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流计算 Oceanus

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流计算 Oceanus 是基于Flink构建的云上全托管的实时计算服务。您无须关注基础设施运维,通过云端一站式开发环境,轻松构建点击流分析、电商精准推荐、金融风控、物联网 IoT 等应用。
  • Flink Exactly-Once 投递实现浅析

    随着近来越来越多的业务迁移到 Flink 上,对 Flink 作业的准确性要求也随之进一步提高,其中最为关键的是如何在不同业务场景下保证 exactly-once 的投递语义。而 Flink 作为实时计算引擎,在实际场景业务会涉及到很多不同组件,由于组件特性和定位的不同,Flink 并不是对所有组件都支持 exactly-once(见),而且不同组件实现 exactly-once下面将分析 Flink 是如何实现 exactly-once Sink 的。随着 Flink 在 exactly-once 上的技术愈发成熟,结合 Flink 本身的流处理特性,相信在不远的将来,除了构造数据分析、数据管道应用, Flink 也可以在微服务领域占有一席之地。in Apache Flink3.State Management in Apache Flink4.An Overview of End-to-End Exactly-Once Processing
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  • Flink如何实现端到端的Exactly-Once处理语义

    纵览全篇,有以下几点:描述一下 Flink 检查点在Flink应用程序保证 Exactly-Once 语义的作用。Flink 在很久之前就提供了 Exactly-Once 语义。在过去几年中,我们已经深入探讨过 Flink 的检查点,这是 Flink 提供 Exactly-Once 语义的核心。在 Flink 1.4.0 之前,Exactly-Once 语义仅局限于 Flink 应用程序内部,不能扩展到 Flink 在数据处理完后发送的大多数外部系统。Flink的端到端Exactly-Once语义应用程序下面我们将介绍两阶段提交协议以及它如何在一个读取和写入 Kafka 的 Flink 应用程序示例中实现端到端的 Exactly-Once 语义。Flink 实现 Exactly-Once producer 成为可能。
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  • 原理解析 | Apache Flink 结合 Kafka 构建端到端的 Exactly-Once 处理

    Flink 应用程序端到端的 Exactly-Once 语义3. 示例 Flink 应用程序启动预提交阶段4. 在 Flink 中实现两阶段提交 Operator5.描述 Flink checkpoint 机制是如何保证Flink程序结果的 Exactly-Once 的显示 Flink 如何通过两阶段提交协议与数据源和数据输出端交互,以提供端到端的 Exactly-OnceFlink 很久之前就提供了 Exactly-Once 语义。为了提供端到端的 Exactly-Once 语义 - 也就是说,除了 Flink 应用程序内部, Flink 写入的外部系统也需要能满足 Exactly-Once 语义 - 这些外部系统必须提供提交或回滚的方法Flink 应用程序端到端的 Exactly-Once 语义我们将介绍两阶段提交协议,以及它如何在一个读写 Kafka 的 Flink 程序中实现端到端的 Exactly-Once 语义。
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  • Flink 使用Flink进行高吞吐,低延迟和Exactly-Once语义流处理

    微批处理可以实现高吞吐量和Exactly-Once语义保证,但是当前的实现是以抛弃低延迟,流量控制和纯流式编程模型为代价实现上述目标的。分布式快照(Apache Flink)提供 Exactly-Once 语义保证的问题实际上可以归结为确定当前流式计算所处的状态(包括正在处理中记录以及算子状态),然后生成该状态的一致性快照,并将快照存储在持久存储中因此,这种架构融合了连续算子模型(低延迟,流量控制和真正的流编程模型),高吞吐量,Chandy-Lamport算法提供的的Exactly-Once语义保证的优点。它们实现了高吞吐量的Exactly-Once语义保证,同时还保留了连续算子模型以及低延迟和自然流量控制。6. 结论下表总结了我们讨论的每个体系结构如何支持这些功能。如果没有Exactly-Once语义保证,发生故障时将不可避免地产生无效的事件序列并导致程序发布错误警报。
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  • 再谈Flink

