# 使用 Apache Flink 实现 Kafka 到 MySQL 的精确一次传输
在现代数据流处理框架中，Apache Flink 提供了强大的支持以实现高吞吐量和低延迟的数据处理。特别是在与 Kafka 和 MySQL 的整合中，Flink 能够确保数据的精确一次交付。本文将为小白开发者详细介绍如何实现这一目标。
## 流程概览
下面是实现 Kafka 到 MySQL 精确一次传输的基
文章目录精确一次确实很难实现（Exactly-once is a really hard problem）消息系统语义概述（Overview of messaging system semantics）至少一次语义（At least once semantics）至多一次语义（At most once semantics）精确一次语义（Exactly once semantics）必须被处理的故
转载
2024-09-30 13:40:18
91阅读
2.5.1 定义 ➢ 精确一次消费（Exactly-once） 是指消息一定会被处理且只会被处理一次。不多不少就一次处理。 如果达不到精确一次消费，可能会达到另外两种情况： ➢ 至少一次消费（at least once） 主要是保证数据不会丢失，但有可能存在数据重复问题。 ➢ 最多一次消费 （at most once） 主要是保证数据不会重复，但有可能存在数据丢失问题。 2
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,
转载
2024-03-26 10:42:13
359阅读
转载自： https://blog.csdn.net/qq_18581221/article/details/89766073 https://www.cnblogs.com/yn-huang/p/11684688.html 简介 在使用kafka时，大多数场景对于数据少量的不一致（重复或者丢失）并 ...
转载
2021-09-15 22:11:00
903阅读
2评论
Kafka Consumer、Producer如何实现精确一次消费数据、生产数据3种信息交付可靠性保障幂等性 Producer作用范围事务型 ProducerConsumer如何设置总结 3种信息交付可靠性保障最多一次（at most once）：消息可能会丢失，但绝不会被重复发送。至少一次（at least once）：消息不会丢失，但有可能被重复发送。精确一次（exactly once）：消
转载
2024-03-17 18:20:01
260阅读
作者：侠梦的开发笔记消息丢失的场景如果Kafka Producer使用“发后即忘”的方式发送消息，即调用producer.send(msg)方法来发送消息，方法会立即返回，但此时并不能说明消息已经发送成功。消息发送方式详见初次邂逅Kafka生产者。如果在消息过程中发生了网络抖动，那么消息就会丢失；或发送的消息本身不符合要求，如大小超过Broker端的承受能力等(消息太大的情况在生产中实际遇到过，最
Flink包含8中分区策略，这8中分区策略(分区器)分别如下面所示，本文将从源码的角度一一解读每个分区器的实现方式。GlobalPartitionerShufflePartitionerRebalancePartitionerRescalePartitionerBroadcastPartitionerForwardPartitionerKeyGroupStreamPartitionerCustom
转载
2024-06-06 16:15:04
117阅读
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
转载
2024-07-18 11:16:47
547阅读
Flink对接KafKa消费分词统计Demo1. 环境准备环境需要：KafKa_2.12(1.0.0以上)Java_1.8(java 8/11)Flink1.1 KafKa通过Apache KafKa官网下载KafKa，目前版本最新为KafKa_2.12-2.60，KafKa安装包内已包含Zookeeper下载完成后在本地解压可以看到文件夹KafKa_2.12-2.60 KafKa目录
转载
2024-03-27 16:31:15
267阅读
生产者发送： 你的流处理应用使用幂等且支持事务的生产者发送处理后的结果消息。原子性写入与提交： 应用将处理结果（输出消息）和消费位移的提交放在同一个事务中。这确保了它们要么都成功，要么都失败。消费者读取： 下游的消费者配置了，它只会读取到已成功提交的事务消息。最终效果如果整个流程成功，消息被处理一次，结果输出一次，位移推进一次。如果流程中任何地方失败，事务中止。输出消息不可见，位移不会前进。应用重启后，会重新消费并重新处理同一批输入消息。由于你的处理逻辑是幂等的。
一、背景说明 Flink的API做了4层的封装，上两层TableAPI、SQL语法相对简单便于编写，面对小需求可以快速上手解决，本文参考官网及部分线上教程编写source端、sink端代码，分别读取socket、kafka及文本作为source，并将流数据输出写入Kafka、ES及MySQL，方便后续查看使用。 二、代码部分说明：这里使用connect及DDL两种写法，connect满足Flink
转载
2021-06-18 16:53:00
0阅读
最近做了一个将结果数据写入到Kafka的需求，sink部分代码如下：val kafkaProducer: FlinkKafkaProducer011[String] = new FlinkKafkaProducer011[String]( sinkTopic, new StringKeyedSerializationSchema,producerConfig, sinkSemanti
原创
2021-02-06 13:53:08
3554阅读
声明：本系列博客部分是根据SGG的视频整理而成
转载
2021-09-01 14:38:27
498阅读
消息丢失的场景如果KafkaProducer使用“发后即忘”的方式发送消息，即调用producer.send(msg)方法来发送消息，方法会立即返回，但此时并不能说明消息已经发送成功。消息发送方式详见初次邂逅Kafka生产者。如果在消息过程中发生了网络抖动，那么消息就会丢失；或发送的消息本身不符合要求，如大小超过Broker端的承受能力等（消息太大的情况在生产中实际遇到过，最后通过在发送前将消息分
原创
2020-12-03 19:42:31
790阅读
点击蓝色“肉眼品世界”，设置为星标深度价值体系传递作者：侠梦的开发笔记消息丢失的场景如果Kafka Producer使用“发后即忘”的方式发送消息，即调用producer.send(ms...
转载
2021-06-12 12:14:13
249阅读
消息丢失的场景如果KafkaProducer使用“发后即忘”的方式发送消息，即调用producer.send(msg)方法来发送消息，方法会立即返回，但此时并不能说明消息已经发送成功。消息发送方式详见初次邂逅Kafka生产者。如果在消息过程中发生了网络抖动，那么消息就会丢失；或发送的消息本身不符合要求，如大小超过Broker端的承受能力等（消息太大的情况在生产中实际遇到过，最后通过在发送前将消息分
转载
2020-07-03 18:38:18
205阅读
消息丢失的场景如果KafkaProducer使用“发后即忘”的方式发送消息，即调用producer.send(msg)方法来发送消息，方法会立即返回，但此时并不能说明消息已经发送成功。消息发送方式详见初次邂逅Kafka生产者。如果在消息过程中发生了网络抖动，那么消息就会丢失；或发送的消息本身不符合要求，如大小超过Broker端的承受能力等（消息太大的情况在生产中实际遇到过，最后通过在发送前将消息分
原创
精选
2020-12-03 19:42:29
1039阅读
点击上方 "程序员小乐"关注,星标或置顶一起成长每天凌晨00点00分,第一时间与你相约每日英文Never abandon an old friend. You wil...
转载
2021-06-04 18:58:55
169阅读
在kafka中，在producer和consumer这两个维度上都有三种消息交付的语义：At most once ---- 消息可能会丢失但绝不重传.
At least once ---- 消息可以重传但绝不丢失.
Exactly once ---- 每一条消息只被传递一次.先来看producerproducer设置中有这么一个选项：每发送一次消息，都会要求broker返回一个消息回执，即ack。
转载
2024-05-14 22:35:50
138阅读
