这篇文章翻译自flink官网博客(An Overview of End-to-End Exactly-Once Processing in Apache Flink (with Apache Kafka, too!)). 正文开始：2017年12月，apache flink 1.4.0发布。其中有一个里程碑式的功能：两部提交的sink function（TwoPhaseCommitSinkFunc
Flink手动维护offset引言对比spark来说一下，flink是如何像spar
原创
2022-11-18 15:56:55
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1. Kafka-connector概述及FlinkKafkaConsumer(kafka source)1.1回顾kafka1.最初由Linkedin 开发的分布式消息中间件现已成为Apache顶级项目2.面向大数据3.基本概念：1.Broker2.Topic3.Partition4.Producer5.Consumer6.Consumer Group7.Offset( 生产offset ， 消
一个示意图
Kafka存在丢消息的问题，消息丢失会发生在Broker，Producer和Consumer三种。BrokerBroker丢失消息是由于Kafka本身的原因造成的，kafka为了得到更高的性能和吞吐量，将数据异步批量的存储在磁盘中。消息的刷盘过程，为了提高性能，减少刷盘次数，kafka采用了批量刷盘的做法。即，按照一定的消息量，和时间间隔进行刷盘。这种机制也是由于lin
kafkaAPI操作0.10 可以使用Kafka 文件传输机制[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-p99kEjRn-1573744945633)(1573702397129.png)]ACK应答机制（重点）Offset的维护（重点）两种维护Offset的方式自动提交：设置参数，进行自动提交，默认就是自动的 enable.auto.commit=true，无
1. Flink是如何做到流批一体的？不论是DataSet API 还是 DataStream API 都是依赖于Runtime来进行实现的。其实也就是设计理念的问题，Spark和Flink的设计思路有着本质的区别，Flink认为批是流的特例，Spark认为只要我的批无限的小，那么就是流。2. Flink是如何做到高效的网络数据交换的？在一个Flink Job里面，数据需要在不同的task来进行交
自动维护offset之前使用kafka的KafkaStream让每个消费者和对应的patition建立对应的流来读取kafka上面的数据，如果comsumer得到数据，那么kafka就会自动去维护该comsumer的offset，例如在获取到kafka的消息后正准备入库（未入库），但是消费者挂了，那么如果让kafka自动去维护offset，它就会认为这条数据已经被消费了，那么会造成数据丢失。imp
早在 0.8.2.2 版本，kafka已支持存入消费的 offset 到Topic中，只是那时候默认是将消费的 offset 存放在 Zookeeper 集群中。现在0.10.1.1及以后的版本中，官方默认将消费的offset存储在 Kafka 的Topic中，同时，也保留了存储在 Zookeeper 的接口，通过 offsets.storage 属性来进行设置。之前版本，Kafka其实存在一个比
}}SingleMessage对象的定义：public class SingleMessage {
private long timeLong;
private String name;
private String bizID;
private String time;
private String message;
public long getTimeLong() {
return time
虽然Flink消费kafka有着完善的checkpoint机制，可以使得程序停止后再次能从上一次的消费位点继续消费，但是有时候flink的checkpoint也会失败，或者checkpoint管理起来不够灵活，我们想自己维护kafka 的offset信息。但是Flink封装的FlinkKafkaConsumer并不能直接的获取kafka 消息的offset现在有两种实现方法，原理都是一样的，第二种就是知道这里可以改就行了，真正使用的时候还是第一种。原理：将kafka消息的offset和partitio
原创
2022-01-07 16:32:18
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虽然Flink消费kafka有着完善的checkpoint机制，可以使得程序停止后再次能从上一次的消费位点继续消费，但是有时候flink的checkpoint也会失败，或者checkpoint管理起来不够灵活，我们想自己维护kafka 的offset信息。但是Flink封装的FlinkKafkaConsumer并不能直接的获取kafka 消息的offset现在有两种实现方法，原理都是一样的，第二种就是知道这里可以改就行了，真正使用的时候还是第一种。原理：将kafka消息的offset和partitio
原创
2021-06-21 15:52:21
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Flink再接入kafka时候难免会遇到重复消费和少消费场景网上很多还没有flink的偏移量管理的好文档自行设置偏移量保存位置这里采用了zookeeper作为保存的地址，就是实时更新偏移量属性。再job挂掉后重新拉取偏移量保存下来 就能一次消费啦，但真正做到一次消费必须和业务场景结合来做，比如事务。废话不多说啦，我本地实现了一个小demo先导入必要的pom<dependency>
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2023-09-01 07:05:58
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Kafka笔记3Kafka消费者管理offset维护offset的存储offset的更新消费者消费策略（消费者与分区关系）消费策略rebalance 分区重分配Kafka为什么这么快?磁盘顺序I/O索引机制批量操作和压紧零拷贝Kafka消息不丢失的配置 Kafka消费者管理offset维护offset的存储kafka 早期的版本把消费者组和 partition 的 offset 直接维护在 ZK
端到端的Exactly-Once问题是分布式系统领域最具挑战性的问题之一，很多框架都在试图攻克这个难题。在这个问题上，Flink内部状态的一致性主要依赖Checkpoint机制，外部交互的一致性主要依赖Source和Sink提供的一些功能。Source需要支持重发功能，Sink需要采用一定的数据写入技术，比如幂等写或事务写。对于Source重发功能，如上图所示，只要我们记录了输入的偏移量Offse
场景:某个业务量激增，是原来的3倍以上，造成了消息的积压，TOPIC有两个消费分组，都扩容消费端的机器，之后分别出现了陡增和坠崖两种问题，所以这里记录一下，这里的broker你就任务是某个消费分组的积压数一、坠崖图片分析原因：使用flink消费，但是消费端的auto.offset.reset没有设置，说明采用是默认的latest，关于这个可以看Kafka auto.offset.reset值详解当
flink消费kafka数据，提交消费组offset有三种类型1、开启checkpoint：在checkpoint完成后提交2、开启checkpoint，禁用checkpoint提交：不提交消费组offset3、不开启checkpoint：依赖kafkaclient的自动提交重点当然是开启checkpoint的时候，怎么提交消费组的offset一个简单的flink程序：读取kafkatopic数据
原创
2021-02-07 15:37:33
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1.问题问题简介及背景在使用Flink自带的Kafka消费API时，我们可以像单纯的使用Kafka消费对象API对其进行相应的属性设置，例如，读取offset的方式、设置offset的方式等。但是，Flink具有checkpoint功能，保存各运算算子的状态，也包括消费kafka时的offset，那这两种情况分别在什么时候起作用呢?2. Flink checkpoint设置flink并不依赖kaf
文章来源于我的知识库:https://www.yuque.com/crow/message_oriented_middlewareoffset的维护概念消费者消费完了消息是不会被立刻删除的,每个消费
原创
2022-07-04 17:06:34
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目录简述消费语义offset的三种管理方式offset管理demo自带offset管理将offset存储在MySQL中 简述Kafka+Spark Streaming主要用于实时流处理。到目前为止，在大数据领域中是一种非常常见的架构。Kafka在其中主要起着一个缓冲的作用，所有的实时数据都会经过kafka。所以对kafka offset的管理是其中至关重要的一环。一但管理不善，就会到导致数据丢失
问题导读1.Flink与kafka一起如何做Checkpointing ？2.发生故障，Flink如何恢复的？3.Kafka consumer offsets存储在什么位置？下面一些词简单解释： 1.检查点对应Checkpointing 2.主题对应Topic 3.Job对应工作 ###################### 在我们这篇文章中，我们将逐步说明Apache Flink如何与Apach