    ,回想起9月份写的《阿卡姆科普报告——Flink》未免有些稚嫩......?这张图,就充分表达了flink的特点,保证高吞吐量、低延迟、正确性、操作简单以及语义化时间窗几个特点。这也是flink推荐的架构方式?之所以,kappa架构成为可能,除了kafka体系提供的支持外,也是由于flink能很好的完成exactly-once,这让不负责任的at-most-once,和凑合用的at-least-once情何以堪说到这里,flink是如何完成 exactly-once的?通过检查点,那么怎么加的检查点呢?
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  • 昨天面试别人说他熟悉Flink,结果我问了他Flink是如何实现exactly-once语义的?

    checkpoint是使Flink 能从故障恢复的一种内部机制。检查点是 Flink 应用状态的一个一致性副本,包括了输入的读取位点。Flink的状态存储在Flink的内部,这样做的好处就是不再依赖外部系统,降低了对外部系统的依赖,在Flink的内部,通过自身的进程去访问状态变量.同时会定期的做checkpoint持久化,把checkpoint存储在一个分布式的持久化系统中,如果发生故障,就会从最近的一次checkpoint中将整个流的状态进行恢复.下面就来介绍一下Flink从Kafka中获取数据,怎么管理offest实现exactly-once的.Apache Flink 中实现的 Kafka 消费者是一个有状态的算子(operator),它集成了 Flink 的检查点机制,它的状态是所有 Kafka 分区的读取偏移量。下面我们将一步步地介绍 Apache Flink 中的 Kafka 消费位点是如何做检查点的。在本文的例子中,数据被存在了 Flink 的 JobMaster 中。
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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?

    Flink的State和Checkpoint机制:在Flink中进行有状态的计算Flink Checkpoint机制Checkpoint和故障恢复过程可以保证内部状态的一致性,但有数据重发的问题,如下图所示如果一个系统能保证一条数据只影响一次最终结果,我们称这个系统提供端到端的Exactly-Once保证。端到端的Exactly-Once问题是分布式系统领域最具挑战性的问题之一,很多框架都在试图攻克这个难题。简单概括来说,Flink的事务写(Transaction Write)是指,Flink先将待输出的数据保存下来暂时不向外部系统提交,等待Checkpoint结束的时刻,Flink上下游所有算子的数据都是一致时Exactly-Once。
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  • Flink HDFS Sink 如何保证 exactly-once 语义

    本文将从源码层面来分析在Flink中是如何保证sink数据到HDFS的exactly-once语义的。 Flink中sink数据到HDFS是由BucketingSink来完成。{count}从0开始,根据文件rolling递增;为了实现exactly-once语义,BucketingSink产生的文件有3种不同的状态:•in-progress,分桶下正在被写入的文件,一个分桶只会有一个每个Flink程序都会被转换成JobGraph,在运行时最终部署成一个个的StreamTask,每个StreamTask执行自己负责的OperatorChain。handleRestoredBucketState现在可以回过头来看下,状态恢复是如何实现,从而保证了exactly-once语义的。结语本文通过对源码的分析来了解BucketingSink对exactly-once语义的保证。
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  • Apache Flink结合Apache Kafka实现端到端的一致性语义

    本次分享来自阿里巴巴的工程师在Apache Kafka x Apache Flink·北京会议上的分享,关于Apache Flink结合Apache Kafka实现端到端的一致性语义的原理。2017年12月Apache Flink社区发布了1.4版本。该版本正式引入了一个里程碑式的功能:两阶段提交Sink,即TwoPhaseCommitSinkFunction。该SinkFunction提取并封装了两阶段提交协议中的公共逻辑,自此Flink搭配特定Source和Sink搭建精确一次处理语义( exactly-once semantics)应用成为了可能。作为一个抽象类TwoPhaseCommitSinkFunction提供了一个抽象层供用户自行实现特定方法来支持 Exactly-Once semantics。接下来,我们进一步介绍flink的这个特性:Flink的checkpoints在保证exactly-once语义时的作用Flink是如何通过两阶段提交协议来保证从数据源到数据输出的exactly-once
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  • 两阶段提交(2PC)及其在Flink Exactly-once中的应用

