在实时数仓分层中,Kafka是一种比较常见的中间存储层,而在分布式计算中由于硬件、软件等异常导致的任务重启是一种正常的现象,通过之前的Kafka-Consumer分析得知,offset 是跟随着checkpoint...周期性的保存, 那么消息是有可能被重复消费的,而Kafka 作为输出端并不属于整个Flink任务状态的一部分,重复被消费的消息会重复的输出,因此为了保证输出到Kafka数据的一致性,Flink 在Kafka...本篇主要介绍Kafka-Sink 的执行流程与核心设计。...Kafka 幂等与事务 幂等 在通常情况下,生产者发送数据可能由于网络等原因导致数据重复发送, 常见的解法就是幂等操作, 也就是执行多次相同的操作与其执行一次的影响结果是一样的。...都应该是一个新的事务,因此应该在开始checkpoint 的流程中执行 写入数据,对于Flink来说就是正常的数据处理流程 异常处理, 在分布式的环境中,硬件或软件导致的失败属于正常现象,因此为了做容错处理需要保存事务相关信息
为什么上游Flink程序明明开启了checkpoint,下游Kafka消费者还可以实时消费上游Sink的kafka消息,好像没有发生因为上游checkpoint而可能存在的延迟消费现象?...进行 commit, 正式把数据写入到kafka Phase 2: rollback分支 不同阶段 fail over 的 recovery 举措: 在pre-commit前fail over,系统恢复到最近的...如果commit失败了(比如网络中断引起的故障),整个flink程序也因此失败,它会根据用户的重启策略重启,可能还会有一个尝试性的提交。这个过程非常严苛,因为如果提交没有最终生效,会导致数据丢失。...:Semantic.EXACTLY_ONCE,Flink生产者将在Kafka事务中写入所有消息,该事务将在检查点上提交给Kafka。...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exactly-once,为什么console中会实时消费数据
EOS,实际上主要是对于Flink应用内部来说的,对于外部系统(端到端)则有比较强的限制 外部系统写入支持幂等性 外部系统支持以事务的方式写入 Flink在1.4.0版本引入了TwoPhaseCommitSinkFunction...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...(1)、ProducerID:在每一个新的Producer初始化时,或被分配一个唯一的ProducerID,这个ProducerID对客户端使用者是不可见的。...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。...注意这里的Kafka版本必须是0.11及以上,因为只有0.11+的版本才支持幂等producer以及事务性,从而2PC才有存在的意义。Kafka内部事务性的机制如下框图所示。
在可查询的状态界面,允许通过Flink被管理的状态,按需要查询支持这个。 2 HDFS连接器 此连接器提供一个Sink,可将分区文件写入任一Hadoop文件系统支持的文件系统 。...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。...相反,它在Flink发布时跟踪最新版本的Kafka。 如果您的Kafka代理版本是1.0.0或更高版本,则应使用此Kafka连接器。...将Kafka Connector从0.11迁移到通用(V1.10新增) 要执行迁移,请参阅升级作业和Flink版本指南和 在整个过程中使用Flink 1.9或更新版本。...默认情况下,该值设置为“0”,以避免重试导致目标主题中出现重复消息。对于经常更改代理的大多数生产环境,建议将重试次数设置为更高的值。
在可查询的状态界面,允许通过Flink被管理的状态,按需要查询支持这个。 2 HDFS连接器 此连接器提供一个Sink,可将分区文件写入任一Hadoop文件系统支持的文件系统 。...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。...将Kafka Connector从0.11迁移到通用(V1.10新增) 要执行迁移,请参阅升级作业和Flink版本指南和 在整个过程中使用Flink 1.9或更新版本。...默认情况下,该值设置为“0”,以避免重试导致目标主题中出现重复消息。对于经常更改代理的大多数生产环境,建议将重试次数设置为更高的值。...如果Flink应用程序崩溃和完成重启之间的时间较长,那么Kafka的事务超时将导致数据丢失(Kafka将自动中止超过超时时间的事务)。考虑到这一点,请根据预期的停机时间适当配置事务超时。
