问题分析
假如我们自己写一个流式框架。我们该如何处理消息。正常情况下，我们看到消息按照顺序一个个发送，接受后按照顺序处理，这是没有什么问题的。然而也要考虑到一些特殊情况下，消息不在是按照顺序发送，产生了乱序，这时候该怎么处理？
核心问题讲解
（1）watermark是用于处理乱序事件的，而正确的处理乱序事件，通常用watermark机制结合win
正文选择可以进行“数据重放”的数据源。先来举例，典型的**不能进行“数据重放”**的数据源例如socket 文本流， socket 服务器是不负责存储数据的，发送一条数据之后，我们只能消费一次，是“一锤子买卖”。对于这样的数据源，故障后我们即使通过检查点恢复之前的状态，可保存检查点之后到发生故障期间的数据已经不能重发了，这就会导致数据丢失。所以就只能保证 at-most-once 的一致性语义，相
问：数据工程师最期望数据怎么来？答：按顺序来。 MapReduce当初能用起来，就是因为Map阶段对所有数据都进行排序了，后面的Reduce阶段就可以直接用排序好的数据了。批处理的时候因为数据已经落地了，咱可以慢慢排序。但是流式数据都是一条一条过来的，这个时候数据到达的时间和出发时的顺序不一致会导致非常多的问题，这该咋整呢？Sparkstreaming对乱序支持很差，因为它其实是“
文章目录将模式应用到流上处理匹配事件匹配事件的选择提取（select）匹配事件的通用处理（process） 将模式应用到流上将模式应用到事件流上的代码非常简单，只要调用 CEP 类的静态方法.pattern()，将数据流（DataStream）和模式（Pattern）作为两个参数传入就可以了。最终得到的是一个 PatternStream：DataStream<Event> input
随机分区（shuffle）最简单的重分区方式就是shuffle，通过调用DataStream的.shuffle()方法，将上游数据随机分配到下游的并行任务中。轮询分区（Round-Robin）轮询也是常见的重分区方式，通过调用DataStream的.rebalance()方法，将上游的数据平均分配到下游所有的并行任务中。重缩放分区（rescale）重缩放分区和轮询分区非常类型，当调用resacle
4.Time4.1、Flink如何处理乱序？watermark+window机制 window中可以对input进行按照Event Time排序，使得完全按照Event Time发生的顺序去处理数据，以达到处理乱序数据的目的。 如果有多个watermark机制，以最后一个为准4.2、Flink何时触发window？1、watermark时间 > Event Time（对于late eleme
文章目录一 状态一致性1 状态一致性2 一致性级别3 一致性检查点（1）幂等写入（Idempotent Writes）（2）事务写入（Transactional Writes）a 预写日志b 两阶段提交（3）不同 Sink 的一致性保证二 Flink+Kafka 端到端状态一致性的保证1 Exactly-Once 两阶段提交2 Exactly-Once 两阶段提交步骤 一 状态一致性1 状态一致
背景我们知道，流处理从事件产生，到流经source，再到operator，中间是有一个过程和时间的。虽然大部分情况下，流到operator的数据都是按照事件产生的时间顺序来的，但是也不排除由于网络延迟等原因，导致乱序的产生，特别是使用kafka的话，多个分区的数据无法保证有序。那么此时出现一个问题，一旦出现乱序，如果只根据 eventTime 决定 window 的运行，我们不能明确数据是否全部到
目录1、Flink使用WaterMark处理乱序事件2、累加器和计数器3、Window使用4、流的切分和合并5、任务链6、Flink消费kafka数据起始offset配置7、Flink消费kafka数据，消费者offset提交配置8、数据源9、数据存放10、运行时环境的区别11、keyedStream中进行聚合操作一.Flink使用WaterMark处理乱序事件[1]watermark是用于处理乱
一般来说，以事件时间为时间语义，如果一个时间流不按事件时间递增的顺序到达Flink作业中，则称此流数据为乱序（out-of-order)数据流。下面给出一个乱序数据流的示意图现假设所有传感器的时间是同步的，那么传感器中监测到的事件数据，理论上的顺序为1、2、3、3、5、6、7、9.但经过网络传输后到达Flink作业时的顺序为2、3、1、7、3、5、9、6，不少事件时间次序颠倒，形成乱序。其中有两个
