使用 分布式快照机制 和 两阶段提交 两阶段提交 在 Flink 中两阶段提交的实现方法被封装到了 TwoPhaseCommitSinkFunction 这个抽象类中,我们只需要实现其中的beginTransaction.preCommit.commit.abort 四个方法就可以实现"精确一次"的处理语义,实现的方式我们可以在官网中查到: beginTransaction,在开启事务之前,我们在目标文件系统的临时目录中创建一个临时文件,后面在处理数据时将数据写入此文件: preCom…

第一章.flink实时数仓入门 一.依赖 <!--Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under oneor more contributor license agreements. See the NOTICE filedistributed with this work for additional informationregarding copyright ownership. The ASF licenses this fi…

前言 微信搜[Java3y]关注这个朴实无华的男人,点赞关注是对我最大的支持! 文本已收录至我的GitHub:https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y,有300多篇原创文章,最近在连载面试和项目系列! 在前段时间写了一篇<Storm>入门的文章,很多同学给我说:"大人,时代变了". 最近公司要把Storm集群给下线啦,所以我们都得把Storm的任务都改成Flink. 于是最近入门了一把Flink,现在来分享一下Flink入门的相关知识. (写…

前言.flink介绍: Apache Flink 是一个分布式处理引擎,用于在无界和有界数据流上进行有状态的计算.通过对时间精确控制以及状态化控制,Flink能够运行在任何处理无界流的应用中,同时对有界流,则由一些专为固定数据集设计的算法和数据结构进行了内部处理,从而提升了性能. 1.flink特性 (1)Flink是一个开源的流处理框架,它具有以下特点: 分布式:Flink程序可以运行在多台机器上. 高性能:处理性能比较高. 高可用:由于Flink程序本身是稳定的,因此它支持高可用性. 准确:…

关注公众号:大数据技术派,回复"资料",领取1024G资料. 这一课时我们将讲解 Flink "精确一次"的语义实现原理,同时这也是面试的必考点. Flink 的"精确一次"处理语义是,Flink 提供了一个强大的语义保证,也就是说在任何情况下都能保证数据对应用产生的效果只有一次,不会多也不会少. 那么 Flink 是如何实现"端到端的精确一次处理"语义的呢? 背景 通常情况下,流式计算系统都会为用户提供指定数据处理的可靠模式…

本文是翻译作品,作者是Piotr Nowojski和Michael Winters.前者是该方案的实现者. 原文地址是https://data-artisans.com/blog/end-to-end-exactly-once-processing-apache-flink-apache-kafka 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SinkFunctio…

转载自 huxihx,原文链接 [译]Flink + Kafka 0.11端到端精确一次处理语义的实现 本文是翻译作品,作者是Piotr Nowojski和Michael Winters.前者是该方案的实现者. 原文地址是An Overview of End-to-End Exactly-Once Processing in Apache Flink® (with Apache Kafka, too!). 目录 一.Flink应用的EOS二.Flink实现EOS应用三.Flink中实现两阶段提交…

1.Flink中exactly once实现原理分析 生产者从kafka拉取数据以及消费者往kafka写数据都需要保证exactly once.目前flink中支持exactly once的source不多,有kafka source:能实现exactly once的sink也不多,如kafka sink.streamingFileSink,其都要开启checkpoint才能实现exactly once.接下来以FlinkKafkaProducer为例,深入研究其源代码,从而理解flink中的e…

https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/Flink+Internals   Memory Management (Batch API) Introduction Memory management in Flink serves the purpose to control how much memory certain runtime operations use. The memory management is used for…

v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} 张安 张安 2 1 2016-08-02T10:56:00Z 2016-08-02T10:56:00Z 1 2945 16790 139 39 19696 16.00 false false false false…