Flink 保证 ExactlyOnce 1.使用执行ExactlyOnce 的数据源,比如 kafka 2.使用FlinkConsumer,开启CheckPointing,偏移量会保存通过CheckPointing 保存到StateBackend中,并且默认会将偏移量写入kafka的特殊 topic中,即 __consumer_offsets 3.FlinkKafkaConsumer的setCommitOffsetsOnCheckpoints 参数默认为true,即将偏移量写入到kafka特殊…

本文摘自书籍<Flink基础教程> 一.一致性的三种级别 当在分布式系统中引入状态时,自然也引入了一致性问题.一致性实际上是“正确性级别”的另一种说法,即在成功处理故障并恢复之后得到的结果,与没有发生任何故障时得到的结果相比.在流处理中,一致性分为 3 个级别. at-most-once:数据最多被处理一次.这其实是没有正确性保障的委婉说法——故障发生之后,计数结果可能丢失. at-least-once:数据最少被处理一次.这表示计数结果可能大于正确值,但绝不会小于正确值.也就是说,计数程序在…

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的exactly once保证,系统会回滚到最近的checkpoint, 但是sink A已经把数据写入到kafka了. Flink无法回滚kafka的state.因此,kafka将在之后再次接收到一份同样的来自sink A的…

All transformations in Flink may look like functions (in the functional processing terminology), but are in fact stateful operators. You can make every transformation (map, filter, etc) stateful by using Flink's state interface or checkpointing insta…

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本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 1. Kafka-connector概述及FlinkKafkaConsumer(kafka source) 1.1回顾kafka 1.最初由Linkedin 开发的分布式消息中间件现已成为Apache顶级项目 2.面向大数据 3.基本概念: 1.Broker 2.Topic 3.Partition 4.Pro…

前言 之前也分享了不少自己的文章,但是对于 Flink 来说,还是有不少新入门的朋友,这里给大家分享点 Flink 相关的资料(国外数据 pdf 和流处理相关的 Paper),期望可以帮你更好的理解 Flink. 书籍 1.<Introduction to Apache Flink book> 这本书比较薄,简单介绍了 Flink,也有中文版,读完可以对 Flink 有个大概的了解. 2.<Learning Apache Flink> 这本书还是讲的比较多的 API 使用,不仅有…

流式计算分为无状态和有状态两种情况.无状态计算观察每个独立的事件,Storm就是无状态的计算框架,每一条消息来了以后和前后都没有关系,一条是一条.比如我们接收电力系统传感器的数据,当电压超过240v就报警,这就是无状态的数据.但是如果我们需要同时判断多个电压,比如三相电路,我们判断三相电都高于某个值,那么就需要将状态保存,计算.因为这三条记录是分别发送过来的. Storm需要自己实现有状态的计算,比如借助于自定义的内存变量或者redis等系统,保证低延迟的情况下自己去判断实现有状态的计算,但是F…

本文转自:https://www.ituring.com.cn/book/tupubarticle/23229 第 1 章 为何选择 Flink 人们对某件事的正确理解往往来自基于有效论据的结论.要获得这样的结论,最有效的方法就是沿着事件发生的轨迹进行分析. 许多系统都会产生连续的事件流,如行驶中的汽车发射出 GPS 信号,金融交易,移动通信基站与繁忙的智能手机进行信号交换,网络流量,机器日志,工业传感器和可穿戴设备的测量结果,等等.如果能够高效地分析大规模流数据,我们对上述系统的理解将会更清楚…

流处理技术的演变 在开源世界里,Apache Storm项目是流处理的先锋.Storm提供了低延迟的流处理,但是它为实时性付出了一些代价:很难实现高吞吐,并且其正确性没能达到通常所需的水平,换句话说,它并不能保证exactly-once,即便是它能够保证的正确性级别,其开销也相当大. 在低延迟和高吞吐的流处理系统中维持良好的容错性是非常困难的,但是为了得到有保障的准确状态,人们想到了一种替代方法:将连续时间中的流数据分割成一系列微小的批量作业.如果分割得足够小(即所谓的微批处理作业),计算就几乎…