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端到端Exactly-Once是分布式系统最大挑战?Flink是如何解决的?
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某条数据投递到某个流处理系统后,该系统对这条数据只处理一次,提供Exactly-Once的保障是一种理想的情况。如果系统不出任何故障,那简直堪称完美。然而现实世界中,系统经常受到各类意外因素的影响而发生故障,比如流量激增、网络抖动、云服务资源分配出现问题等。如果发生了故障,Flink重启作业,读取Checkpoint中的数据,恢复状态,重新执行计算。
PP鲁
2020-02-26
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Flink Checkpoint机制原理剖析与参数配置
大数据
编程算法
分布式
数据处理
在Flink状态管理详解这篇文章中,我们介绍了Flink的状态都是基于本地的,而Flink又是一个部署在多节点的分布式引擎,分布式系统经常出现进程被杀、节点宕机或网络中断等问题,那么本地的状态在遇到故障时如何保证不丢呢?Flink定期保存状态数据到存储上,故障发生后从之前的备份中恢复,整个被称为Checkpoint机制,它为Flink提供了Exactly-Once的投递保障。本文将介绍Flink的Checkpoint机制的原理。本文会使用多个概念:快照(Snapshot)、分布式快照(Distributed Snapshot)、检查点(Checkpoint)等,这些概念均指的是Flink的Checkpoint机制,读者可以将这些概念等同看待。
PP鲁
2020-02-17
1.7K
0
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