[3] 任务再平衡 当连接器首次提交到集群时，workers会重新平衡集群中的全套连接器及其任务，以便每个workers拥有大致相同的工作量。...当任务失败时，不会触发重新平衡，因为任务失败被视为例外情况。 因此，失败的任务不会由框架自动重新启动，而应通过 REST API 重新启动。...如果您添加workers、关闭workers或workers意外失败，其余workers会检测到这一点并自动协调以在更新的可用workers之间重新分配连接器和任务。...一个例子是当一条记录到达以 JSON 格式序列化的接收器连接器时，但接收器连接器配置需要 Avro 格式。...当errors.tolerance 设置为none 时，错误或无效记录会导致连接器任务立即失败并且连接器进入失败状态。
支持更改时发出 新指标可提供更好的运营洞察力 配置为进行连接时，Kafka Connect可以自动为源连接器创建topic 改进了Kafka Connect中接收器连接器的错误报告选项 -Kafka Connect...将失败 [KAFKA-9047] - AdminClient组操作可能不考虑退避 [KAFKA-9066] - Kafka Connect JMX：处于失败状态的任务缺少源和接收任务指标 [KAFKA-...更改最大消息字节数时，副本访存器可以将分区标记为失败 [KAFKA-9620] - 任务吊销失败可能会导致剩余不干净的任务 [KAFKA-9623] - 如果正在进行重新平衡，则流将在关闭期间尝试提交...KAFKA-10123] - 从旧的经纪商处获取时，消费者中的回归重置偏移量 [KAFKA-10134] - Kafka使用者升级到2.5后的重新平衡过程中的高CPU问题 [KAFKA-10144] -...9451] - 提交时将消费者组元数据传递给生产者 [KAFKA-9466] - 添加有关新的流EOS更改的文档 [KAFKA-9719] - 添加系统测试，以确保EOS-beta应用在经纪人降级时崩溃
每个存储桶本身都是一个包含多个部分文件的目录：接收器的每个并行实例将创建自己的部件文件，当部件文件变得太大时，接收器也会在其他文件旁边创建新的部件文件。...当存储桶变为非活动状态时，将刷新并关闭打开的部件文件。如果存储桶最近未写入，则视为非活动状态。默认情况下，接收器每分钟检查一次非活动存储桶，并关闭任何超过一分钟未写入的存储桶。...请注意，当作业从故障中自动恢复或使用保存点手动恢复时，这些起始位置配置方法不会影响起始位置。在恢复时，每个Kafka分区的起始位置由存储在保存点或检查点中的偏移量确定。...如果作业失败，Flink会将流式程序恢复到最新检查点的状态，并从存储在检查点中的偏移量开始重新使用来自Kafka的记录。 因此，绘制检查点的间隔定义了程序在发生故障时最多可以返回多少。...如果未启用检查点，Kafka使用者将定期向Zookeeper提交偏移量。 参考 Streaming Connectors Kafka官方文档
在Kafka Connect中反序列化，转换，处理或读取记录的任何失败都可能导致任务失败。...如果活动的使用者为主题分区提交了偏移量以来已经过了相应的保留期或更长时间，则将从使用者组元数据中删除该已提交的偏移量。...，也会删除已提交的偏移量。...解决方案 Kafka将删除早于offsets.retention.minutes的已提交偏移量 如果在低流量分区上有活动的使用者，则Kafka可能会删除该使用者的已提交偏移量。...但是，无论是否需要关闭，都仍在关闭的分段上创建分段索引。 理想情况下，我们应该：通过延迟访问偏移量和时间索引来提高关闭性能。 - 在删除或重命名支持段索引的文件时，消除冗余磁盘访问和内存映射操作。
但是，在具有多个并发运行的接收器任务的分布式系统中，简单的提交或回滚是远远不够的，因为必须确保所有组件在提交或回滚时一致才能确保一致的结果。Flink 使用两阶段提交协议及预提交阶段来解决这一问题。...数据源存储 Kafka 的偏移量，完成此操作后将检查点 Barrier 传递给下一个算子。 这种方法只适用于算子只有内部状态（Internal state）的情况。...在这种情况下，在预提交阶段，除了将其状态写入状态后端之外，数据接收器还必须预先提交其外部事务。 ? 当检查点 Barrier 通过所有算子并且触发的快照回调成功完成时，预提交阶段结束。...如果一个提交失败（例如，由于间歇性网络问题），整个 Flink 应用程序将会失败，应用程序将根据用户的重启策略重新启动，并且还会尝试一次提交。...后面我们在处理数据时将数据写入此文件。 preCommit：在预提交阶段，刷写（flush）文件，然后关闭文件，之后就不能写入到文件了。我们还将为属于下一个检查点的任何后续写入启动新事务。
