在Kafka、Flink、Spark Streaming等分布式流處理系統中(Kafka本質上市流處理系統,不單是MQ),存在三種消息傳遞語義(Message Delivery Semantics): At Least Once 每條消息會被收到1次或多次。例如發送方S在超時 ...
Kafka auto.offset.reset值詳解 發表於 : : 人閱讀 分類:Kafka 昨天在寫一個java消費kafka數據的實例,明明設置auto.offset.reset為earliest,但還是不從頭開始消費,官網給出的含義太抽象了。earliest: automatically reset the offset to the earliest offset,自動將偏移量置為最早的 ...
2017-08-28 17:12 0 1099 推薦指數:
在Kafka、Flink、Spark Streaming等分布式流處理系統中(Kafka本質上市流處理系統,不單是MQ),存在三種消息傳遞語義(Message Delivery Semantics): At Least Once 每條消息會被收到1次或多次。例如發送方S在超時 ...
2018年,Apache Kafka以一種特殊的設計和方法實現了強語義的exactly-once和事務性。 這篇文章將講解kafka中exactly-once和事務操作的原理,具體為 (1)exactly-once在kafka中的定義。(2)數據生產者“冪等操作”,kafka的事務性 ...
Kafka 0.11.x版本(對應 Confluent Platform 3.3),該版本引入了exactly-once語義。 精確一次確實很難實現(Exactly-once is a really hard problem) Mathias Verraes說,分布式系統中最難解決的兩個問題是 ...
1. Kafka的事務和 Exactly Once Kafka 中的事務,它解決的問題是,確保在一個事務中發送的多條消息,要么都成功,要么都失敗。注意,這里面的多條消息不一定要在同一個主題和分區中,可以是發往多個主題和 分區的消息。Kafka 的這種事務機制,單獨來使用的場景不多。更多 ...
kafka中有三種語義: 1、at-most-once 配置應答模式ack為0時,只要消息到了broker無論是否寫成功,就回復ok,這樣可能導致消息沒有寫入kafka;這種做法一般是為了減少消息的重復性,而且業務必須接受數據的丟失 2、at-least-once producer在收到 ...
。 2 為什么要提供事務機制 Kafka事務機制的實現主要是為了支持 Exactly Once即正 ...
1、背景 Flink:1.4.0+ Kakfa:0.11+ 使用場景:flink的source和sink都是kafka,這里的source和sink不限於kafka,可以使用任何一種提供了類似協調機制(2PC)的sink/source。 關鍵點: Kafka ...
一、概述 上次寫這篇文章文章的時候,Spark還是1.x,kafka還是0.8x版本,轉眼間spark到了2.x,kafka也到了2.x,存儲offset的方式也發生了改變,筆者根據上篇文章和網上文章,將offset存儲到Redis,既保證了並發也保證了數據不丟失,經過測試,有效 ...