exactly-once

OSDI 2023: ExoFlow A Universal Workflow System for Exactly-Once DAGs

我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析：1.恢复策略的重点特定应用程序：每个应用程序都包含针对其独特需求的定制恢复机制。这可以提供优化的恢复，但意味着每个应用程序的开发人员必须独立处理容错性，这会增加复杂性。系统范围：总体分布式系统使用通用机制处理所有在其上运行的应用程序的恢复。这简化了开发，但牺牲了更细粒度、应用程序优化的恢复的可能性。2.性能/恢复权衡优先级以性能为中心：使用这种方法
结构化文摘·2024-02-20 16:48

Flink 1.7.0 安装、配置与使用

有状态计算的Exactly-once语义。状态是指flink能够维护数据在时序上的聚类和聚合，同时它有checkpoint机制支持带有事件时间（eventtime）语义的流处理和窗口处理。
编码前线·2024-02-13 22:57

【大数据面试题】002 Flink 如何实现 Exactly-Once 语义

在流式大数据处理框架中，Exactly-Once语义对于确保每条数据精确地只被消费一次（避免重复读取和丢失读取）非常重要。下面将介绍Flink是如何实现Exactly-Once语义的。
Jiweilai1·2024-02-05 13:54

Flink 数据保存 Redis(自定义Redis Sink ) 实现exactly-once

所以我们通过幂等操作，使用新数据覆盖旧数据的方式，以此来实现exactly-once。
程序猿郭鹏飞神奇经历·2024-02-01 15:36

flink-17 flink集成kafka

flink消费kafka数据，并不是完全通过跟踪kafka消费组的offset来实现去保证exactly-once的语义，而是flink内部去跟踪offset和做checkpoint去实现exa
爱吃甜食_·2024-01-25 14:55

Kafka的Exactly-once语义与事务机制

Kafka0.11.x版本(对应ConfluentPlatform3.3)，该版本引入了exactly-once语义。
码农老K·2024-01-19 23:02

详解flink exactly-once和两阶段提交

精确一次（Exactly-Once）：表示每一条数据只会被精确地处理一次，不多
后季暖·2024-01-10 08:58

Flink学习笔记（一）：为什么选择flink

A:1.flink具有高吞吐、低延迟、高性能的特性（海量数据秒级处理）2.支持带有事件时间的窗口（Window）操作3.持有状态计算的Exactly-once（严格/恰好一次）语义，保障状态的一致
胖胖的战士·2024-01-06 05:48

Flink的特点以及优势

3、状态计算的exactly-once语义流程序可以在计算过程中维护自定义状态。Flink的checkpointing机制保证了即时在
DemonHunter211·2024-01-01 13:32

Flink1.13 Checkpoint原理

介绍Flink具体如何保证exactly-once呢?它使用一种被称为"检查点"（checkpoint）的特性，在出现故障时将系统重置回正确状态。下面通过简单的类比来解释检查点的作用。
万事万物·2023-12-26 20:23

Flink知识点

5.Flink是如何保证Exactly-once语义的6.介绍下Flink的容错机制（checkpoint）7.Flinkcheckpoint与SparkStreaming的有什么区别或优势吗8.如果下级存储
芝麻仗剑走天涯·2023-12-24 22:26

Flink和Kafka连接时的精确一次保证

端到端的精确一次性保证既然是端到端的exactly-once，我们可以从三个组件的角度来进行分析：（1）Flink内部Flink内部可以通过检查点机制保证状态和处理结果的exactly-once语义。
Stephen6Yang·2023-12-20 11:09

【Kafka】Kafka 实现 Exactly-once

本篇结构：Kafka三种语义Kafka故障保证Exactly-once参考博客一、Kafka三种语义在分布式系统中，构成系统的任何节点都是被定义为可以彼此独立失败的。
w1992wishes·2023-12-16 10:59

Flink入门（一）

DataStreamAPI(算子)Flink中的时间和窗口：窗口就是范围处理函数：底层函数状态管理：容错机制：报错重启后能够从出错的位置继续执行FlinkSQL：功能逐步完善基于数据流的有状态计算正确性保证精确一次（Exactly-once
十七✧ᐦ̤·2023-12-03 16:36

flink-基础

1.Flink架构体系简介特点批流统一支持高吞吐、低延迟、高性能的流处支持带有事件时间的窗口（Window）操作支持有状态计算的Exactly-once语义支持高度灵活的窗口（Window）操作，支持
举个栗く·2023-11-25 06:47

2019-03-10

执行的一批写入操作，有可能出现部分Topic-Partition写入成功，部分写入失败（比如达到重试次数），这相当于出现了中间的状态，这并不是我们期望的结果；2.Producer应用中间挂之后再恢复，无法做到Exactly-Once
d9610fcd3279·2023-11-19 20:36

Flink和Kafka连接时的精确一次保证

Flink写入Kafka两阶段提交端到端的exactly-once（精准一次）kafka->Flink->kafka1）输入端输入数据源端的Kafka可以对数据进行持久化保存，并可以重置偏移量（offset
不进大厂不改名二号·2023-11-16 05:29

