在Flink编程中，不管你是使用DataStream api还是 Table/SQL ，接触最多的就是UserFunction ， 比喻说MapFunction、ScalarFunction, 在这些Function...核心调用逻辑 当我们编写完成一个Flink-Job 就会将代码打包成为jar提交到集群中去，当整个资源申请、任务调度完成之后就开始执行这个job，从source到transform 到最后sink 都是在...Flink-Job 会被划分为一个个Task(整个任务中的一部分处理逻辑)节点， 每一个Task节点都在一个Thread中执行，在这个Thread中会不断的调用UserFunction的相应方法(如上图...接下来介绍具体的调用逻辑： 当JobMaster 向TaskManager 提交Task(整个任务中的一部分处理逻辑)时，会携带该Task的相关信息, 之后： org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task...org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask 在Task中会创建StreamTask对象， 在StreamTask中完成任务的初始化工作(配置、
Address:http://blog.csdn.net/jsjsjs1789 https://blog.csdn.net/jsjsjs1789/article/details/88956080 Flink...enabled 当checkpoint做完的时候，会将offset提交给kafka or zk 本文只针对于第二种，Checkpointing enabled FlinkKafkaConsumerBase中的...notifyCheckpointComplete @Override //当checkpoint完成的时候，此方法会被调用 public final void notifyCheckpointComplete...consumer notices that consumerThread.setOffsetsToCommit(offsetsToCommit, commitCallback); } 可以看到调用...=null的时候，说明kafkaConsumerThread更新的太慢了，新的将会覆盖old 当此处执行的时候，kafkaconsumerThread中consumer.commitAsync()
其中ON_CHECKPOINTS表示在flink做完checkpoint后主动向kafka提交offset的方法，本文主要分析一下flink-connector-kafka在源码如何使用checkpoint...2snapshotState() 每次创建checkpoint的时候调用 3 notifyCheckpointComplete() 每次checkpoint结束的时候调用 public abstract...LOG.info("No restore state for FlinkKafkaConsumer."); } } 这个方法的逻辑比较简单，在task恢复的时候从stateStore中序列化出来之前存储的...当前offset的获取分两个情况，初始化的时候（if (fetcher == null) {...}）和fetcher已经初始化成功，初始化的时候从restoredState获取，正常运行中获取fetcher.snapshotCurrentState...notifyCheckpointComplete public final void notifyCheckpointComplete(long checkpointId) throws Exception
…… 在流处理中也经常会有一些定时触发的场景，例如定时监控报警等，并且时间窗口的触发也是通过延时调用触发，接下来了解flink中是如何实现延时处理。...二、Flink中延时调用 在flink实时处理中，涉及到延时处理可使用KeyedProcessFunction来完成，KeyedProcessFunction是flink提供面向用户的low level...三、Flink延时设计原理 上图表示flink延时调用的总体流程，其设计也是借助于优先级队列来完成，队列中存储的数据结构如下： Key 表示KeyedStream中提取的Key Namespace...； 持久化与恢复 为了保证任务重启仍然能够执行未完成的延时调用，flink会在checkpoint过程中将优先级队列中的数据一起持久化到hdfs上，待下次任务重启仍然能够获取到这部分数据。...key绑定，flink为了保证定时触发操作(onTimer)与正常处理(processElement)操作的线程安全，做了同步处理，在调用触发时必须要获取到锁，也就是二者同时只能有一个执行，因此一定要保证
