本文介绍: 最后,在数据消费端,需要确保消费者能够支持“事务性”提交,比如使用支持事务的数据库(如 MySQL)进行数据写入。这样,在发生故障时,Flink 可以回滚未完成的事务,并重新执行已提交的事务,从而保证数据的一致性和准确性。尽管在程序正常运行、资源充足的情况下实现 Exactly-Once 语义并不难,但实际生产环境中存在各种复杂情况和突发状况,因此为了可靠地实现 Exactly-Once,需要以下容错机制。这样,如果程序重启,可以准确地从未被消费的第一条数据开始读取,既不会多读也不会少读。

一步一个脚印,一天一道大数据面试题。

在流式大数据处理框架中,Exactly-Once 语义对于确保每条数据精确地只被消费一次(避免重复读取和丢失读取)非常重要。下面将介绍 Flink 是如何实现 Exactly-Once 语义的。

尽管在程序正常运行、资源充足的情况下实现 Exactly-Once 语义并不难,但实际生产环境中存在各种复杂情况和突发状况,因此为了可靠地实现 Exactly-Once,需要以下容错机制。

数据源(Source)

首先,数据源需要记录“偏移量”,即标记已读取的位置。这样,如果程序重启,可以准确地从未被消费的第一条数据开始读取,既不会多读也不会少读。

Flink 检查点(Checkpoint)

Flink 提供了检查点机制,能够在出现错误时准确恢复数据和操作符状态等。只有通过精确的容错恢复机制,才能实现可靠的 Exactly-Once 语义。

Flink 的检查点机制基于分布式快照技术,定期将作业的状态保存到持久存储中,例如分布式文件系统或远程数据库。当发生故障时,Flink 可以使用最近的检查点进行恢复,确保处理过程的准确性。

数据消费端(Sink)

最后,在数据消费端,需要确保消费者能够支持“事务性”提交,比如使用支持事务的数据库(如 MySQL)进行数据写入。这样,在发生故障时,Flink 可以回滚未完成的事务,并重新执行已提交的事务,从而保证数据的一致性和准确性。

如果无法使用事务性提交,另一种方式是通过幂等性操作来实现 Exactly-Once 语义。例如,可以多次将同一条数据放入一个 Set 集合中,依然保持与第一次放入集合时相同的结果。

原文地址:https://blog.csdn.net/Jiweilai1/article/details/136034360

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。

如若转载,请注明出处:http://www.7code.cn/show_66585.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系代码007邮箱:suwngjj01@126.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注