以图一所示为例,Flink APP收到Source中的A消息,将其转化为B消息输出到Sink,APP在处理完A1后做了一次Checkpoint,假设APP在处理到A4时发生错误重启,APP将会重新从A2...开始消费并处理数据,就会导致B2和B3重复输出到Sink中两次。...好在Kafka在0.11版本中加入了对事务的支持,Flink使用Kafka的这个特性实现了端到端Exactly Once语义的数据处理。...[图二 Kafka中消息存储] 图二展示了2个Producer在向Kafka同一个Topic的同一个Partition写入事务消息时,Kafka是如何存储事务消息的。...Kafka事务消息写入的方式可以扩展到多Topic、多Partition的写入,只需要在Commit(Abort)时同时向所有涉及到的Partition写入控制消息,只是多条控制消息的原子性写入就是一个分布式事务问题了
Flink提供了现成的构造FLinkKafkaConsumer、Producer的接口,可以直接使用。这里需要注意,因为kafka有多个版本,多个版本之间的接口协议会不同。...Flink针对不同版本的kafka有相应的版本的Consumer和Producer。...但当sink task< partition 个数时会有部分partition没有数据写入,例如sink task为2,partition总数为4,则后面两个partition将没有数据写入。...如果构建FlinkKafkaProducer时,partition设置为null,此时会使用kafka producer默认分区方式,非key写入的情况下,使用round-robin的方式进行分区,每个...Flink kafka 011版本下,通过两阶段提交的sink结合kafka事务的功能,可以保证端到端精准一次。
2 Flink应用程序端到端的Exactly-Once语义 Kafka经常与Flink使用。Kafka 0.11版本添加事务支持。...示例数据需写入Kafka,因此数据输出端(Data Sink)有外部状态。...在Flink的checkpoint机制中,当一个Checkpoint Barrier过来时,sink会触发对状态的snapshot,这个snapshot动作默认是和普通的write操作并行进行的。...综上,Flink sink在默认的并行checkpoint模式下,状态snapshot和普通的write操作是并行执行的。...从Flink 1.4.0开始,Pravega和Kafka 0.11 producer都提供了Exactly-Once语义;Kafka在0.11版本首次引入了事务,为在Flink程序中使用Kafka producer
四、总结与可能出现的问题 以上是flink 实现kafka的精确一次的测试例子,这里还有一点要注意,就是小伙伴们的kafka的配置里面。...真正每个topic的副本数量,但是在开启事务也就是flink的addsink的时候会默认继承两阶段提交的方式,这里transaction.state.log.replication.factor一定要大于或者等于...transaction.state.log.min.isr,否则你的kafka集群不满足事务副本复制的基本属性,会一直不成功,那么你的CheckPoint就会超时过期,从而导致任务的整体失败。...kafka集群第一次有消费者消费消息时会自动创建 __consumer_offsets,它的副本因子受 offsets.topic.replication.factor 参数的约束,默认值为3(注意:该参数的使用限制在...0.11.0.0版本发生变化),分区数可以通过 offsets.topic.num.partitions 参数设置,默认值为50,在开启事务性的情况下就会首先会获得一个全局的TransactionCoordinator
在实际生产中相信已经有很多小伙伴尝试过了,我在这里将一些个人遇到的、搜索到的、官方博客中总结的以及在Flink的邮件组中的看到过的一些常见问题进行了总结。供大家参考。...不同的kafka版本依赖冲突 不同的kafka版本依赖冲突会造成cdc报错,参考这个issue: http://apache-flink.147419.n8.nabble.com/cdc-td8357....超时检查点将被识别为失败的检查点,默认情况下,这将触发Flink作业的故障转移。因此,如果数据库表很大,则建议添加以下Flink配置,以避免由于超时检查点而导致故障转移: ?...解决方法:在 flink-cdc-connectors 最新版本中已经修复该问题(跳过了无法解析的 DDL)。...如果一个 MySQL 集群中有多个 slave 有同样的 id,就会导致拉取数据错乱的问题。 解决方法:默认会随机生成一个 server id,容易有碰撞的风险。
