简介Flink本身为了保证其高可用的特性，以及保证作用的ExactlyOnce的快速恢复，进而提供了一套强大的Checkpoint机制。

机制它可以为每一个job备份了一份快照，当job遇到故障重启或者失败的时候，我们就不必从每个job的源头去重新计算，而是从最近的一个完整的checkpoint开始恢复，避免了重复计算，节省了资源，并且保证了ExactlyOnce

介绍Flink是一款基于状态的流式计算框架，它具有以下特点：1、既可进行流式（Stream）计算，也可以进行批处理（Batch）计算2、基于状态的计算，正是这种可管理的状态计算，让Flink实现了ExactlyOnce3

一：Consumer的事务相关1.ExactlyOnce实现：官方建议：StoringOffsetsOutsideKafka这种办法我没有实现过，因为在我的场景里面，没有这么严格的常见；他的思路是：在Kafka

为什么SparkStreaming+Kafka很难保证exactlyonce？

当网络或集群异常直至不可用性时，数据就会丢失不支持exactlyonce语义，需要业务配合

该机制确保在发生故障时，程序的状态最终将只反映数据流中的每个记录一次（exactlyonce），有一个开关可以降级为至少一次（at-least-once）。

在看本章之前可以先看看上一篇:Flink的基石：ChandyLamportAlgorithm如上篇文章所述“在Flink中实现语义“Exactlyonce”，采用的是checkpoint,使用的是Asynchronousbarriersnapshots

Exactlyonce（恰好一次）：每条数据记录正好被处理一次。没有数据丢失，也没有重复的数据处理。这一点

Trident是在storm-core之上的一个高级抽象，其可以保证message保证被处理且只被处理一次的语义，即"exactlyonce"。本文将简要介绍Trident的一些核心概念以及使用方法。

2.ExactlyOnce出现在哪个版本？3.ExactlyOnce实现的原理是什么？

3).Exactlyonce:每条记录只被处理一次，保证数据不丢

记录一下曾经走过的一些坑，一定要注意operator状态之前尽量不要用keybyFlink提供了Exactlyonce特性，是依赖于带有barrier的分布式快照+可部分重发的数据源功能实现的。

介绍目前已知的能够保证只执行一次（exactlyonce）语义，依赖于全局、一致性运行状态的快照。

2、提供精确一次（exactlyonce）的状态一致性保障。3、层次化的API在表达能力和易用性方面各有权衡。

本期内容ExactlyOnce输出不重复事务银行转帐为例，A用户转账给B用户，B用户可能收到多笔钱，如何保证事务的一致性，也就是说事务输出，能够输出且只会输出一次，即A只转一次，B只收一次。

提供的语义上的保证，显然kafka提供了多种可能的消息投递保证：Atmostonce：最多一次，消息可能丢失，而且也不会被再次投递；Atleastonce：最少一次，消息不会丢失，但是有可能会被再次投递；Exactlyonce

查询某个特定消息以方便排查问题，ClientConfig主要定义了一些基本的配置，比如持久化consumer端消费offset的间隔时间(offset就是consumer端当前消费到的位置，offset的持久化机制也决定了是exactlyonce

Exactlyonce（恰好一次）：每条数据记录正好被处理一次。没有数据丢失，也没有重复的

消息系统一般有以下的语义：Atmostonce：消息可能丢失，但不会重复投递Atleastonce：消息不会丢失，但可能会重复投递Exactlyonce：消息不丢失、不重复，会且只会被分发一次（真正想要的

简介Flink本身为了保证其高可用的特性，以及保证作用的ExactlyOnce的快速恢复，进而提供了一套强大的Checkpoint机制。

简介Flink本身为了保证其高可用的特性，以及保证作用的ExactlyOnce的快速恢复，进而提供了一套强大的Checkpoint机制。

该机制确保在发生故障时，程序的状态最终将只反映数据流中的每个记录一次（exactlyonce），有一个开关可以降级为至少一次（at-least-once）。

设计思想消息队列的回顾消息队列消息队列的好处消息队列的两种模式Kafka的基础架构Kafka架构深入Kafka工作流程及文件存储机制Kafka生产者分区策略数据可靠性保证acks参数配置：故障处理细节ExactlyOnce

原文链接：https://www.cnblogs.com/sparkbigdata/p/5458336.html本篇文章主要从二个方面展开：一、ExactlyOnce二、输出不重复事务：银行转帐为例，A

