的source和sink都是kafka,这里的source和sink不限于kafka,可以使用任何一种提供了类似协调机制(2PC)的sink/source。 关键点: Kafka ...
/end-to-end-exactly-once-processing-apache-flink-apache-kafka 2017年12月Apache Flink社区发布了1.4版本。该版本正式引入了一个里程碑式 ...
Flink 在 Flink 中需要端到端精准一次处理的位置有三个: Source 端:数据从上一阶段进入到 Flink 时,需要保证消息精准一次消费。 Flink 内部端:这个我们已经了解,利用 Checkpoint 机制,把状态存盘,发生故障的时候可以恢复,保证内部的状态 ...
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 ...
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 ...
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,再执行一次 ------------------------------------------------------------------------------------------- ...
本文讲Spark Streamming使用Direct方式读取Kafka,并在输出(存储)操作之后提交offset到Kafka里实现程序读写操作有且仅有一次,即程序重启之后之前消费并且输出过的数据不再重复消费,接着上次消费的位置继续消费Kafka里的数据。Spark ...