1.Flink基础1.1.Flink特性流式计算是大数据计算的痛点，第1代实时计算引擎Storm对ExactlyOnce语义和窗口支持较弱，使用的场景有限且无法支持高吞吐计算；SparkStreaming

上篇：Sink-writeToSocke的使用若想要实现实现ExactlyOnce，kafka必须要0.11以上版本（可以支持事务）直接代码packagecn._51doit.flink.day01;importorg.apache.flink.api.common.functions.RuntimeContext

简介这几天，有个大兄弟问，如何实现kafka多线程批消费，目标：确保exactlyonce语义数据不丢失支持定时同步，如15分钟/30分钟等支持多线程（kafka实际上不支持，但是可以通过多个groupid

源码读文档和读源码的目的是不一样的，就拿ApacheFlink这个项目来说，如果你想知道Flink的使用功能，设计思想，实现原理，看官方文档就足够了；如果你想了解的就是具体细节，比如说StreamGraph是怎么生成的或者是ExactlyOnce

为了保证消息被正确的接收在这套机制下，提供了三种不同层次QoS（QualityofService）：QoS0，Atmostonce，至多一次；QoS1，Atleastonce，至少一次；QoS2，Exactlyonce

即使发生故障，也能采用ExactlyOnce方式处理。使用范围PostgreSQLCDC只支持作为源表。支持的PostgreSQL版本为9.6及以

在这套机制下，提供了三种不同层次QoS（QualityofService）：QoS0，Atmostonce，至多一次；QoS1，Atleastonce，至少一次；QoS2，Exactlyonce，确保只有一次

导读：本篇文档将演示如何使用ApacheDorisFlinkConnector结合FlinkCDC以及DorisStreamLoad的两阶段提交，实现MySQL数据库分库分表实时高效接入，并实现ExactlyOnce

Kafka生产者2.1分区策略2.1.1分区原因2.1.2分区策略2.2数据可靠性保证2.2.1副本数据同步策略2.2.2ISR2.2.2.1ack应答机制2.2.2.2故障处理细节（HW和LEO）2.3ExactlyOnce

理解这两种语义,首先要了解Barrier流的barrier是Flink的Checkpoint中的一个核心概念.多个barrier被插入到数据流中,然后作为数据流的一部分随着数据流动(有点类似于Watermark),这些barrier不会跨越流中的数据每个barrier会把数据流分成两部分:一部分数据进入当前的快照,另一部分数据进入下一个快照.每个barrier携带者快照的id.barrier不会暂

目录一、背景Snapshot状态快照分布式快照Checkpoint&Savepoint二、Flinkonyarn如何使用savepoint附录：一致性语义确保精确一次（exactlyonce）端到端精确一次一

文章目录3.Kafka架构详解3.1Kafka工作流程及文件存储机制3.2Kafka生产者3.2.1分区策略3.2.2数据可靠性保证3.2.3ExactlyOnce语义3.3Kafka消费者3.3.1消费方式

由于早期的流处理框架并不支持ExactlyOnce，导致流处理的数据并不精准。在这个基础上，一旦数据出现问题，则要导致大量的数据

由于早期的流处理框架并不支持ExactlyOnce，导致流处理的数据并不精准。在这个基础上，一旦数据出现问题，则要导致大量的数据

由于早期的流处理框架并不支持ExactlyOnce，导致流处理的数据并不精准。在这个基础上，一旦数据出现问题，则要导致大量的数据

Flink如何保证ExactlyOnce语

的安装和使用2.Kafka高级2.1工作流程2.2文件存储2.3生产者分区策略2.4生产者ISR2.4.1副本数据同步策略2.4.2ISR(同步副本集)2.5生产者ack机制2.6数据一致性问题2.7ExactlyOnce3

是什么分布式的消息系统Scala编写可水平扩展高吞吐率消息投递的三种语义语义投递类型含义Atmostonce最多一次，消息可能会丢失，但不会重复Atleastonce最少一次，消息不会丢失，可能会重复Exactlyonce

在这里，我们首先要搞清楚两种Exactly-Once的区别：ExactlyOnce：在

文章目录1、kafka概述2、kafka架构2.1工作流程2.2生产者2.2.1分区策略2.2.2数据可靠性保证2.2.3ExactlyOnce语义2.3消费者2.3.1消费方式2.3.2分区分配策略2.3.3offset

为实现端到端一致性应在顺序保证的基础上，实现一致性语义exactlyonce的保证。

Definitions问题开始之前先解释下流处理中的一些概念：Atmostonce-每条数据最多被处理一次（0次或1次）Atleastonce-每条数据最少被处理一次(1次或更多)Exactlyonce

基于flink-1.8.1本文转载自一文搞懂Flink内部的ExactlyOnce和AtLeastOnce如何理解flink中state(状态)state泛指state泛指：flink中有状态函数和运算符在各个元素

本期内容：1.Exactlyonce容错2.数据输出不重复一.SparkStreaming中的事务场景:在SparkStreaming中事务是指能够处理且只处理一次,能够输出且只输出一次.以银行转帐一次为例

