Flink 1.11 引入了 Flink SQL CDC，CDC 能给我们数据和业务间能带来什么变化？本文由 Apache Flink PMC，阿里巴巴技术专家伍翀 (云邪）分享，内容将从传统的数据同步方案，基于 Flink CDC 同步的解决方案以及更多的应用场景和 CDC 未来开发规划等方面进行介绍和演示。传统数据同步方案基于 Flink SQL CDC 的数据同步方案（Demo）Flink
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2024-08-27 10:11:44
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写在最前在大数据中，使用了大量的数据。关于数据，我们有两个主要挑战：第一个挑战是如何收集海量数据；第二个挑战是分析收集的海量数据。什么是 Kafka？Apache Kafka 是一个分布式发布 - 订阅消息系统和一个强大的队列，可以处理大量的数据，并能够将消息从一个端点传递到另一个端点。Kafka 适合离线和在线消息消费。Kafka 消息保留在磁盘上，并在群集内复制以防止数据丢失。它与 Storm
1.在 Flink 中需要端到端精准一次处理的位置有哪三个？2.Flink端到端精准一次处理语义（EOS）包含哪些内容？3.两阶段提交协议是解决哪些问题？在 Flink 中需要端到端精准一次处理的位置有三个： Flink 端到端精准一次处理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。Flink 内部端：这个我们已经了解，利用 Checkpoint
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2024-05-08 14:47:17
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文章目录一、将dws数据存入kafka二、ads层数据2.1 需求2.2 思路2.3 数据的精准一次性消费分析三、消费dws层数据：dws_order_wide3.1 修改BaseAppV43.2 定义一个jdbc的工具类3.3 在OffsetManager中定义一个方法，从mysql读取偏移量3.4 AdsOrderWideApp 一、将dws数据存入kafka/**
* 把数据写入ka
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2024-05-14 19:17:02
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# Kafka 精准一次 MySQL 实现
Kafka 是一个分布式流处理平台，可以让您轻松构建实时数据管道和应用程序。而 MySQL 是一个流行的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种应用程序中。在本文中，我们将探讨如何使用 Kafka 实现精准一次消费 MySQL 数据库中的数据。
## 为什么选择 Kafka 作为数据管道？
Kafka 具有很高的可伸缩性、高可用性和容错性，使得它成为构
原创
2024-03-07 04:15:06
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kafka 精准一次性重要性在很多的流处理框架的介绍中, 都会说 kafka 是一个可靠的数据源, 并且推荐使用 kafka 当作数据源来进行使用. 这是因为与其他消息引擎系统相比, kafka 提供了可靠的数据保存及备份机制. 并且通过消费者 offset 这一概念, 可以让消费者在因某些原因宕机而重启后, 可以轻易得回到宕机前的位置.而 kafka 作为分布式 MQ, 大量用于分布式系统中,
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2024-03-26 10:42:13
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## 实现“flink实时精准一次写入mysql”教程
### 概述
在实际的开发中，我们经常会遇到需要将实时计算结果准确地写入到MySQL数据库的场景。本教程将教会你如何使用Flink实现实时精准一次写入MySQL的功能。
### 流程图
```mermaid
journey
title 实时精准一次写入MySQL
section 准备工作
section 创建Fli
原创
2024-06-27 04:06:52
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文章目录容错机制6.4.4 状态一致性6.4.4.1一致性级别6.4.4.2 端到端的状态一致性——如何保证精准一次新消费6.4.4.2.1 幂等写入6.4.4.2.2 事务写入①预写日志（WAL）②两阶段提交（2PC）6.4.5 检查点 —— checkpoint①flink检查点算法——Chandy-Lamport 算法的分布式快照②barrier对齐③barrier不对齐④Flink+Ka
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2024-03-18 16:36:39
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引用网络文章开启本课程的开篇：在大数据分析领域中，传统的大数据分析需要不同框架和技术组合才能达到最终的效果，在人力成本，技术能力和硬件成本上以及维护成本让大数据分析变得成为昂贵的事情。让很多中小型企业非常苦恼，不得不被迫租赁第三方大型公司的数据分析服务。 ClickHouse开源的出现让许多想做大数据并且想做大数据分析的很多公司和企业耳目一新。ClickHouse 正是以不依赖Hadoop 生态、
-------------------------一 .Flink 四层转化流程1.1. Program 到 StreamGraph 的转化1.2. StreamGraph 到 JobGraph 的转化1.3. JobGraph 到 ExexcutionGraph 以及物理执行计划二 .Flink Job 执行流程2.1. Flink On Yarn 模式2.1.1.Fink on Yarn 的
