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，保证内部的状态一致性。不了解的小伙伴可以看下我之前的文章： Flink可靠性的基石 checkpoint机制详细解析 Sink 端：将处理完 ...
2021-02-01 15:05 0 546 推荐指数：
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 ------------------------------------------------------------------------------------------- ...
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 ...
上一篇文章所述的Exactly-Once语义是针对Flink系统内部而言的. 那么Flink和外部系统(如Kafka)之间的消息传递如何做到exactly once呢? 问题所在: 如上图,当sink A已经往Kafka写入了数据,而sink B fail. 根据Flink ...
Flink通过全局快照能保证内部处理的Exactly-once语义 但是端到端的Exactly-once还需要下游数据源配合，常见的通过幂等或者二阶段提交这两种方式保证 这里就来分析一下Sink二阶段提交的Flink源码是如何实现的 本文源码基于Flink1.14 老版本的话 ...
关注公众号：大数据技术派，回复"资料"，领取1024G资料。 这一课时我们将讲解 Flink “精确一次”的语义实现原理，同时这也是面试的必考点。 Flink 的“精确一次”处理语义是，Flink 提供了一个强大的语义保证，也就是说在任何情况下都能保证数据对应用产生的效果只有一次 ...
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 ...
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 ...
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 ...