如果是 true，则这个消费者的偏移量会在后台自动提交 "enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean) ); // ssc.sparkContext.broadcast...具体来说，检查点机制主要为以下两个目的服务： • 1）控制发生失败时需要重算的状态数。...4.9.4 接收器容错 运行接收器的工作节点的容错也是很重要的。如果这样的节点发生错误，Spark Streaming 会在集群中别的节点上重启失败的接收器。...举个例子，使用 Flume 作为数据源时，两种接收器的主要区别在于数据丢失时的保障。在 “接收器从数据池中拉取数据” 的模型中，Spark 只会在数据已经在集群中备份时才会从数据池中移除元素。...而在 “向接收器推数据” 的模型中，如果接收器在数据备份之前失败，一些数据可能就会丢失。总的来说，对于任意一个接收器，必须同时考虑上游数据源的容错性(是否支持事务)来确保零数据丢失。
但是，在默认配置下，这种方法可能会在失败时丢失数据（请参阅接收器的可靠性）。...HDFS）的 Write Ahead Logs 中，以便在发生故障时恢复所有数据。...中（请参阅应用程序提交指南）。...这个方法不使用接收器接收数据，而是定期查询 Kafka 每个 topic+partition 中的最新偏移量，并相应地定义了要在每个批次中要处理的偏移量范围。...这消除了 Spark Streaming 和 Zookeeper/Kafka 之间的不一致性，因此 Spark Streaming 每条记录在即使发生故障时也可以确切地收到一次。
failOnDataLoss true or false true streaming query 当数据丢失的时候，这是一个失败的查询。(如：主题被删除，或偏移量超出范围。)这可能是一个错误的警报。...当它不像你预期的那样工作时，你可以禁用它。如果由于数据丢失而不能从提供的偏移量中读取任何数据，批处理查询总是会失败。...的source不会提交任何的offset interceptor.classes 由于kafka source读取数据都是二进制的数组，因此不能使用任何拦截器进行处理。...例如，在 partial failure （部分失败）之后，失败的触发器的一些输出分区可能已经被提交到数据库。...基于存储在数据库中的 metadata （元数据）， writer 可以识别已经提交的分区，因此返回 false 以跳过再次提交它们。
，或者缩减到开发，测试和小型生产部署 REST接口 - 通过易于使用的REST API提交和管理Kafka Connect群集的连接器 自动偏移管理 - 只需要连接器的一些信息，Kafka Connect...允许你动态的扩展（或缩减），并在执行任务期间和配置、偏移量提交中提供容错保障。...，已暂停等，分配给哪个工作者，失败时的错误信息以及所有任务的状态 GET /connectors/{name}/tasks - 获取当前为连接器运行的任务列表 GET /connectors/{name...分布式模式处理Work的自动平衡，允许您动态扩展（或缩小），并提供活动任务以及配置和偏移量提交数据的容错能力。...在分布式模式下，Kafka Connect将偏移量，配置和任务状态存储在Kafka topic中。建议手动创建偏移量，配置和状态的主题，以实现所需的分区数量和复制因子。
通过receiver接收器获取kafka中topic数据，可以并行运行更多的接收器读取kafak topic中的数据，这里为3个 val receiverDStream: immutable.IndexedSeq...对应分区都采用2个线程去消费, //ssc的rdd分区和kafka的topic分区不一样，增加消费线程数，并不增加spark的并行处理数据数量 //3.通过receiver接收器获取kafka中...offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从头开始消费 //latest:当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时...，消费新产生的该分区下的数据 //none:topic各分区都存在已提交的offset时，从offset后开始消费；只要有一个分区不存在已提交的offset，则抛出异常 //这里配置.../false表示关闭自动提交.由spark帮你提交到Checkpoint或程序员手动维护 "enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)
如果 BigQuery 引入失败（比如执行请求查询的成本太高或太困难），这个办法为我们提供了某种退路。这是一个重要的决定，它给我们带来了很多好处，而开销很小。...将数据从 MySQL 流到 Kafka 关于如何将数据从 MySQL 流到 Kafka，你可能会想到 Debezium（https://debezium.io）或 Kafka Connect。...我们也不能使用 Kafka Connect，因为表中缺少自增列，Kafka Connect 就没办法保证在传输数据时不丢失数据。...我们知道有可能可以使用时间戳，但这种方法有可能会丢失部分数据，因为 Kafka 查询数据时使用的时间戳精度低于表列中定义的精度。...对大表进行分区，我们就能够备份旧分区，并在不再需要这些分区时将其删除，回收一些空间。因此，我们用新 schema 创建了新表，并使用来自 Kafka 的数据来填充新的分区表。