    本文来介绍它的相关细节以及它在Flink中的典型应用场景。。关键词:2PC Flink2PC简介 先介绍两个前置概念。Flink基于2PC的事务性写入2PC的最常见应用场景其实是关系型数据库,比如MySQL InnoDB存储引擎的XA事务系统。Flink作为流式处理引擎,自然也提供了对exactly once语义的保证。端到端的exactly once语义,是输入、处理逻辑、输出三部分协同作用的结果。Flink内部依托检查点机制和轻量级分布式快照算法ABS保证exactly once。但是在Flink中提供了基于2PC的SinkFunction,名为TwoPhaseCommitSinkFunction,帮助我们做了一些基础的工作。?
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  • Flink-Kafka 连接器及exactly-once 语义保证

    Flink Source & Sink在 Flink 中,Source 代表从外部获取数据源,Transfromation 代表了对数据进行转换操作,Sink 代表将内部数据写到外部数据源一个 FlinkFlink 的 kafka consumer 集成了 checkpoint 机制以提供精确一次的处理语义在具体的实现过程中,Flink 不依赖于 kafka 内置的消费组位移管理,而是在内部自行记录和维护kafka 新增的分区信息Flink的容错机制当 Flink 开启了 checkpoint 的时候,Flink 会一边消费 topic 的数据,一边定时的将 offset 和 其他 operator 的状态记录到Flink 如何保证端到端的 exacly-once 语义Flink 基于异步轻量级的分布式快照技术提供 Checkpoint 容错机制。那么如何保证 exactly-once 语义的?假设现在 barrier 现在在 source 和 map 之间,任务挂掉了。下一次 Flink 会自动的重启任务,从上一次的快照中恢复。
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  • 使用 Apache Flink 开发实时ETL

    By 大数据技术与架构场景描述:本文将介绍如何使用 Flink 开发实时 ETL 程序,并介绍 Flink 是如何保证其 Exactly-once 语义的。Apache Flink 是大数据领域又一新兴框架。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。本文将介绍如何使用 Flink 开发实时 ETL 程序,并介绍 Flink 是如何保证其 Exactly-once 语义的。案例?让我们来编写一个从 Kafka 抽取数据到 HDFS 的程序。如何保证 Exactly-once 语义Flink 实时处理程序可以分为三个部分,数据源、处理流程、以及输出。不同的数据源和输出提供了不同的语义保证,Flink 统称为 连接器。处理流程则能提供 Exactly-once 或 At-least-once 语义,需要看检查点是否开启。
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  • 流计算 Oceanus

    时间窗口函数,比较函数,类型转换函数,算术函数,聚合函数,逻辑和位运算函数,概览,命名规则,保留字,数据类型,术语表,流计算服务委托授权,CAM 访问管理,开发指南概述,CREATE FUNCTION,Flink配置项,查询语句,INSERT 语句,上下游数据一览,查看集群信息,作业信息,开发 SQL 作业,查看作业日志信息,作业操作,查看作业 Flink UI,配置作业监控告警,查看作业监控信息,程序包管理聚合函数,逻辑和位运算函数,概览,标识符与保留字,命名规则,保留字,数据类型,术语和数据类型,术语表,流计算服务委托授权,操作指南,权限管理,CAM 访问管理,开发指南概述,CREATE FUNCTION,Flink配置项,DML 数据操作语句,查询语句,INSERT 语句,上下游开发指南,上下游数据一览,查看集群信息,作业管理,作业信息,开发 SQL 作业,查看作业日志信息,作业操作,查看作业 Flink UI
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  • Spark vs. Flink -- 核心技术点