两个重要接口 Flink 保证全局数据一致性是通过全局状态快照checkpoint 完成的， 也就是周期性的执行checkpoint 将当前的任务状态保存起来， Flink 在整个checkpoint...具体实现 对于Flink 来说source端的标准对接接口是SourceFunction ，主要实现其run方法，在run 中执行数据的pull操作；另外为了保证整个状态的一致性，在checkpoint...中 notifyCheckpointComplete 提交offset 至kafka中:将pendingOffsetsToCommit 中记录当前批次checkpoint 的offset 数据提交到kafka...notifyCheckpointComplete 是实现了CheckpointListener 接口中的方法， checkpoint 完成之后的回调方法， 提交状态中的offset数据至kafka中。...offset 提交 对于整个offset的提交至kafka中， 类似于两阶段的提交过程： 第一阶段：执行checkpoint 时即调用snapshotState方法， offset 保存到状态中 第二阶段
log.warn("Error while processing checkpoint acknowledgement message", t); } }); ...... } 最终调用的是...flink task 是横向的，即每个 operator chain 的所有 subTask 都 acknowCheckpoint, 这个 operator chain 才会进行 notifyCheckpointComplete...当每次调用 checkpoint.acknowledgeTask 方法时 //将本次 ack 的 task 从 notYetAcknowledgedTasks 中移除 final ExecutionVertex...notYetAcknowledgedTasks.remove(executionAttemptId); 将该 executionAttemptId( 也就是 subTask id ) 从 notYetAcknowledgedTasks 中移除...具体时间如何 notifyCheckpointComplete 的可以参考 一文搞懂 checkpoint 全过程
一、前言 Flink通过Checkpoint机制实现了消息对状态影响的Exactly Once语义，即每条消息只会影响Flink内部状态有且只有一次。但无法保证输出到Sink中的数据不重复。...Flink仍然可以继续处理后面的消息，这样就能保证后续消息在下一个事务周期中；完成自身Checkpoint后，收到JobManager发来的NotifyCheckpointComplete消息时，对Sink...另外值得注意的有2点： 在preCommit函数中调用了flush方法。...从TwoPhaseCommitSinkFunction的分析中可以看到preCommit是在snapshotState方法中调用的，而snapshotState方法是在算子Checkpoint的时候触发的...在beginTransaction里调用了getTransactionalId，在commit和abort中调用了recycleTransactionalProducer。
开启一个事务，获得一个句柄 preCommit，执行预提交 commit ，执行提交 abort，放弃一个事务 使用这四个方法然后结合checkpoint 过程提供的hook，来实现两阶段提交过程，看下其具体调用流程...initializeState 状态初始化方法，只会被调用一次，第一件事情是用来恢复上次checkpoint完成预提交的事务与下一次checkpoint开始的事务，对于上次checkpoint完成预提交说明该...但是还没触发notifyCheckpointComplete动作，这个这个过程中失败，那么就会从这次成功的checkpoint中恢复，会执行initializeState中的逻辑保证数据的一致性；如果在...发送数据放在invoke中，flush 将所有缓存数据刷新到kafka ，相当于预提交操作，在snapshotState中执行，commitTransaction 提交操作放在notifyCheckpointComplete...中执行。
flink exactly-once系列目录： 一、两阶段提交概述 二、两阶段提交实现分析 三、StreamingFileSink分析 四、事务性输出实现 五、最终一致性实现 前几篇分析到Flink...3. notifyCheckpointComplete方法提交事务 使用flink自带的实现要求继承TwoPhaseCommitSinkFunction类，并且实现beginTransaction、...来作为事务提交的句柄，首先看一下逻辑流程： 1. invoke 方法：将需要提交的数据添加到内存List中 2. snapshotState方法：将checkpointId与list存放在状态中 3.... notifyCheckpointComplete方法：将list与checkpointId做事务性提交，并且使用checkpointId做CAS机制 4. initializeState方法：从状态中恢复...目前该方案用于对window窗口聚合的延时补偿处理中，输出端为MySql，后期将会研究对Redis等其他数据库如何做一致性处理。