Kafka Consumer

提交手动提交消费者导致的数据漏消费(数据丢失)消费者导致的数据重复消费问题自动提交offset消费者三中语义At-most-onceat-least-onceExactly-once使用subscribe实现Exactly-once
这个程序猿可太秀了·2023-11-11 13:45

基于 Flink CDC 高效构建入湖通道

如上图所示，数据库表里有历史的全量数据和实时写入的增量数据，FlinkCDC框架的能力就是在保证Exactly-once语义的情况下，将全量和增量数据不丢不重地同步到下游系统里。Flink
小小哭包·2023-11-10 07:17

Flink的检查点（checkpoint）

Flink具体如何保证exactly-once呢?
拾荒路上的开拓者·2023-11-08 21:37

Kafaka丢消息吗

这也是实现exactly-once语义的基
aZ_be5e·2023-10-28 05:35

Flink架构、原理与部署测试

现有的开源计算方案，会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型，因为它们所提供的SLA（Service-Level-Aggreement）是完全不相同的：流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once
AAA小肥杨·2023-10-25 21:03

flink exactly-once系列之两阶段提交实现分析

flinkexactly-once系列目录：一、[两阶段提交概述](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5MTc1NDUyOA==&mid=2247483818&idx=1&sn=8c7bf4d00e81d7635bfa26b78a78ebba&chksm=fe2b65e5c95cecf349d9819fe6c998359cb9a8695abbdf74e326ad
Flink实战剖析·2023-10-13 10:52

Flink的DataStream集成kafka

flink消费kafka数据，并不是完全通过跟踪kafka消费组的offset来实现去保证exactly-once的语义，而是flink内部去跟踪offset和做checkpoint去实现exa
我还不够强·2023-09-29 17:39

Flink State管理与恢复

其实是因为在内存中保证了每个单词的出现次数,这些数据其实就是状态数据,但是如果一个Task在处理过程挂掉了,那么它在内存中的状态都会丢失,所有的数据都需要重新计算,从容错和消息处理的语义(At-least-once,和Exactly-once
鬼古神月·2023-09-28 02:29

spark structedStreaming是如何实现容错的

sss如何实现eoc的sparkstructedStreaming简称sss，它主要还是采用微批的模式提供端到端的eoc(exactly-once)语义，要实现eoc，需要3方面保证，一个是可以replay
hongshen·2023-09-22 16:09

深度解读 Flink 1.11：流批一体 Hive 数仓2020-06-02

Flink1.11中流计算结合Hive批处理数仓，给离线数仓带来Flink流处理实时且Exactly-once的能力。
会飞的鱼go·2023-09-19 14:06

Flink——Flink CheckPoint之两阶段提交协议（Two-Phase Commit Protocol）

文章目录两阶段提交协议1.两阶段提交的前提条件2.两阶段提交的基本算法a.第一阶段（提交请求阶段）b.第二阶段（提交执行阶段）3.两阶段提交的缺点Flink-两阶段提交协议1.Flink-Kafka构建端到端Exactly-once
aof_·2023-09-12 00:20

RocketMQ消费者

1消费过程幂等RocketMQ无法避免消息重复(Exactly-Once)，所以如果业务对消费重复非常敏感，务必要在业务层面进行去重处理。可以借助关系数据库进行去重。
coolshyman·2023-09-03 10:21

Spark消费Kafka如何实现精准一次性消费？

在这里插入图片描述1.定义精确一次消费（Exactly-once）是指消息一定会被处理且只会被处理一次。不多不少就一次处理。
鄙人王道长·2023-08-31 08:51

Apache Flink 入门笔记

现有的开源计算方案中，将流处理和批处理作为两类不同的应用类型：流处理一般支持低延迟、Exactly-once保证（仅用一次），而批处理则是需要支持高吞吐、高效处理。Flink完全支持
edwin1993·2023-08-26 08:33

flink exactly-once系列之两阶段提交概述

flinkexactly-once系列目录：一、两阶段提交概述二、TwoPhaseCommitSinkFunction与FlinkKafkaProducer源码分析三、StreamingFileSink源码分析四、事务性输出实现五、最终一致性实现一、flinkExactly-Once与At-Least-Once关于消息的消费、处理语义可以分为三类：1.atmostonce:至多一次，表示一条消息不
Flink实战剖析·2023-08-23 07:37

【FLink-5-Flink算子-常用SinkOperator算子】

FLink-5-Flink算子-常用SinkOperator算子常用SinkOperator算子1.KafkaSink2.JdbcSink1.不保证Exactly-Once的JdbcSink代码示例2.
Apache Minor Trend·2023-08-04 09:12

Flink到底能不能实现exactly-once语义

直接看公众号的文章吧https://mp.weixin.qq.com/s/SteNgNSe_0-ex49vBpAGNw
JasonLee实时计算·2023-07-30 03:57

