flink对接kafka,官方模式方式是自动维护偏移量 但并没有考虑到flink消费kafka过程中,如果出现进程中断后的事情! 如果此时,进程中段: 1:数据可能丢失 从获取了了数据,但是在执⾏行行业务逻辑过程中发⽣生中断,此时会出现丢失数据现象 2:数据可能重复处理理 flink从kafka拉去数据过程中,如果此时flink进程挂掉,那么重启flink之后,会从当前Topic的 起始偏移量量开始消费 解决flink消费kafka的弊端 上述问题,在任何公司的实际⽣生产中,都会遇到,并且⽐比较

目录 说明 整体逻辑 offset建表语句 代码实现 说明 当前处理只实现手动维护offset到mysql,只能保证数据不丢失,可能会重复 要想实现精准一次性,还需要将数据提交和offset提交维护在一个事务中 官网说明 Your own data store For data stores that support transactions, saving offsets in the same transaction as the results can keep the two in sy

在spark streaming读取kafka的数据中,spark streaming提供了两个接口读取kafka中的数据,分别是KafkaUtils.createDstream,KafkaUtils.createDirectStream,前者会自动把offset更新到zk中,默认会丢数据,效率低,后者不会经过zk,效率更高,需要自己手动维护offse,通过维护护offset写到zk中,保障数据零丢失,只处理一次,下面来看看KafkaUtils.createDirectStream的使用,我把z

去年的笔记 For instance, if a chunk represents a single shard key value, then MongoDB cannot split the chunk even when the chunk exceeds the size at which splits occur. 如果一个chunk只包含一个分片键值,mongodb 就不会split这个chunk,即使这个chunk超过了 chunk需要split时的大小.所以分片键的选择非常重要.

生产中,为了保证kafka的offset的安全性,并且防止丢失数据现象,会手动维护偏移量(offset) 版本:kafka:0.8 其中需要注意的点: 1:获取zookeeper记录的分区偏移量 2:获取broker中实际的最小和最大偏移量 3:将实际的偏移量和zookeeper记录的偏移量进行对比,如果zookeeper中记录的偏移量在实际的偏移量范围内则使用zookeeper中的偏移量 4:反之,使用实际的broker中的最小偏移量 KafkaHelper: import kafka.com

1. Redis Redis是目前一个非常优秀的key-value存储系统(内存的NoSQL数据库).和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set有序集合)和hash(哈希类型). 1.1 redis的安装(源码安装方式,官网供下载的redis,没有编译的,需要自己编译) (1)下载redis4的稳定版本 (2)上传redis-4.0.14.tar.gz到Linux服务器 (3)解压re

spark streaming中维护kafka偏移量到外部介质 以kafka偏移量维护到redis为例. redis存储格式 使用的数据结构为string,其中key为topic:partition,value为offset. 例如bobo这个topic下有3个分区,则key-value结构如下: bobo:0的偏移量为x bobo:1的偏移量为y bobo:2的偏移量为z 消费时指定offset 主要是如下两个方法: createKafkaStream()创建kakfa流 getOffsets

flink在流处理上的source和在批处理上的source基本一致.大致有4大类 1.基于本地集合的source(Collection-based-source) 2.基于文件的source(File-based-source) 3.基于网络套接字的source(Socket-based-source) 4.自定义的source(Custom-source) 基于集合的source import org.apache.flink.streaming.api.scala.{StreamExecu

1 概览 1.1 预定义的源和接收器 Flink内置了一些基本数据源和接收器,并且始终可用.该预定义的数据源包括文件,目录和插socket,并从集合和迭代器摄取数据.该预定义的数据接收器支持写入文件和标准输入输出及socket. 1.2 绑定连接器 连接器提供用于与各种第三方系统连接的代码.目前支持这些系统: Apache Kafka (source/sink) Apache Cassandra (sink) Amazon Kinesis Streams (source/sink) Elasti

在消费Kafka中分区的数据时,我们需要跟踪哪些消息是读取过的.哪些是没有读取过的.这是读取消息不丢失的关键所在. Kafka是通过offset顺序读取事件的.如果一个消费者退出,再重启的时候,它知道从哪儿继续读取消息进行处理.所以,消费者需要「提交」属于它们自己的偏移量.如果消费者已经提交了偏移量,但消息没有得到有效处理,此时就会造成消费者消息丢失.所以,我们应该重视偏移量提交的时间点以及提交的方式. Kafka消费者的可靠性配置 1.group.id 如果两个消费者有相同的 group.id

