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如何做到“恰好一次”地传递数十亿条消息，结合kafka和rocksDB

我们会定期在RocksDB中老化旧的key，使其不会增长到无限大小。为此，我们根据序列号保留key的第二个索引，以便我们可以先删除最早接收到的key。...我们使用每个插入的key的序列号来删除对象，而不是使用RocksDB TTL（这需要在打开数据库的时候设置一个固定的TTL值）来删除。...相反，RocksDB将添加一个“墓碑”，等到压缩时再进行删除。因此，我们可以通过顺序写入来快速地老化，避免因为删除旧项而破坏内存数据。...Kafka/RocksDB的组合相比旧系统有如下几个优势： 数据存储在磁盘上：在内存中保存所有的key或完整的索引，其代价是非常昂贵的。...在大多数失败的情况下（除了Kafka失败之外），消息要么会被写入Kafka，要么不会。使用Kafka可以确保按顺序投递消息，并在多台计算机之间进行磁盘复制，而不需要在内存中保留大量的数据。

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最新更新 | Kafka - 2.6.0版本发布新特性说明

以利用新的ConsumerRebalanceListener异常处理 [KAFKA-9146] - 添加选项以强制删除流重置工具中的成员 [KAFKA-9177] - 在还原使用者上暂停完成的分区 [KAFKA...] -RocksDB指标始终报告为零 [KAFKA-9677] - 消耗的带宽配额过低可能会导致消费者无法获取数据 [KAFKA-9691] - 不稳定的测试kafka.admin.TopicCommandWithAdminClientTest...泄漏KafkaProducer实例 [KAFKA-9840] - 未经当前时代验证，消费者不应使用OffsetForLeaderEpoch [KAFKA-9841] - 当工作人员加入旧代任务时，连接器和任务重复...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] -...-10248] - 删除幂等KTable源更新 版权声明： 本文为《暴走大数据》整理，原作者独家授权。

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斗转星移 | 三万字总结Kafka各个版本差异

请记住，删除主题会删除数据并且操作不可逆（即没有“取消删除”操作） 对于支持时间戳搜索的主题，如果找不到分区的偏移量，则该分区现在包含在具有空偏移值的搜索结果中。以前，分区未包含在地图中。...默认情况下启用GC日志旋转，有关详细信息，请参阅KAFKA-3754。 已删除RecordMetadata，MetricName和Cluster类的不推荐构造函数。...从Streams API中删除了Zookeeper依赖项。Streams API现在使用Kafka协议来管理内部主题，而不是直接修改Zookeeper。...此外，已弃用对旧消费者的控制台消费者的使用，并将在未来的主要版本中将其删除。 现在可以通过群集ID唯一标识Kafka群集。当代理升级到0.10.1.0时，它将自动生成。...代理仍然可以使用零拷贝传输将数据发送给旧的消费者。消费者升级后，可以在代理上将消息格式更改为0.10.0，并享受包含新时间戳和改进压缩的新消息格式。

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Flink1.8.0发布！新功能抢先看

5万人关注的大数据成神之路，不来了解一下吗？ 5万人关注的大数据成神之路，真的不来了解一下吗？ 5万人关注的大数据成神之路，确定真的不来了解一下吗？...Flink 1.8引入了对RocksDB状态后端（FLINK-10471）和堆状态后端（FLINK-10473）的旧条数的连续清理。这意味着旧的条数将（根据TTL设置）不断被清理掉。...Table API 1、直接表构造函数使用的取消预测（FLINK-11447） Flink 1.8不赞成Table在Table API中直接使用该类的构造函数。此构造函数以前将用于执行与横向表的连接。...目前，这只能与Kafka一起使用。旧描述符可org.apache.flink.table.descriptors.OldCsv用于文件系统连接器。...如果您想保留以前的行为。请使用上面的 disableFilterRestoredPartitionsWithSubscribedTopics()配置方法FlinkKafkaConsumer。

