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機制詳細解析 Sink 端：將處理完 ...
2021-02-01 15:05 0 546 推薦指數：
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 ------------------------------------------------------------------------------------------- ...
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 ...
上一篇文章所述的Exactly-Once語義是針對Flink系統內部而言的. 那么Flink和外部系統(如Kafka)之間的消息傳遞如何做到exactly once呢? 問題所在: 如上圖,當sink A已經往Kafka寫入了數據,而sink B fail. 根據Flink ...
Flink通過全局快照能保證內部處理的Exactly-once語義 但是端到端的Exactly-once還需要下游數據源配合，常見的通過冪等或者二階段提交這兩種方式保證 這里就來分析一下Sink二階段提交的Flink源碼是如何實現的 本文源碼基於Flink1.14 老版本的話 ...
關注公眾號：大數據技術派，回復"資料"，領取1024G資料。 這一課時我們將講解 Flink “精確一次”的語義實現原理，同時這也是面試的必考點。 Flink 的“精確一次”處理語義是，Flink 提供了一個強大的語義保證，也就是說在任何情況下都能保證數據對應用產生的效果只有一次 ...
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 ...
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 ...
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 ...
