我們都知道Kafka的吞吐量很大,但是Kafka究竟會不會丟失消息呢?又會不會重復消費消息呢? 有很多公司因為業務要求必須保證消息不丟失、不重復的到達,比如無人機實時監控系統,當無人機闖入機場區域,我們必須立刻報警,不允許消息丟失。而無人機離開禁飛區域后我們需要將及時報警解除。如果消息 ...
在很多的流處理框架的介紹中,都會說kafka是一個可靠的數據源,並且推薦使用Kafka當作數據源來進行使用。這是因為與其他消息引擎系統相比,kafka提供了可靠的數據保存及備份機制。並且通過消費者位移這一概念,可以讓消費者在因某些原因宕機而重啟后,可以輕易得回到宕機前的位置。 但其實kafka的可靠性也只能說是相對的,在整條數據鏈條中,總有可以讓數據出現丟失的情況,今天就來討論如何避免kafka數 ...
2020-03-16 18:12 1 1470 推薦指數:
我們都知道Kafka的吞吐量很大,但是Kafka究竟會不會丟失消息呢?又會不會重復消費消息呢? 有很多公司因為業務要求必須保證消息不丟失、不重復的到達,比如無人機實時監控系統,當無人機闖入機場區域,我們必須立刻報警,不允許消息丟失。而無人機離開禁飛區域后我們需要將及時報警解除。如果消息 ...
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 ...
/end-to-end-exactly-once-processing-apache-flink-apache-kafka 2017年12月Apache Flink社區發布了1.4版本。該版本正式引入了一個里程碑式 ...
Flink 在 Flink 中需要端到端精准一次處理的位置有三個: Source 端:數據從上一階段進入到 Flink 時,需要保證消息精准一次消費。 Flink 內部端:這個我們已經了解,利用 Checkpoint 機制,把狀態存盤,發生故障的時候可以恢復,保證內部的狀態 ...
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 ...
作者:Syn良子 出處:http://www.cnblogs.com/cssdongl 轉載請注明出處 譯自:http://blog.cloudera.com/blog/2015/03/exactly-once-spark-streaming-from-apache-kafka/ 查資料時發現 ...
轉自:https://blog.csdn.net/xianpanjia4616/article/details/86375224 最少一次:斷了之后 重新執行 再去重 嚴格一次:根據檢查點,再執行一次 ------------------------------------------------------------------------------------------- ...
本文講Spark Streamming使用Direct方式讀取Kafka,並在輸出(存儲)操作之后提交offset到Kafka里實現程序讀寫操作有且僅有一次,即程序重啟之后之前消費並且輸出過的數據不再重復消費,接着上次消費的位置繼續消費Kafka里的數據。Spark ...