❞ sink schema 中添加 version 版本字段 如 title,直接上实践案例和使用方式。...实践案例及使用方式 「非故障场景下产出的每条记录的 version 字段值为 1」 「故障场景下,可以在同一 sink 中产出 version > 1(非 1)的数据,代表故障修复数据提供给下游消费」...可应对的故障场景 上游 flink 任务 A 发生故障导致产出脏数据至 kafka X,并且下游消费方消费了脏数据(下游消费方按照下面两类进行划分): 「下游为 flink 任务」:flink 任务 B...消费 kafka X 中的脏数据,结果计算并产出错误数据 「下游为 OLAP 引擎以及 BI 看板」:结果导致看板展示数据异常 首先介绍下避免以及处理上述问题的整体思路: 「1.优化逻辑,保障上游任务稳定性...,明显降低人工操作成本,且修复逻辑相对简单 ❝Note: 方案 3 需要对 Kafka X 预留一定的 buffer,否则在产出修复数据时,由于写入或读出 Kafka X 的 QPS 过高,会影响正常产出数据的任务
---- 扩展阅读 End-to-End Exactly-Once Flink 在1.4.0 版本引入『exactly-once』并号称支持『End-to-End Exactly-Once』“端到端的精确一次...Sink 需要支持幂等写入或事务写入(Flink的两阶段提交需要事务支持) 幂等写入(Idempotent Writes) 幂等写操作是指:任意多次向一个系统写入数据,只对目标系统产生一次结果影响...Kafka经常与Flink一起使用,且Kafka在最近的0.11版本中添加了对事务的支持。这意味着现在通过Flink读写Kafaka,并提供端到端的Exactly-Once语义有了必要的支持。...在该示例中的数据需要写入Kafka,因此数据输出端(Data Sink)有外部状态。在这种情况下,在预提交阶段,除了将其状态写入state backend之外,数据输出端还必须预先提交其外部事务。...如果commit失败(例如,由于间歇性网络问题),整个Flink应用程序将失败,应用程序将根据用户的重启策略重新启动,还会尝试再提交。
重点特性 1.1 Kafka Connect(Kafka连接器) 在0.10.0 中我们为 Hudi 添加了一个 Kafka Connect Sink,为用户提供了从 Apache Kafka 直接向...虽然用户已经可以使用 Deltastreamer/Spark/Flink 将 Kafka 记录流式传输到 Hudi 表中,但 Kafka Connect Sink为当前用户提供了好的灵活性,如果不部署和运维...Spark/Flink的用户,也可以通过Kafka Connect Sink将他们的数据写入数据湖。...对于日志数据等非更新数据集,Flink Writer现在支持直接追加新的数据集而不合并,这是带有INSERT操作的Copy On Write表类型的默认模式,默认情况下 Writer不合并现有的小文件,...对于部署模型2,如果打算使用元数据表,则必须在所有编写器中启用元数据配置,否则会导致不一致写入器的数据丢失。 对于部署模型3,重新启动单个写入器和异步服务即可。
目录 一、背景 二、流程 三、案例 1.flink sql读取 Kafka 并写入 MySQL source sink insert 2.flinksql读kafka写入kudu source sink...三、案例 1.flink sql读取 Kafka 并写入 MySQL source CREATE TABLE source_table ( user_id VARCHAR, item_id...', -- 使用 kafka connector 'connector.version' = 'universal', -- kafka 版本,universal 支持...0.11 以上的版本 'connector.topic' = 'user_behavior', -- kafka topic 'connector.startup-mode' = '...简单举个例子,统计男女数量,一开始mysql里是男,然后mysql更新为女了,这时候你接收的kafka,消息都会过来,state里一开始存着男,然后把男回撤,女进来,就要删除男新增女,state一般在rocksdb