1 The Time针对stream数据中的时间，可以分为以下三种：Event Time：事件产生的时间，它通常由事件中的时间戳描述。Ingestion time：事件进入Flink的时间Processing Time：事件被处理时当前系统的时间 Flink中，默认Time类似是ProcessingTime ，可以在代码中设置： 1.1 tips(请认真思考下面的话，绝对震聋发溃！
1.简介在分布式流处理引擎中，高吞吐 低延迟，是最核心的需求。 与此同时数据一致性在分布式应用中也很重要。（在精确场景下，精确一致性往往要求也很高） 2.flink的数据一致性flink如何保证计算状态的一致性。异步屏障快照机制，来实现数据的精确一致性。当任务崩溃或取消后，可以通过检查点或保存点，来实现恢复，实现数据流的重放，从而达到任务的一致性。（这种机制是不会牺牲系统性能
watermark的作用watermark是用于处理乱序事件的，而正确的处理乱序事件，通常用watermark机制结合window来实现。 我们知道，流处理从事件产生，到流经source，再到operator，中间是有一个过程和时间的。虽然大部分情况下，流到operator的数据都是按照事件产生的时间顺序来的，但是也不排除由于网络、背压等原因，导致乱序的产生（out-of-order或者说late
Iceberg简介最近在调研Iceberg技术栈，爬过无数坑之后终于搭建运行起来。 记录一下。Apache Iceberg 是一种用于大型分析数据集的开放表格式。Iceberg 向 Trino 和 Spark 添加了使用高性能格式的表，就像 SQL 表一样。https://github.com/apache/iceberg Iceberg文件结果主要分为data和metadata两部分。data存
flink如何保证数据的一致性一、一致性的三种级别当在分布式系统中引入状态时，自然也引入了一致性问题。一致性实际上是“正确性级别”的另一种说法，即在成功处理故障并恢复之后得到的结果，与没有发生任何故障时得到的结果相比。在流处理中，一致性分为 3 个级别。at-most-once：数据最多被处理一次。这其实是没有正确性保障的委婉说法——故障发生之后，计数结果可能丢失。at-least-once：数据
在分布式的计算中，由于网络、服务器间的距离等问题，会导致数据顺序发生错乱，即在处理数据的时候，后发生的数据比先发生的数据更早到达，这对结果的计算会造成误差，这时候就需要引进时间语义。在flink中，时间语义分为三种。Event Time：数据产生的时间Ingestion Time：数据进入flink的时间Processing Time：数据进入算子的时间通常 Event Time 使用
Flink Checkpoint 机制：如何保证 barrier 和数据之间不乱序？1 前言1.1 什么是 state？要说 checkpoint，首先要从 state 聊起。之前有被问到对于 Flink state 的理解，state 的字面含义就是状态。所谓状态，它本身不难理解，简单的说，state 就是你在处理事件的时候需要保存的状态信息。举个例子，如果你要计时，就要保存开始时间，然后用结束
Flink1. Flink 的容错机制（checkpoint）Flink可靠性的基石-checkpoint机制详细解析一致性检查点（Checkpoints）Flink 故障恢复机制的核心，就是应用状态的一致性检查点有状态流应用的一致检查点，其实就是所有任务的状态，在某个时间点的一份 拷贝（一份快照）；这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同的输 入数据的时候从检查点恢复状态• 在执行流应用程
1.乱序事件产生的原因以及乱序事件处理的必要性流数据流经source，再到operator，由于网络延迟等原因，导致乱序的产生（这里的乱序是指事件产生的时间EventTime和到达处理机制进行处理的顺序不一样），特别是使用kafka的话，多个分区的数据source之后无法保证有序。所以在进行window计算的时候，如果有涉及时间的，比如（前一小时的访问量），必须要有个机制来保证操作结果的相对准确性
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2023-07-14 17:13:28
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flink怎么保持数据一致性flink在快照过程中，一个节点挂了怎么办 在 Flink 中需要端到端精准一次处理的位置有三个：Source 端：数据从上一阶段进入到 Flink 时，需要保证消息精准一次消费。可重设数据的读取位置，当发生故障时重置偏移量到故障之前的位置。Flink 内部端：这个我们已经了解，利用 Checkpoint 机制，把状态存盘，发生故障的时候可以恢复，保证内部的状态一致性。
