Exactly-Once 语义的实现比 At-Most-Once 和 At-Least-Once 要复杂得多,因为它需要确保数据的幂等性(即重复的数据处理操作不会影响最终结果)和端到端数据处理的精准性。 实现Exactly-Once 语义的方法 实现Exactly-Once 语义通常涉及多个技术和机制,包括状态管理、事务机制、检查点和日志等。常用的实现方法有以下几...
精确一次(Exactly-once) 即使是在各种故障的情况下,流应用程序中的所有算子都保证事件只会被『精确一次』的处理。(也有文章将 Exactly-once 翻译为:完全一次,恰好一次) 通常使用两种流行的机制来实现『精确一次』处理语义。 分布式快照 / 状态检查点 至少一次事件传递和对重复数据去重 ...
Spark读取Kafka数据需满足输出端的事务写入,则一般需生成一个唯一ID(可由批次号、时间、分区、offset等组合),之后将该ID结合计算结果在同一个事务中写入目标源,提交和写入操作保持原子性,实现输出端的Exactly-Once语义。
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。该 SinkFunction 提取并封装了两阶段提交协议中的公共逻辑,自此 Flink 搭配特定 Source 和 Sink(如 Kafka 0.11 版)实现精确一次处理语义(英文简称:EOS,即 Exactly-Once Semantics)。 端到端精准一次处理语义(EOS...
exactly-once定义为: 不管在处理的时候是否有错误发生,计算的结果(包括所有所改变的状态)都一样。 所以,在计算的时候如果发生了一个错误,系统重新计算,重新计算的结果和没有错误发生所得到的结果是一样的,因为这些计算操作是“恰好一次的”。这有另外一个专业术语:“幂等操作”。
一 Exactly-Once一致性语义 系统对任意数据流仅精确处理一次，并确保结果正确性，即认为该系统满足Exactly-Once一致性语义。这个概念虽通俗，但在实际应用中确保数据处理的唯一性和准确性，对分布式系统构成巨大挑战。二 Apache Spark的Exactly-Once机制 Spark作为高效、内存级的分布式计算框架，在大数据分析、...
Kafka 0.11.x版本(对应 Confluent Platform 3.3),该版本引入了exactly-once语义。 精确一次确实很难实现(Exactly-once is a really hard problem) Mathias Verraes说,分布式系统中最难解决的两个问题是: 消息顺序保证(Guaranteed order of messages)。 消息的精确一次投递(Exactly-once delivery)。
At-Least-Once:最少一次(中断后从头恢复)。数据或事件可保证被应用程序图中的所有运算符最少处理一次。 看上去 Exactly-Once 是比较理想的特性,有两种方式来实现这种特性: 分布式状态快照:性能和资源开销小,但从失败的的影响是全局的,且随着拓扑规模增大,影响将增高。
flink中两阶段提交是为了保证端到端的Exactly Once,主要依托checkpoint机制来实现,先看一下checkpoint的整体流程, image 1\. jobMaster 会周期性的发送执行checkpoint命令(start checkpoint); 2.当source端收到执行指令后会产生一条barrier消息插入到input消息队列中,当处理到barrier时会执行本地checkpoint, 并且会将barrie...
1. Exactly-Once 语义的实现原理 实现Exactly-Once 语义的关键在于确保在处理数据时不会发生数据重复处理或丢失的情况。为了实现这一目标,通常需要满足以下两个条件: 精确一次处理(Exactly-Once Processing):确保每条数据只会被处理一次,即使系统发生故障或重启也不会导致数据重复处理。