本文基于Flink1.9版本简述如何连接Kafka。 流式连接器 我们知道可以自己来开发Source 和 Sink ,但是一些比较基本的 Source 和 Sink 已经内置在 Flink 里。...预定义的sink支持把数据写入文件、标准输出(stdout)、标准错误输出(stderr)和 socket。 连接器可以和多种多样的第三方系统进行交互。...Flink提供特殊的Kafka连接器,用于从/向Kafka主题读取和写入数据。Flink Kafka Consumer集成了Flink的检查点机制,可提供一次性处理语义。...相反,它在Flink发布时跟踪最新版本的Kafka。如果您的Kafka代理版本是1.0.0或更高版本,则应使用此Kafka连接器。...如果使用旧版本的Kafka(0.11,0.10,0.9或0.8),则应使用与代理版本对应的连接器。 升级Connect要注意Flink升级作业,同时 在整个过程中使用Flink 1.9或更新版本。
本文基于Flink1.9版本简述如何连接Kafka。 流式连接器 ? 我们知道可以自己来开发Source 和 Sink ,但是一些比较基本的 Source 和 Sink 已经内置在 Flink 里。...预定义的sink支持把数据写入文件、标准输出(stdout)、标准错误输出(stderr)和 socket。 连接器可以和多种多样的第三方系统进行交互。...Flink提供特殊的Kafka连接器,用于从/向Kafka主题读取和写入数据。Flink Kafka Consumer集成了Flink的检查点机制,可提供一次性处理语义。...相反,它在Flink发布时跟踪最新版本的Kafka。如果您的Kafka代理版本是1.0.0或更高版本,则应使用此Kafka连接器。...如果使用旧版本的Kafka(0.11,0.10,0.9或0.8),则应使用与代理版本对应的连接器。 升级Connect要注意Flink升级作业,同时 在整个过程中使用Flink 1.9或更新版本。
如果你的Flink集群在升级后遇到莫名其妙的连接问题,尝试设置taskmanager.network.bind-policy: name在flink-conf.yaml 返回前的1.8的设置行为。...因此,1.9 之前的 Flink 处理器仍然是1.9 版本的默认处理器,建议用于生产设置。...读取数据时的 ORC 向量化:为了提高读取 ORC 文件的性能,对于 Hive 2.0.0 及以上版本以及非复合数据类型的列,Flink 现在默认使用原生的 ORC 向量化读取器。...新的 Data Sink API (Beta) 之前发布的 Flink 版本中[1],已经支持了 source connector 工作在流批两种模式下,因此在 Flink 1.12 中,社区着重实现了统一的...在 FileSystem/Hive connector 的流式写入中支持小文件合并 (FLINK-19345) 很多 bulk format,例如 Parquet,只有当写入的文件比较大时,才比较高效。
下面是一个读取kafka数据,通过Flink 处理后,再写入目标kafka的任务。 如上图所示,点击sink,在metrics中选择Sink__sink.numRecordsInPerSecond。...可以看到kafka的写入速度是1.66k/s,而我们的业务逻辑,输入和输出是1:1,所以,flink的写入速度和kafka的生产速度保持一直....这里如果看到kafka的生产速度明显高于flink的source和sink速度,则基本可以断定,Flink已经产生反压,并且性能不符合线上要求。...如上图所示,FlatMap,是红色,sink为绿色,说明反压在了sink,也就是说mysql的写入速度,不能满足我们的需求,导致上游Flink处理全部被限制了速度。...由于我们公司的集群建设做的很差,经常出现这种情况,所以在监控脚本中,不能监控到num=0就直接启动Flink,这样可能会导致下游数据翻倍,而是应该电话通知,人工确认状态后,再手动启动Flink任务。
在 Flink 1.4 版本之前,精准一次处理只限于 Flink 应用内,也就是所有的 Operator 完全由 Flink 状态保存并管理的才能实现精确一次处理。...在 Flink 1.4 版本正式引入了一个里程碑式的功能:两阶段提交 Sink,即 TwoPhaseCommitSinkFunction 函数。...我们以 Flink 与 Kafka 组合为例,Flink 从 Kafka 中读数据,处理完的数据在写入 Kafka 中。...两阶段提交协议在 Flink 中的应用 Flink 的两阶段提交思路: 我们从 Flink 程序启动到消费 Kafka 数据,最后到 Flink 将数据 Sink 到 Kafka 为止,来分析 Flink...数据处理完毕到 Sink 端时,Sink 任务首先把数据写入外部 Kafka,这些数据都属于预提交的事务(还不能被消费),此时的 Pre-commit 预提交阶段下 Data Sink 在保存状态到状态后端的同时还必须预提交它的外部事务
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