Flink调研(一)

核心要素Checkpoint：Exactly-Once语义实
yschen·2023-07-26 00:08

Kafka系列之：对源连接器的的Exactly-Once支持

Kafka系列之：对源连接器的的Exactly-Once支持一、背景二、目标三、公共接口四、连接器API扩展五、RESTAPI验证六、新指标七、计划变更八、任务计数记录九、重新平衡的准备十、源任务启动十一
最笨的羊羊·2023-06-23 19:02

Flink 状态一致性

状态一致性端到端精确一次输入端输出端预写日志两阶段提交状态一致性有三种级别：最多一次(AT-MOST-ONCE):只处理一次,遇到故障就会丢失,优点:处理快至少一次(AT-LEAST-ONCE):不会丢失数据,但存在重复数据精确一次（EXACTLY-ONCE
cpuCode·2023-06-22 13:12

深入理解Flink的检查点

检查点Flink具体如何保证exactly-once呢?它使用一种被称为"检查点"（checkpoint）的特性，在出现故障时将系统重置回正确状态。
击水三千里·2023-06-19 06:28

flink学习文档三 exactly-once精准一次实现原理

学习框架图exactly-once是什么exactly-once语义指的是每条数据对最终结果的影响只有一次，无论期间硬件或者软件程序出现任何异常使得任务中断，将异常处理恢复flink任务后也不
刘乘九·2023-06-15 05:25

聊聊Flink必知必会(二)

而Checkpoint为Flink提供了Exactly-Once的投递保障。流处理
又见阿郎·2023-06-13 11:00

python flink kafka_flink与kafka结合

flink消费kafka数据，并不是完全通过跟踪kafka消费组的offset来实现去保证exactly-once的语义，而是flink内部去跟踪offset和做checkpoint去实现exactly-once
weixin_39802055·2023-06-13 05:32

python flink kafka_开发者干货 | 当Flink遇到Kafka - FlinkKafkaConsumer使用详解

通过轻量级的checkpoint，Flink可以在高吞吐量的情况下保证exactly-once(这需要数据源能够提供回溯消费的能力)。
weixin_39927408·2023-06-13 05:32

使用 Apache Flink 开发实时 ETL

它与Spark的不同之处在于，它是使用流式处理来模拟批量处理的，因此能够提供亚秒级的、符合Exactly-once语义的实时处理能力。
mylife512·2023-06-12 12:55

Flink 使用之Kafka exactly-once场景

Flink使用介绍相关文档目录Flink使用介绍相关文档目录前言近期一个需求是写一套demo用来证明Flink能够精准一次投送。笔者设计了如下场景：Flink从Kafka消费数据，然后原封不动再发送回Kafka。中间模拟Flink作业失败恢复的场景。Flink作业恢复之后，仍可以继续发送数据到Kafka。输出的数据和消费的数据相比，不丢失也不重复。环境信息Flink1.13.2Kafka1.1.1
AlienPaul·2023-05-16 15:03

Flink端到端Exactly-once

[TOC]Exactly-once语义Flink自1.4.0开始实现exactly-once的数据保证，即在任何情况下都能保证数据对应用产生的效果只有一次，不会多也不会少。
tracy_668·2023-04-20 14:23

Spark Streaming＋Kafka的offset管理方法

本篇主要介绍一下SparkStreaming在消费Kafka过程中，当出现程序挂掉重启后，找到上次消费过的最后一次数据，确保kafka数据精确消费一次(exactly-once)的目的。
星星之火在心中·2023-04-15 11:48

Flink状态管理源码分析(三)-快照策略

快照策略(SnapshotStrategy)Flink的检查点机制是建立在分布式一致快照之上的，从而实现数据处理的exactly-once处理语义。
零度沸腾_yjz·2023-04-15 00:56

flink 实现端到端的exactly-once语义

文章目录1.三种语义介绍2.Exactly-Once实现的三个地方3.具体实现过程3.1source阶段3.2operator阶段3.3sink阶段4.两段式提交的具体实现1.三种语义介绍通常情况下，流式计算系统都会为用户提供数据处理的可靠模式功能，用来表明在实际生产运行中会对数据处理做哪些保障。一般来说，流处理引擎通常为用户的应用程序提供三种数据处理语义：最多一次，至少一次和精确一次。最多一次（
我是方小磊·2023-04-13 10:27

flink数据sink入mysql（exactly-once）

前言：本文使用flink1.15.0版本消费数据到mysql，从1.13开始，FlinkJDBCsink支持exactly-once模式，需要数据库也支持XA。
椰子Lei·2023-04-13 10:27

Flink Exactly-once 实现原理解析

文章目录背景实现原理Flink的容错机制checkpoint1、什么时候产生Barrier2、Barrier工作流程两阶段提交Exactly-once并不是代表数据只计算一次，而是数据只影响计算结果一次背景
逆水行舟如何·2023-04-13 10:57
上一页 1 2 3 4 5 6 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他