旧版低级API处理以下场景更为方便：消息重复消费添加事务管理机制，保证ExactlyOnce消费指定分区或者指定分区的某些片段使用旧版低级

状态一致性保证flink的状态一致性分为atmostonce、atleastonce、exactlyonce三种等级，状态一致性是指flink内部计算的结果一致性，atmostonce每条数据最多会被统计一次到结果中

源码读文档和读源码的目的是不一样的，就拿ApacheFlink这个项目来说，如果你想知道Flink的使用功能，设计思想，实现原理，看官方文档就足够了；如果你想了解的就是具体细节，比如说StreamGraph是怎么生成的或者是ExactlyOnce

源码读文档和读源码的目的是不一样的，就拿ApacheFlink这个项目来说，如果你想知道Flink的使用功能，设计思想，实现原理，看官方文档就足够了；如果你想了解的就是具体细节，比如说StreamGraph是怎么生成的或者是ExactlyOnce

但是当作业发生故障或重启时，要保障从当前的消费位点去处理数据(即ExactlyOnce语义)，单纯的依靠SparkStreaming本身的机制是不太理想的，生产环境中通

Onceisanobjectthatwillperformexactlyoneaction,即Once是一个对象,它提供了保证某个动作只被执行一次功能，最典型的场景就是单例模式，Once可用于任何符合"exactlyonce

Onceisanobjectthatwillperformexactlyoneaction,即Once是一个对象,它提供了保证某个动作只被执行一次功能，最典型的场景就是单例模式，Once可用于任何符合"exactlyonce

怎么保证exactlyonce的呢？在分布式的环境下又是如何进行故障处理的呢？本篇文章我们就来分析这个问题。二、数据可靠性首先我们要知道kafka发送数据的机制

Storm提供了三种不同层次的消息保证机制，分别是AtMostOnce,AtLeastOnce,ExactlyOnce.消息保证机制依赖于消息是否被完全处理消息完全处理每个从Spout（Storm中数据源点

ps:kafka幂等是针对producer来说的注意：幂等设计只能保证单个Producer对于同一个Partition的ExactlyOnce语义1、消息语义Atmostonce:消息可能会丢失，但不会重复

我们当时的目标就是需要一款低延迟、exactlyonce、流和批统一的，能够支撑足够大体量的复杂计算的引

Flink主持atleastonce语义和exactlyonce语义Flink通过定期地做checkpoint来实现容错和恢复,容错机制不断地生成数据流的快照,而不会对性能产生太大的影响。

spark可以保证计算过程的exactlyonce（不包含sink的exactlyonce）。

1Flink和storm,spark对比要求消息投递语义为ExactlyOnce的场景；数据量较大，要求高吞吐低延迟的场景；需要进行状态管理或者窗口统计的场景，建议使用flink2入门案例创建空的maven

=iisinthelistgraph[i]exactlyonce,i

在启用exactlyonce语义的条件下，当一个算子有多个输入流时，需要等待所有输入流中当前检查点N的屏障都到达其输入缓冲区，才能安全地触发检查点，否

目录至少一次（atleastonce）最多一次（atmostonce）精确一次（exactlyonce）幂等性幂等性作用范围实现方法代码事务事务作用范围实现方法代码我们知道Kafka的消息交付可靠性保障分为最多一次

由来今天，我就想看一看kafka的exactlyonce相关的知识。随后我百度了几篇文章，都不尽如人意。

从容错和消息处理的语义上(atleastonce,exactlyonce)，Flink引入了state和checkp

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>偏移量由消费者管理kafkaConsumerApi还提供了自己存储offset的功能，将offset和data做到原子性，可以让消费具有ExactlyOnce

–Start点击此处观看本系列配套视频下面的方法演示将offset存储在数据库中，和消息处理放在同一事务中，真正实现exactlyonce.创建表CREATETABLEKAFKA_OFFSET(TOPICVARCHAR2

本文目录一、前言二、数据可靠性2.1、副本数据同步策略2.2、ISR2.3、ack应答机制三、ExactlyOnce3.1、幂等性机制3.2、实现exactlyonce四、故障处理4.1、follower

Exactlyonce输出不重复A.课程的目的：根据自己的业务需要，定制开发自己需要的Spark版本，包括SparkBug的修复，性能的改进，功能的扩展，总之适合自己公司的维护，便于简单易理解，易维护

exactlyonce：恰好一次。每条消息肯定会被传输一次且仅传输一次。Kafka的消息传输保障机制非常直观。当生产者向Kafka发送消息时，一旦消息被成功提交到日志文件，由于多副本机制的存在，这

文章目录Kafka生产者1分区策略2数据可靠性保证3ExactlyOnce语义Kafka消费者1消费方式2分区分配策略3offset的维护4故障处理细节Kafka生产者1分区策略1）分区的原因（1）方便在集群中扩展

引言flink提供了能够保持一致地恢复数据流应用的状态的一种容错机制，这种机制保证即使在故障持续发生的情况下，程序的状态最终依然会从数据流中产生并且保证exactlyonce，即正好一次的语义。