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2024-10-12 16:12:22
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Flink写入Kafka两阶段提交端到端的 exactly-once（精准一次）kafka -> Flink -> kafka1）输入端输入数据源端的 Kafka 可以对数据进行持久化保存，并可以重置偏移量（offset）2）Flink内部Flink 内部可以通过检查点机制保证状态和处理结果的 exactly-once 语义3）输出端两阶段提交（2PC）。写入 Kafka 的过程实际上
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2024-07-18 11:16:47
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1. 概念有状态的流处理，内部每个算子任务都可以有自己的状态对于流处理器内部来说，所谓的状态一致性，其实就是我们所说的计算结果要保证准确。一条数据不应该丢失，也不应该重复计算在遇到故障时可以恢复状态，恢复以后的重新计算，结果应该也是完全正确的。2. 分类AT-MOST-ONCE（最多一次）当任务故障时，最简单的做法是什么都不干，既不恢复丢失的状态，也不重播丢失的数据。At-most-onceAT-
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2024-04-16 17:22:39
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目录1. 流处理的数据处理语议1.1. At-most-once-最多一次 1.2. At-least-once-至少一次1.3. Exactly-once-精确一次1.4. End-to-End Exactly-Once-端到端的精确一次1.5. 精确一次&有效一次1.6. 流计算系统如何支持一致性语义2. End-to-End Exactly-Once的
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2024-05-10 13:51:33
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幂等性开启事务
原创
2023-02-02 09:57:07
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一、前言随着大数据技术的快速发展，越来越多的企业和组织开始关注和使用大数据技术来处理和分析海量数据。在众多的大数据技术中，Flink是一个备受关注的流处理框架。本文接下来内容将介绍Flink在实际应用中的场景和案例，以便大家更好地了解Flink的优势和不足之处。二、Flink在实际应用中的场景和案例 电商领域 在电商领域，Flink可以应用于实时数据分析和推荐系统。例如，当用户浏览电商网
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2023-08-25 23:15:15
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不妨令run()中为主逻辑，在main()中循环调用run()函数。并通过在main()中增加延迟实现定时调用的效果。
写在前面：我是「云祁」，一枚热爱技术、会写诗的大数据开发猿。昵称来源于王安石诗中一句 [ 云之祁祁，或雨于渊 ] ，甚是喜欢。 写博客一方面是对自己学习的一点点总结及记录，另一方面则是希望能够帮助更多对大数据感兴趣的朋友。如果你也对 数据中台、数据建模、数据分析以及 Flink/Spark/Hadoop/数仓开发 感兴趣，可以关注我 ，让我们一起挖掘数据的价值~每天都要进步一点点，生命不是要超越
Kafka+SparkStreaming的精准一次性消费0、准备知识0.1、kafka基础架构0.2 一次性语义0.2.1 At least once0.2.2 At most once0.2.3 Exactly once1、Kafka的精准一次性1.1、生产者生产数据发送给kafka的精准一次性（幂等性）1.2、kafka broker接受数据的精准一次性1.2.1、ackack=0ack=1
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2023-11-30 09:43:23
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Flink容错机制介绍 1.状态一致性 一致性实际上是"正确性级别"的另一种说法，是在成功处理故障并恢复之后得到的结果。1-1.一致性级别在流处理中，一致性可以分为3个级别最多一次 - at-most-once
故障发生之后，计数结果可能丢失至少一次 - at-least-once
计数结果可能大于正确值，但绝不会小于正确值。也就是说，计数程序在发生故障后可能多算，但是绝不会少算严
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2024-03-24 13:11:14
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文章目录1、数据容错语义2、SparkStreaming消费Kafka2.1、Scala代码，设置自动提交消费者偏移量2.2、创建主题并生产数据进行测试3、 消费者偏移量的存储3.1、存Kafka的主题3.2、存数据库4、参考 1、数据容错语义encn说明at most once数据最多一条数据可能会丢，但不会重复at least one数据至少一条数据绝不会丢，但可能重复exactly onc
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2023-10-27 04:48:27
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