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Flink1.8新版发布:都有哪些改变

Flink 1.8引入了对RocksDB状态后端（FLINK-10471）和堆状态后端（FLINK-10473）的旧条数的连续清理。这意味着旧的条数将（根据TTL设置）不断被清理掉。...4、RocksDB版本冲突并切换到FRocksDB（FLINK-10471） 需要切换到名为FRocksDB的RocksDB的自定义构建，因为需要RocksDB中的某些更改来支持使用TTL进行连续状态清理...Table API 1、直接表构造函数使用的取消预测（FLINK-11447） Flink 1.8不赞成Table在Table API中直接使用该类的构造函数。此构造函数以前将用于执行与横向表的连接。...目前，这只能与Kafka一起使用。旧描述符可org.apache.flink.table.descriptors.OldCsv用于文件系统连接器。...如果您想保留以前的行为。请使用上面的 disableFilterRestoredPartitionsWithSubscribedTopics() 配置方法FlinkKafkaConsumer。

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ChatGPT - 通过测试强化学习

Kafka Streams是一种用于构建实时数据流处理应用程序的库。它可以让开发人员使用Java或Scala编写复杂的数据流处理逻辑，并将其部署到Kafka集群中。 7....此外，Kafka还使用心跳机制来检测消费者是否健康，并在消费者长时间未响应时将其视为故障，并将其所消费的Partition重新分配给其他健康的消费者。 11. Kafka中的ISR是什么？...Kafka中的消息是如何被保留和删除的？ Kafka中的消息可以根据时间或占用的空间进行保留和删除。...Kafka中有两个参数可以控制消息的保留和删除：log.retention.ms和log.retention.bytes。...log.retention.ms表示消息的保留时间，log.retention.bytes表示占用磁盘空间的最大大小。当一个Topic的消息达到这两个阈值中的任意一个时，旧的消息将被删除。 13.

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Flink从1.7到1.12版本升级汇总

三 .Flink 1.8 版本 新特性和改进： Schema Evolution Story 最终版 基于 TTL 持续清除旧状态 使用用户定义的函数和聚合进行 SQL 模式检测 符合 RFC 的 CSV...Flink 1.8引入了对RocksDB状态后端（FLINK-10471）和堆状态后端（FLINK-10473）的旧条数的连续清理。这意味着旧的条数将（根据TTL设置）不断被清理掉。 3.2....目前，这只能与Kafka一起使用。旧描述符可org.apache.flink.table.descriptors.OldCsv用于文件系统连接器。...在此版本中，Flink 将中间结果保留在网络 shuffle 的边缘，并使用此数据去恢复那些仅受故障影响的 task。...注意: 普通 Python UDAF，当前仅支持在 group aggregations 以及流模式下使用。如果需要在批模式或者窗口聚合中使用，建议使用 Pandas UDAF。

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Kafka 3.0 重磅发布，有哪些值得关注的特性？

Kafka 集群使用此主题来存储和复制有关集群的元数据信息，如代理配置、主题分区分配、领导等。...②KIP-746：修改 KRaft 元数据记录 自第一版 Kafka Raft 控制器以来的经验和持续开发表明，需要修改一些元数据记录类型，当 Kafka 被配置为在没有 ZooKeeper（ZK）的情况下运行时使用这些记录类型...⑦KIP-743：删除 0.10.0-2.4Streams 内置指标版本配置的配置值 3.0 中取消了对 Streams 中内置指标的旧指标结构的支持。...建议 Kafka Streams 用户通过将其传递到 SerDe 构造函数来配置他们的窗口化 SerDe，然后在拓扑中使用它的任何地方提供 SerDe。...⑫KIP-633：弃用 Streams 中宽限期的 24 小时默认值 在 Kafka Streams 中，允许窗口操作根据称为宽限期的配置属性处理窗口外的记录。

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​kafka概述 01 0.10之后的kafka版本有哪些有意思的feature？【kafka技术图谱 150】