=iisinthelistgraph[i]exactlyonce,ifandonlyifnodesiandjareconnected.Returnthelengthoftheshortestpaththatvisit

最少一次:消息不会被漏发送，最少被传输一次，但也有可能被重复传输.精确的一次（Exactlyonce）:不会漏传输也不会重复传输,每个消息都传输被一次而且仅仅被传输一次，这是大家所期望的

文章目录StructuredStreaming简介流式处理理的难点StructuredStreaming特点工作原理micro-batch处理模式continuous处理理模式exactlyonce-sourceexactlyonce-sink

作者：宝牛本文翻译自streaml.io网站上的一篇博文：“ExactlyonceisNOTexactlythesame”，分析了流计算系统中常说的『ExactlyOnce』特性，主要观点是：『精确一次

作者：宝牛本文翻译自streaml.io网站上的一篇博文：“ExactlyonceisNOTexactlythesame”，分析了流计算系统中常说的『ExactlyOnce』特性，主要观点是：『精确一次

文章目录前言FileSystem的RollingSinkFileSystem连接器的ExactlyOnce恢复语义FileSystemSink的文件状态转换Checkpoint下的ExactlyOnce

State的存储选择Checkpoint的资源设置Checkpoint的task本地性恢复引用前言众所周知，Flink内部为了实现它的高可用性，实现了一套强大的checkpoint机制，还能保证作用的ExactlyOnce

这种机制保证即使在错误出现时，应用的状态会最终反应数据流中的每条记录恰好一次(exactlyonce)。

一、SparkStream、KafkaStream、Storm等存在的问题在设计一个低延迟、exactlyonce、流和批统一的，能够支撑足够大体量的复杂计算的引擎时，SparkStream等的劣势就显现出来

在这里面，最常被人提到的词应该是“ExactlyOnce”语义，在工作面试中，如果做过实时流系统，肯定免不了被问到“xx框架是如何做到ExactlyOnce的”？

=iisinthelistgraph[i]exactlyonce,ifandonlyifnodesiandjareconnected.Returnthelengthofthesh

现状现实中的数据：无边界、乱序、超大规模数据集数据消费需求：低延迟，exactlyonce,有序（按发生时间排序），窗口（发生时间，处理时间，会话，记录数窗口）。

3.Exactlyonce—thisiswha

最少一次:消息不会被漏发送，最少被传输一次，但也有可能被重复传输.精确的一次（Exactlyonce）:不会漏传输也不会重复传输,每个消息都传输被一次而且仅仅被传输一次，这是大家所期望的。

GuaranteeingMessageProcessing本人原创翻译，转载请注明出处Storm提供了几种不同级别的保证消息处理机制，包括besteffort,atleastonce,通过Trident实现的exactlyonce

本文根据论文LightweightAsynchronousSnapshotsforDistributedDataflows，通过这种轻量级的异步快照算法，解释Flink如何实现一致性快照以及恢复时如何实现exactlyonce

的人来说，使用基本的stormspout,bolt操作，需要理解storm的ack机制，保证消息的完整性，Storm提供了三种不同层次的消息保证机制，分别是AtMostOnce、AtLeastOnce以及ExactlyOnce

昨天看到了这篇文章:为什么SparkStreaming+Kafka很难保证exactlyonce?

检查点的barrier是提供exactlyonce一致性保证的主要保证机制。这篇文章我们会就此展开分析。

这个机制可以保证即使线上环境的失败，程序的状态也将能保证数据流达到exactlyonce的一致性。注意这里也可以选择降级到保证atleastonce的一致性级别。

本讲内容：a.ExactlyOnce b.输出不重复注：本讲内容基于Spark1.6.1版本（在2016年5月来说是Spark最新版本）讲解。

SparkStreaming的Exactly-One的事务处理和不重复输出彻底掌握/*王家林老师授课http://weibo.com/ilovepains 每天晚上20：00YY频道现场授课频道68917580*/ ExactlyOnce

今天早上的课主要是讲解在SparkStreaming中怎么进行事务处理ExactlyOnce的事務處理1)數據零掉失，必需有可靠的數據來源和可靠的 Receiver,且整個應用程序的metadata必需進行

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

本期内容exactlyonce输入不重复输出不重复exactlyonce：有且仅被执行一次。（不多，不少，一次刚好）首先和大家聊下概念：事务是恢复和并发控制的基本单位。