在上一篇文章「checkpoint【1】」中，我们讨论过在2PC过程的每个阶段出现故障时Flink的处理方式： Phase 1: Pre-commit 预提交阶段 Flink 的 JobManager...但是，一般情况下我们并不会对Flink进行这种级别的二次开发。那在实际情况中我们如何应对这种可能会引起数据不一致的情况呢？ 那么，Flink是如何通知到我们这种情况的？...在每个检查点之间创建一个Kafka事务，该事务在notifyCheckpointComplete(long)上notifyCheckpointComplete(long)。...如果此方法失败，则将重新启动Flink应用程序，并为同一事务再次调用recoverAndCommit(Object) 。...SQL做Flink-Kafka端到端exactly once测试时，很疑惑一个问题：上游Flink SQL Sink到Kafka某个topic，然后在console中实时消费这个topic的数据，在程序中明明设置了
我们都知道 flink 消费 kafka 是一个 partition 对应一个 task，但比如说 flink task 数多于 kafka partition 时。...flink 是如何处理这个空闲的 task 的。...this.getRuntimeContext().getMetricGroup().counter(COMMITS_FAILED_METRICS_COUNTER); // offset commit 的回调方法，当 notifyCheckpointComplete...时，会调用此方法 this.offsetCommitCallback = new KafkaCommitCallback() { @Override public void onSuccess...当 Flink 的并行度大于 partitions 数时，有一个 task 就会被标记为空闲状态 //标记为空闲状态时，就会通知下游，我不在发送任何 recode 和 watermarks，可以理解为我不存在
在大数据中，Flink任务一般都不是基于Spring框架和Dubbo框架的，但很多业务系统采用Dubbo架构，当需要调用业务系统的接口获取数据时，就出现Flink调用Dubbo的情况了。...由于Flink架构的特殊性，按照普通的Java项目引入Dubbo架构是不行的，在本地调测可能没有问题，但一定部署到生产环境，一般都会报错。...所以一般是通过配置文档获取一个Spring Context，但由于Flink是分布式，就可能会在一个JVM上启动多个Spring Context，这是会报错的。...另外还有一个问题，在Flink中调用dubbo，往往在本地跑main方法是没有问题了，一旦打包发布到flink集群，就会出现找不到spring，或者dubbo配置文件异常之类的错误。...这是没有添加maven的Transformer配置，没有把spring相关配置、依赖打包到jar中。
Flink使用的是基于AKKA的Actor模型的消息驱动机制。...接收消息，按消息的种类调用不同的方法处理。...= null) { 31 //调用Task的notifyCheckpointComplete方法，进行相关处理 32 task.notifyCheckpointComplete...发送消息 发送NotifyCheckpointComplete消息的部分在CheckpointCoordinator类的receiveAcknowledgeMessage方法中。...} 接收消息 在TriggerCheckpoint消息接收中的有这部分代码，主要是调用notifyCheckpointComplete方法： task.notifyCheckpointComplete
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 Flink 2PC简介 先介绍两个前置概念。...在Spark Streaming中，要实现事务性写入完全靠用户自己，框架本身并没有提供任何实现。...TwoPhaseCommitSinkFunction.notifyCheckpointComplete()方法中。...，校验它的检查点ID，并调用commit()方法提交之。...一旦有检查点失败，notifyCheckpointComplete()方法就不会执行。如果重试也不成功的话，最终会调用abort()方法回滚事务。
前言 前面我们讲解了 一文搞懂 Flink 处理 Barrier 全过程 和 一文搞定 Flink Checkpoint Barrier 全流程 基本上都是跟 checkpoint 相关。...当 flink 提交 job 时，会启动 CheckpointCoordinator.startCheckpointScheduler 方法 // flink 在启动 job 时，会启 动这个方法...追踪至 task.notifyCheckpointComplete @Override public void notifyCheckpointComplete(final long checkpointID...StreamTask.notifyCheckpointComplete invokable.notifyCheckpointComplete(checkpointID); //...前面我们说了，整个流程中首次出现 barrier ，而 barrier 又可以看做是特殊的 msg，广播到下游之后会怎么样呢？