重要的是我们必须在下游应用程序使用完这些数据后立即删除这些数据，否则我们必须为购买kafka集群的磁盘购买大量磁盘以保留这些数据。 但是，Kafka没有提供任何机制来删除下游作业使用的数据。...它仅提供基于时间和基于大小的日志保留策略，这两种方法都与消费者的行为无关。如果我们为中间数据设置小的基于时间的日志保留，则即使在下游作业使用数据之前，也可能会删除该数据。...，则将从使用者组元数据中删除该已提交的偏移量。...- Kafka Connect now supports incremental cooperative rebalancing. - Kafka Streams现在支持内存中的会话存储和窗口存储。...将TRACE级别的端到端延迟指标添加到流中 - 添加代理端SCRAM Config API - 支持SSL证书和私钥的PEM格式 - 将RocksDB内存消耗添加到RocksDB指标 - 添加对聚合的滑动窗口支持

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Kafka 3.0发布，这几个新特性非常值得关注！

Kafka 集群使用此主题来存储和复制有关集群的元数据信息，如代理配置、主题分区分配、领导等。...②KIP-746：修改 KRaft 元数据记录 自第一版 Kafka Raft 控制器以来的经验和持续开发表明，需要修改一些元数据记录类型，当 Kafka 被配置为在没有 ZooKeeper（ZK）的情况下运行时使用这些记录类型...⑦KIP-743：删除 0.10.0-2.4Streams 内置指标版本配置的配置值 3.0 中取消了对 Streams 中内置指标的旧指标结构的支持。...建议 Kafka Streams 用户通过将其传递到 SerDe 构造函数来配置他们的窗口化 SerDe，然后在拓扑中使用它的任何地方提供 SerDe。...⑫KIP-633：弃用 Streams 中宽限期的 24 小时默认值 在 Kafka Streams 中，允许窗口操作根据称为宽限期的配置属性处理窗口外的记录。

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Kafka 3.0重磅发布，弃用 Java 8 的支持！

Kafka 集群使用此主题来存储和复制有关集群的元数据信息，如代理配置、主题分区分配、领导等。...②KIP-746：修改 KRaft 元数据记录 自第一版 Kafka Raft 控制器以来的经验和持续开发表明，需要修改一些元数据记录类型，当 Kafka 被配置为在没有 ZooKeeper（ZK）的情况下运行时使用这些记录类型...⑦KIP-743：删除 0.10.0-2.4Streams 内置指标版本配置的配置值 3.0 中取消了对 Streams 中内置指标的旧指标结构的支持。...建议 Kafka Streams 用户通过将其传递到 SerDe 构造函数来配置他们的窗口化 SerDe，然后在拓扑中使用它的任何地方提供 SerDe。...⑫KIP-633：弃用 Streams 中宽限期的 24 小时默认值 在 Kafka Streams 中，允许窗口操作根据称为宽限期的配置属性处理窗口外的记录。

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Kafka 3.0重磅发布，都更新了些啥？

Kafka 集群使用此主题来存储和复制有关集群的元数据信息，如代理配置、主题分区分配、领导等。...KIP-746：修改 KRaft 元数据记录 自第一版 Kafka Raft 控制器以来的经验和持续开发表明，需要修改一些元数据记录类型，当 Kafka 被配置为在没有 ZooKeeper（ZK）的情况下运行时使用这些记录类型...KIP-743：删除 0.10.0-2.4Streams 内置指标版本配置的配置值 3.0 中取消了对 Streams 中内置指标的旧指标结构的支持。...建议 Kafka Streams 用户通过将其传递到 SerDe 构造函数来配置他们的窗口化 SerDe，然后在拓扑中使用它的任何地方提供 SerDe。...KIP-633：弃用 Streams 中宽限期的 24 小时默认值 在 Kafka Streams 中，允许窗口操作根据称为宽限期的配置属性处理窗口外的记录。

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Spark Streaming，Flink，Storm，Kafka Streams，Samza：如何选择流处理框架