以下场景任然比较糟糕： 1）接收器接收到输入数据，并把它存储到WAL中； 2）接收器在更新Zookeeper中Kafka的偏移量之前突然挂掉了； 3）Spark Streaming假设输入数据已成功收到...（因为它已经写入到WAL中），然而Kafka认为数据被没有被消费，因为相应的偏移量并没有在Zookeeper中更新； 4）过了一会，接收器从失败中恢复； 5）那些被保存到WAL中但未被处理的数据被重新读取...因为接收器是采用Kafka的High-Level Consumer API实现的，它开始从Zookeeper当前记录的偏移量开始读取数据，但是因为接收器挂掉的时候偏移量并没有更新到Zookeeper中，...Spark driver只需要简单地计算下一个batch需要处理Kafka中偏移量的范围，然后命令Spark Exectuor直接从Kafka相应Topic的分区中消费数据。...2）不再需要WAL机制，我们仍然可以从失败恢复之后从Kafka中重新消费数据； 3）Exactly-Once语义得以保存，我们不再从WAL中读取重复的数据。
我们知道过去对于Kafka的定义是分布式，分区化的，带备份机制的日志提交服务。也就是一个分布式的消息队列，这也是他最常见的用法。但是Kafka不止于此，打开最新的官网。 ?...，也支持小型生产环境的部署 REST界面 - 通过易用的REST API提交和管理Kafka Connect 自动偏移管理 - 只需从连接器获取一些信息，Kafka Connect就可以自动管理偏移量提交过程...，因此连接器开发人员无需担心连接器开发中偏移量提交这部分的开发 默认情况下是分布式和可扩展的 - Kafka Connect构建在现有的组管理协议之上。...启动： > bin/connect-distributed.sh config/connect-distributed.properties 在集群模式下，Kafka Connect在Kafka主题中存储偏移量...还需要定期提交已处理的数据的偏移量，以便在发生故障时，处理可以从上次提交的偏移量恢复。Connector还需要是动态的，实现还负责监视外部系统是否存在任何更改。
如果作业失败，Flink 会从最新检查点的状态恢复流处理程序，并从保存在检查点中的偏移量重新开始消费来自 Kafka 的记录。 因此，检查点间隔定义了程序在发生故障时最多可以回退多少。...2.5 偏移量提交 Flink Kafka Consumer 可以配置如何将偏移量提交回 Kafka Broker。...需要注意的是 Flink Kafka Consumer 不需要依赖提交的偏移量来提供容错保证。提交的偏移量仅是用来展示消费者的进度。...启用检查点：如果启用检查点，那么 Flink Kafka Consumer 会在检查点完成时提交偏移量存储在检查点状态中。...这样可以确保 Kafka Broker 中的已提交偏移量与检查点状态中的偏移量一致。
在json中，-1作为偏移量可以用于引用最新的，而-2(最早)是不允许的偏移量。...(如：主题被删除，或偏移量超出范围。)这可能是一个错误的警报。当它不像你预期的那样工作时，你可以禁用它。如果由于数据丢失而不能从提供的偏移量中读取任何数据，批处理查询总是会失败。...以下是 Spark 中所有接收器的详细信息。...例如，在 partial failure （部分失败）之后，失败的触发器的一些输出分区可能已经被提交到数据库。...基于存储在数据库中的 metadata （元数据）， writer 可以识别已经提交的分区，因此返回 false 以跳过再次提交它们。
Kafka 的语义是直截了当的。 当发布消息时，我们有一个消息被“提交”到日志的概念。 一旦提交了已发布的消息，只要复制该消息所写入分区的broker保持“活动”，它就不会丢失。...在这种情况下，当新进程接管它收到的前几条消息时，它已经被处理了。 在消费者失败的情况下，这对应于“至少一次”语义。...举个例子，考虑一个 Kafka Connect 连接器，它在 HDFS 中填充数据以及它读取的数据的偏移量，以便保证数据和偏移量都被更新，或者都不更新。...其他目标系统的 Exactly-once 交付通常需要与此类系统合作，但 Kafka 提供了使实现这一点可行的偏移量（另见 Kafka Connect）。...否则，Kafka 默认保证至少一次交付，并允许用户通过在处理一批消息之前禁用对生产者的重试和在消费者中提交偏移量来实现至少一次交付。
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