使用Flink HA功能维护JobManager中组件的生命周期,可以有效的避免因为JobManager 进程失败导致任务无法恢复的情况. 接下来分享下 Flink HA功能的实现 大纲 基于Zookeeper+Hadoop HA功能的实现 HA功能的接口概述 基于Zookeeper实现的HA接口 手工课: 添加个新的组件并使用HA功能维护生命周期 1.基于Zookeeper+Hadoop HA功能的实现 Zookeeper: Zookeeper的结构: /leaderlatch : leade

转自:http://blog.csdn.net/ypfsoul/article/details/8909178 Makefile Android.mk 引发的思索 在我们编写 Android 平台 cocos2d-x 游戏的时候,我们除了编写 Classes 之内的源代码文件之外,我们还需要维护其编译文件 Android.mk,如我们在 Classes 添加新的源文件,那么我们就要在 Android.mk 配置添加其编译路径,如: LOCAL_SRC_FILES := hellocpp/main

实验准备:-- 创建实验表CREATE TABLE p_andy(ID number(10), NAME varchar2(40))PARTITION BY RANGE (id)(PARTITION p1 VALUES LESS THAN (10),PARTITION p2 VALUES LESS THAN (20));Table created.-- 查看现在表的分区:SQL> col table_name for a25col partition_name for a25select tab

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/rlnLo2pNEfx9c/article/details/83422587 场景 近期在做一个画像的任务,sql实现的,当中有一个udf,会做非常多事情,包含将从redis读出历史值加权,并将中间结果和加权后的结果更新到redis. 大家都知道,flink 是能够支持事件处理的.也就是能够没有时间的概念,那么在聚合,join等操作的时候,flink内部会维护一个状态,假如此时你也用redis维护了

一. Flink的引入 这几年大数据的飞速发展,出现了很多热门的开源社区,其中著名的有 Hadoop.Storm,以及后来的 Spark,他们都有着各自专注的应用场景.Spark 掀开了内存计算的先河,也以内存为赌注,赢得了内存计算的飞速发展.Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影.就像 Flink,也就在这个时候默默的发展着. 在国外一些社区,有很多人将大数据的计算引擎分成了 4 代,当然,也有很多人不会认同.我们先姑且这么认为和讨论. 首先第一代的计算引擎,无疑就是 Ha

原文链接:Spark+Kafka的Direct方式将偏移量发送到Zookeeper实现 Apache Spark 1.3.0引入了Direct API,利用Kafka的低层次API从Kafka集群中读取数据,并且在Spark Streaming系统里面维护偏移量相关的信息,并且通过这种方式去实现零数据丢失(zero data loss)相比使用基于Receiver的方法要高效.但是因为是Spark Streaming系统自己维护Kafka的读偏移量,而Spark Streaming系统并没有将这

说明:本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 新一代Flink计算引擎 (1) Flink概述 目前开源大数据计算引擎有很多的选择,比如流处理有Storm.Samza.Flink.Spark等,批处理有Spark.Hive.Pig.Flink等.既支持流处理又支持批处理的计算引擎只有Apache Flink和Apache Spark. 虽然Spar

atitit.手动配置列表文件的选择and 数据的层次结构 attilax总结最佳实践--yaml 1. yaml是个好的选择.. 1 2. 数据的层次结构--结构:hash,list,和block literal. 1 3. yaml跟json的实现区别 1 4. xml的优点及json的问题 2 4.1. ide友好 2 4.2. JSON也适合与任何数据,复杂struts难以阅读 2 4.3. json难以手工维护 3 5. 基于YAML的开源项目解析YAML文件最常用的Java库是JvY

本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 主要应用场景有三类: 1.Event-driven Applications[事件驱动] 2.Data Analytics Applications[分析] 3.Data Pipeline Applications[管道式ETL] 3.1 Event-driven Applications 上图包含两块:Tr

Flink(一)Flink的入门简介 https://www.cnblogs.com/frankdeng/p/9400622.html 一. Flink的引入 这几年大数据的飞速发展,出现了很多热门的开源社区,其中著名的有 Hadoop.Storm,以及后来的 Spark,他们都有着各自专注的应用场景.Spark 掀开了内存计算的先河,也以内存为赌注,赢得了内存计算的飞速发展.Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影.就像 Flink,也就在这个时候默默的发展着. 在国外一些社