要启用此功能，我们只需要启用一个标志即可使用。 优点： 重量很轻的库，适合微服务，IOT应用 不需要专用集群 继承卡夫卡的所有优良特性 支持流连接，内部使用rocksDb维护状态。...这两种技术都与Kafka紧密结合，从Kafka获取原始数据，然后将处理后的数据放回Kafka。使用相同的Kafka Log哲学。Samza是Kafka Streams的缩放版本。...Kafka Streams是一个用于微服务的库，而Samza是在Yarn上运行的完整框架集群处理。 优点 ： 使用rocksDb和kafka日志可以很好地维护大量信息状态（适合于连接流的用例）。...如果您已经注意到，需要注意的重要一点是，所有支持状态管理的原生流框架（例如Flink，Kafka Streams，Samza）在内部都使用RocksDb。...例如，如果它是基于事件的简单IOT事件警报系统，那么Storm或Kafka Streams非常适合使用。 未来考虑因素： 同时，我们还需要对未来可能的用例进行自觉考虑。

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Python流处理Python

Faust是一个流处理库，将kafka流中的思想移植到Python中。 它被用于Robinhood去构建高性能的分布式系统和实时数据通道，每天处理数十亿的数据。...Faust同时提供流处理和事件处理，同类型的工具分享例如：Kafka Streams, Apache Spark/Storm/Samza/Flink 它不需要使用一个DSL，仅需要用到Python！...这个agent是一个async def的函数，因此它还可以异步执行其他操作，如web请求。 这个系统可以持久化状态，执行方式类似于数据库。...表被命名成分布式的key/value储存，你可以使用常规的Python字典来做这件事。 在每台机器上的本地用c++编写的超快嵌入式数据库(被称为RocksDB)存储表。...表还可以存储可选的“窗口”聚合计数，以便跟踪“前一天的单击次数”或“前一个小时的单击次数”。与Kafka流一样，我们支持滚动、跳跃和滑动时间窗口，旧窗口可以过期以阻止数据填充。

3.3K11

Kafka Streams 核心讲解

由于输出是一个KTable，因此在后续处理步骤中，新值将使用相同的键覆盖旧值。 流表对偶性 实际上，在实现流处理用例时，通常既需要流又需要数据库。...而且，除了内部使用之外，Kafka Streams API 还允许开发人员在自己的应用程序中利用这种对偶性。...例如，使用相同的机制，通过更改数据捕获（CDC）复制数据库，并在 Kafka Streams 中使用跨机器复制其所谓的状态存储以实现容错。...也就意味着，如果KTable对应的Topic中新进入的数据的Key已经存在，那么从KTable只会取出同一Key对应的最后一条数据，相当于新的数据更新了旧的数据。...在Kafka Streams中，具体而言，用户可以为窗口聚合配置其窗口运算，以实现这种权衡（详细信息可以在《开发人员指南》中找到）。

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Apache Kafka - 流式处理

这种时间主要是Kafka内部使用的,和流式应用无太大关系。 处理时间(Processing Time):应用程序收到事件并开始处理的时间。这种时间不可靠,可能会产生不同的值,所以流式应用很少使用它。...本地状态或内部状态:只能被单个应用程序实例访问,使用内嵌数据库维护,速度快但受限于内存大小。许多设计将数据拆分到子流使用本地状态处理。...Streams 在内嵌的 RocksDB 里维护了两个主题的连接时间窗口，所以能够执行连接操作 乱序的事件 处理乱序和迟到事件的要点: 识别乱序事件:检查事件时间,与当前时间比较,超出时间窗口视为乱序或迟到...Streams API聚合结果写入主题,常为压缩日志主题,每个键只保留最新值。如果聚合窗口结果需更新,直接为窗口写入新结果,覆盖前结果。...,如Dataflow或Streams 将更新后的聚合结果直接 overwrite,使用压缩日志主题避免结果主题无限增长 事件的乱序和迟到是流处理的常见场景,但又不太适合批处理的重新计算方式。