详见：End-to-End Exactly-Once Processing in Apache Flink 2.2 Kafka幂等性和事务性 在kafka 0.11版本中已经提出，kafka 将对事务和幂等性的支持...flink 官方推荐所有需要保证exactly once 的sink 逻辑都继承该抽象类。它具体定义如下四个抽象方法。需要我们去在子类中实现。...TwoPhaseCommitSinkFunction.notifyCheckpointComplete()方法中，顾名思义，当所有的检查点都成功后，会调用这个方法。...，该方法每次从赈灾等待提交的事务句柄中取出一个，检查他的检查点ID,并调用commit()方法提交，这个阶段流程图为： 可见，只有在所有的检查点都成功的这个前提下，写入才会成功。...一旦有了检查点失败，notifyCheckpointComplete()方法不会执行，如果重试不成功，则最后会调用abort()方法回滚事务，如下： @Override protected void
rollPartFile(currentTime); } inProgressPart.write(element, currentTime); } 最终通过调用第三方包中...我们知道checkpoint的几个步骤，不了解的可以参考之前的博文，在最后一步checkpointcoordinator会调用各operator的notifyCheckpointComplete方法。...public void notifyCheckpointComplete(long checkpointId) throws Exception { super.notifyCheckpointComplete...本文从Sql角度分析一下，创建一个kafka的table之后，flink是如何从kafka中读写数据的。...入口 依然是通过SPI机制找到kafka的factory（KafkaDynamicTableFactory），Flink中大量使用了SPI机制，有时间再整理一篇SPI在Flink中的应用。
中如何将流式数据写入文件系统和hive [flink 1.11 使用sql将流式数据写入hive]，今天我们来从源码的角度深入分析一下。...notifyCheckpointComplete，每次checkpoint完成的时候调用该方法。在这里，收集了一些要提交的分区的信息，用于分区提交。...endInput：不再有更多的数据进来，也就是输入结束的时候调用。 dispose：算子的生命周期结束的时候调用。...分区信息提交 StreamingFileWriter#notifyCheckpointComplete 调用commitUpToCheckpoint在checkpoint完成的时候触发了分区的提交操作。...总结 通过上述的描述，我们简单聊了一下flink是如何将流式数据写入hive的，但是可能每个人在做的过程中还是会遇到各种各种的环境问题导致的写入失败，比如window和linux系统的差异，hdfs版本的差异
前言 本文中关于将StreamTask中的线程模型更改为基于Mailbox的方法主要译自如下两处： •https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-12477•...使用Flink的流任务中的当前线程模型，有多个线程可能希望并发访问对象状态，例如事件处理（event-processing)和检查点触发(checkpoint triggering)。...这意味着我们可以从这些代码路径中完全放弃锁定的需求。 要使用邮箱模型，我们需要将run方法的事件处理循环拆分为可以处理有限数量事件的方法，例如每次调用的单个事件。...例如，删除在One/ twooinputstreamtask中运行while (running && inputProcessor.processInput())的循环，并在再次检查邮箱是否来自其他参与者的事件之前一次调用...→https://github.com/apache/flink/pull/84092.在StreamTask中引入邮箱队列，并让它驱动1中引入的事件处理步骤。邮箱循环仍然必须始终同步锁。
，至少有5次checkpoint后才能看到对应hudi中的数据。.../StreamWriteOperatorCoordinator.notifyCheckpointComplete(J)V is abstract”错误信息，预计是hudi版本支持问题。...写入到Flink中的数据，如果使用Flink读取出来，会有对应的错误：“Exception in thread "main" org.apache.hudi.exception.HoodieException...: Get table avro schema error”，这个错误主要是由于上一个错误导致Hudi中没有commit信息，在内部读取时，读取不到Commit信息导致。...creates a MERGE_ON_READ table, by default is COPY_ON_WRITE |) """.stripMargin) //6.向表中插入数据
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