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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