状态一致性概念和分类 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。 分类 AT-MOST-ON ...
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2021-09-10 15:36:00
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海量数据实时计算：Spark和Flink引擎是如何保证Exactly-Once一致性？ 话不多说，我将从如下几点内容对此问题进行阐释：什么是Exactly-Once一致性语义Apache Spark的Exactly-once机制Apache Flink的Exactly-once机制Exactly-Once一致性语义当任意条数据流转到某分布式系统中，如果系统在整个处理过程中对该
Flink 的状态一致性什么是状态一致性有状态的流处理，每个算子任务都可以有自己的状态。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。一条数据不应该被丢失，也不应该被 重复计算。在遇到故障时可以恢复状态，恢复以后得重新计算，结果应该也是完 全正确的。状态一致性的分类At-Most-Once（最多一次）： 当任务故障时，最简单的做法就是什么都不干，既不恢复丢失的数据，也不 重复数据。最多
近期，在网上看到一个来自外文网站的帖子，内容是一位业内大牛讨论#在分布式系统中最难解决的几个技术难题#。该话题目前已收到超过10000+的点赞认同数。文中提出的排行第二的难题：Exactly-Once delivery。在很多评论中，甚至被认为是理论上几乎不可解决的问题。对于此技术话题的理解，可谓见仁见智，而在流处理领域中的Exactly-Once一致性语义则是大数据开发者必须掌握的核心知识点。由
启用检查点2)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）。所以我们可以在 Source 任务（FlinkKafkaConsumer）中将当前读取的偏移量保存为算子状态，写入到检查点中；当发生故障时，从检查点中读取恢复状态，并由连接器 FlinkKafkaConsumer 向 Kafka 重新提交偏移量，就可以重新消费数据、保证结果的一致性了。3)输
1- 数据处理语义对于批处理，fault-tolerant（容错性）很容易做，失败只需要replay，就可以完美做到容错。对于流处理，数据流本身是动态，没有所谓的开始或结束，虽然可以replay buffer的部分数据，但fault-tolerant做起来会复杂的多。2- 数据一致性语义详解1）、最多一次：At-most-once：数据可能丢失，没有进行处理2）、至少一次：At-least-onc
应用一致性保障在Flink中，会自动做检查点，用于故障时恢复一个应用。在恢复时，application的state信息可以根据最近完成的检查点进行重建，并继续运行。不过，仅将一个application的state进行重置并不足以满足exactly-once的保证。为了给一个应用提供exactly-once保证，在应用根据检查点重置state时，它的每个source connector都应该有能力将
Flink状态目录一、前言二、状态类型 2.1、Keyed State 2.2、Operator State三、状态横向扩展四、检查点机...
原创
2021-07-12 10:40:29
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容错机制和状态一致性容错机制一致性检查点(Checkpoints)检查点状态的恢复检查点的算法保存点状态一致性状态一致性简介一致性的分类一致性检查点（checkpoint）端到端（end-to-end）状态一致性端到端的精确一次（exactly-once）保证容错机制一致性检查点(Checkpoints)Flink故障恢复机制的核心，就是
原创
2022-03-03 15:26:08
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文章目录一、前言二、状态类型2.1、Keyed State2.2、Operator State三、状态横向扩展四、检查点机制4.1、开启检查点 (checkpoint)4.2、保存点机制 (Savepoints)五、状态后端5.1、状态管理器分类5.2、配置方式六、状态一致性6.1、端到端（end-to-end）6.2、Flink+Kafka 实现端到端的 exactly-once语义6.3、Kafka幂等性和事务幂等性事务6.4 两阶段提交协议七、链接文档关注公众号：Java大数据与数据仓库，回复“
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2021-07-12 10:40:25
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!Flink状态(https://s4.51cto.com/images/blog/202110/26104419_61776b833c95936026.png?xossprocess=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5n
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原创
2021-10-26 10:49:12
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原创
2021-07-12 10:40:27
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一、背景资料memcached本身是集中式的缓存系统，要搞多节点分布，只能通过客户端实现。memcached的分布算法一般有两种选择：1、根据hash(key)的结果，模连接数的余数决定存储到哪个节点，也就是hash(key)%sessions.size()，这个算法简单快速，表现良好。然而这个算法有个缺点，就是在memcached节点增加或者删除的时候，原有的缓存数据将大规模失效，命中率大受影响
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，也就是说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，前者到底有多正确？举例来说，假设要对最近一小时登录的用户计数。在系统经历故障之后，计数结果是多少？如果有偏差，是有漏掉的计数还是重复计数？ 1.一致性级别在流处理中，一致性可以分为3个级别：（1）at-most-on
一，关于事务和一致性的理解事务的产生,其实是为了当应用程序访问数据库的时候,事务能够简化我们的编程模型,不需要我们去考虑各种各样的潜在错误和并发问题.可以想一下当我们使用事务时,要么提交,要么回滚,我们不会去考虑网络异常了,服务器宕机了,同时更改一个数据怎么办对吧?因此事务本质上是为了应用层服务的.而不是伴随着数据库系统天生就有的。ACID里的AID都是数据库的特征,也就是依赖数据库的具体实现.而
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2023-08-14 10:41:05
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CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中， Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可得兼。一致性（C）：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本）强一致性：简而言之，就是在任意时刻，所有节点中的数据都是一致的；弱一致性：数据更新后，如果能容忍
一致变量背景一致变量（Uniform Variables）。一致变量和普通属性的区别：普通变量所包含的数据是顶点具体化的，所以在每个着色器引入的时候它们将从顶点缓冲区加载一个新的值；但是一致变量的值在整个draw call中保持不变。这意味着你在draw call之前加载一直变量的值之后，你可以在每一个顶点着色器引入的时候总可以取得相同的值。一致变量主要的作用是保存像光照参数（光的位置和方向等）、
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2023-07-18 15:21:53
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1.原子性：事务中的所有操作作为一个整体像原子一样不可分割，要么全部成功要么全部失败。 2.一致性：事务的执行结果必须使数据库从一个一致性状态到另一个一致性状态。一致性状态是指系统的状态满足数据的完整性约束（主码，参照完整性，check约束等），系统的状态反应数据库本应描述的现实世界真实的状态，比如转账前后，两个账户的总金额保持不变。 3.持久性：事务一旦提交，其对数据库的更新就是持久的，任何事务
摘要：本文由趣头条数据平台负责人王金海分享，主要介绍趣头条 Flink-to-Hive 小时级场景和 Flink-to-ClickHouse 秒级场景，内容分为以下四部分：一、业务场景与现状分析二、Flink-to-Hive 小时级场景三、Flink-to-ClickHouse 秒级场景四、未来发展与思考Tips：点击「阅读原文」可下载作者分享 PPT～一、业务场景与现状分析 趣头条查询
下面内容主要摘抄于<<Hadoop实战>>,红色高亮部分是本人添加的白话注释. Zookeeper 是一种高性能、可扩展的服务。 Zookeeper 的读写速度非常快，并且读的速度要比写的速度更快。另外，在进行读操作的时候， ZooKeeper 依然能够为旧的数据提供服务。这些都是由于 ZooKeepe 所提供的一致性保证，它具有如下特点：【Zooke