    、Exactly-Once语义等几方面阐述两者的差异。Flink计算引擎的时间;处理时间(Processing Time):是数据被Flink计算引擎处理的时间。Exactly-Once语义在容错性方面,Spark Streaming能够保证 At-most-Once 或 At-least-Once 这种至多或至少一次的处理语义,基本上保证不了 Exactly-OnceFlink能够保证 Exactly-Once 状态一致性的语义,整体上是通过checkpoint机制和两阶段提交协议(two-phase commit)实现的。具体实现思路可以参考 https:flink.apache.orgfeatures20180301end-to-end-exactly-once-apache-flink.html总结总的来说,Spark
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  • Prometheus 监控服务

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  • 【Flink】Flink 中的 ProcessFunction API 和 状态一致性保证

    )Flink 具体如何保证 exactly-once 呢?检查点是 Flink 最有价值的创新之一,因为 它使 Flink 可以保证 exactly-once,并且不需要牺牲性能。面试题五:exactly-once 的保证问题:如果下级存储不支持事务,Flink 怎么保证 exactly-once?面试题十:exactly-once 如何实现问题:Flink 中 exactly-once 语义是如何实现的,状态是如何存储的?解答:Flink 依靠 checkpoint 机制来实现 exactly-once 语义,如果要实现端到端的 exactly-once,还需要外部 source 和 sink 满足一定的条件。
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  • 全网第一份 | Flink学习面试灵魂40问,看看你能答上来几个?

    Flink相比ss和storm有什么优势?Flink的组件栈是怎么样的?Flink的基础编程模型了解吗?说说Flink架构中的角色和作用?说说Flink中常用的算子?用过哪些?Flink中的分区策略有哪几种?Flink的并行度有了解吗?Flink中设置并行度需要注意什么?Flink支持哪几种重启策略?分别如何配置?Flink的分布式缓存有什么作用?如何使用?Flink如何实现SQL解析的呢?进阶篇Flink是如何做到批处理与流处理统一的?Flink中的数据传输模式是怎么样的?Flink的容错机制知道吗?Flink中的分布式快照机制是怎么样的?Flink是如何实现Exactly-once的?Flink的Kafka-connector是如何做到向下兼容的呢?Flink中的内存管理是如何做的?Flink中的序列化是如何做的?Flink中的RPC框架选型是怎么样的?Flink在使用Window时出现数据倾斜,你有什么解决办法?Flink SQL在使用Groupby时出现热点数据,如何处理?
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  • 超越Storm,SparkStreaming——Flink如何实现有状态的计算

    exactly-once:恰好保证一次,这样得到的结果是最准确的。为了保证 exactly-once,这些系统无法单独地对每条记录运用应用逻辑,而是同时处理多条(一批)记录,保证对每一批的处理要么全部成功,要么全部失败。因此,用户经常不得不使用两个流处理框架 (一个用来保证 exactly-once,另一个用来对每个元素做低延迟处理),结果使基础设施更加复杂。但是,Flink解决了这种问题。检查点机制检查点是 Flink 最有价值的创新之一,因为它使 Flink 可以保 证 exactly-once,并且不需要牺牲性能。输入数据来自Kafka,在将状态内容传送到输出存储系统的过程中,如何保证 exactly-once 呢?这 叫作端到端的一致性。
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  • 超越Storm,SparkStreaming——Flink如何实现有状态的计算

    exactly-once:恰好保证一次,这样得到的结果是最准确的。为了保证 exactly-once,这些系统无法单独地对每条记录运用应用逻辑,而是同时处理多条(一批)记录,保证对每一批的处理要么全部成功,要么全部失败。因此,用户经常不得不使用两个流处理框架 (一个用来保证 exactly-once,另一个用来对每个元素做低延迟处理),结果使基础设施更加复杂。但是,Flink解决了这种问题。检查点机制检查点是 Flink 最有价值的创新之一,因为它使 Flink 可以保 证 exactly-once,并且不需要牺牲性能。输入数据来自Kafka,在将状态内容传送到输出存储系统的过程中,如何保证 exactly-once 呢?这 叫作端到端的一致性。
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