55760

Flink

其实是一个计算函数，完成窗口内容的计算   triger（触发器）：在什么条件下触发窗口的计算   evictor（退出器）：定义从窗口中移除数据 6.5.3 窗口的划分   start=按照数据的事件时间向下取窗口长度的整数倍...6.5.5 窗口的销毁   当时间超过其结束时间+用户指定的允许延迟时间（Flink保证只删除基于时间的窗口，而不能删除其他类型的窗口，例如全局窗口）。...因为这个时候Flink是来一条处理一条，且向下游发送一条结果，对于原来keyby的维度（第二阶段聚合）来讲，数据量并没有减少，且结果重复计算（非FlinkSQL，未使用回撤流），如下图所示：   实现方式...20.2.3 keyBy 后的窗口聚合操作存在数据倾斜   因为使用了窗口，变成了有界数据的处理，窗口默认是触发时才会输出一条结果发往下游，所以可以使用两阶段聚合的方式： 实现思路：   第一阶段聚合：...22.7 高效的内置函数 22.7.1 使用内置函数替换自定义函数   Flink的内置函数在持续的优化当中，请尽量使用内部函数替换自定义函数。

38330

「事件驱动架构」事件溯源，CQRS，流处理和Kafka之间的多角关系

执行CQRS的此选项主张使用Kafka Streams仅对事件处理程序建模，而将应用程序状态保留在外部数据存储中，该外部数据存储是Kafka Streams拓扑的最终输出。...此本地状态可以是RocksDB存储，也可以是内存中的哈希映射。...有时，您只想使用您知道并信任的外部数据库。或者，在使用Kafka Streams时，您也可以将数据发送到外部数据库（例如Cassandra），并让应用程序的读取部分查询该数据。...鉴于新实例和旧实例将需要更新外部数据库中的相同表，因此需要格外小心，以在不破坏状态存储中数据的情况下进行此类无停机升级。 现在，对于依赖于本地嵌入式状态的有状态应用程序，考虑相同的无停机升级问题。...有时，您想将状态存储在您知道并信任的外部数据库中。例如，在上面的示例中，您可以使用Kafka Streams通过join操作来计算库存数量，但选择将结果写入外部数据库并查询。

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爆肝 3 月，3w 字、15 章节详解 Flink 状态管理！（建议收藏）

，使用 update(values: java.util.List[T]) 来更新列表，新的列表将替换旧的列表。...⭐ RocksDBStateBackend 原理：使用嵌入式的本地数据库 RocksDB 将流计算数据状态存储在本地磁盘中。...比如计算 DAU 这种大数据量去重，大状态的任务都建议直接使用 RocksDB 状态后端。 到生产环境中： ⭐ 如果状态很大，使用 Rocksdb；如果状态不大，使用 Filesystem。...cleanup 删除策略：访问 state 的时候，主动去遍历一些 state 数据判断是否过期，如果过期则主动删除 State 数据 ⭐ rocksdb compaction cleanup 删除策略...仅仅支持 rocksdb 10.1.lazy 删除策略 访问 State 的时候根据时间戳判断是否过期，如果过期则主动删除 State 数据。

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【译】如何调整ApacheFlink®集群的大小How To Size Your Apache Flink® Cluster: A Back-of-the-Envelope Calculation

示例Flink Streaming作业拓扑 对于此示例，我将部署一个典型的Flink流式作业，该作业使用Flink的Kafka使用者从Kafka主题读取数据。 然后使用键控聚合窗口运算符来变换流。...窗口运算符为每个键保留4个数字（表示为长整数）的汇总。 每分钟一次，操作员发出当前的聚合值。...用户数据：从Kafka，洗牌到窗口运算符，然后回到Kafka 窗口运算符的数据发射预计是“突发性的”，因为它们每分钟发出一次数据。...与窗口运算符类似，检查点具有突发模式，每分钟一次，它会尝试将其数据全速发送到外部存储。 检查点导致对RocksDB的额外状态访问（在此示例中位于网络连接磁盘上）。...自Flink 1.3以来，RocksDB状态后端支持增量检查点，减少了每个检查点上所需的网络传输，从概念上讲，仅发送自上一个检查点以来的“diff”，但此示例中未使用此功能。

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