Flink完美实现Exactly Once语义的端到端大数据处理

最新推荐文章于 2025-11-24 17:05:24 发布
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文章标签： flink windows 大数据
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本文介绍了Flink如何通过检查点机制实现端到端的EXACTLY_ONCE大数据处理，保证数据处理的准确性和一致性。讲解了EXACTLY_ONCE语义的重要性，并提供了示例代码，展示在自定义函数中保存和恢复状态以确保大规模数据处理的准确性和一致性。

Flink完美实现Exactly Once语义的端到端大数据处理

随着大数据技术的快速发展，很多企业和组织都开始使用Flink进行大规模数据处理。在这个过程中，保证数据处理的准确性和一致性变得尤为重要。EXACTLY_ONCE（精确一次）语义是一种保证数据处理恰好一次的机制，它对于最终结果的准确性至关重要。本文将介绍如何使用Flink实现端到端的EXACTLY_ONCE大数据处理，并提供相应的源代码。

首先，让我们快速了解一下EXACTLY_ONCE语义的概念和重要性。在传统的数据处理中，可能会出现数据丢失或者重复处理的情况，这给最终结果的准确性带来了风险。EXACTLY_ONCE语义通过保证数据的恰好一次处理，解决了上述问题。这意味着无论在出现故障的情况下还是在并发处理的场景中，Flink都能够保证每条记录只会被处理一次，从而确保处理结果的准确性。

接下来，我们将介绍Flink中实现EXACTLY_ONCE语义的方法。Flink采用了基于“检查点”（Checkpoint）的机制来实现EXACTLY_ONCE语义。检查点机制是指将系统状态保存到持久化存储中，以便在发生故障时进行恢复。Flink通过在处理过程中创建检查点，并将状态信息保存到可靠的存储系统中（如分布式文件系统），以保证数据的一致性和准确性。

下面是一个使用Flink实现EXACTLY_ONCE语义的示例代码：

import org
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95-241-100-源码-Flink语义-Flink的exectly-once系列之两阶段提交概述
九师兄
07-01 873
1.世界 3.处理语义 关于消息的消费、处理语义可以分为三类： at most once : 至多一次，表示一条消息不管后续处理成功与否只会被消费处理一次，那么就存在数据丢失可能 exactly once : 精确一次，表示一条消息从其消费到后续的处理成功，只会发生一次 at least once ：至少一次，表示一条消息从消费到后续的处理成功，可能会发生多次 4.exectly once语义 ​ 在我们程序处理中通常要求能够满足exectly once语义，保证数据的准确性，flink
Flink Exactly-Once语义：大数据处理的终极保障
SuperAGI2025
10-04 817
本文将系统讲解Flink Exactly-Once语义的核心原理、实现机制及工程实践方法。适合希望深入理解流计算可靠性保障的开发者，内容覆盖概念解释（Checkpoint/状态/端到端一致性）、技术原理（Barrier传播/状态持久化）、代码实战（Kafka数据源+事务Sink配置）及常见问题解答。用奶茶店记账案例引出Exactly-Once的必要性拆解Checkpoint/状态/端到端一致性三大核心概念图解Barrier传播与Checkpoint流程数学模型量化状态一致性。
硬核！八张图搞懂 Flink 端到端精准一次处理语义 Exactly-once（深入原理，建议收藏）
jin6872115的博客
08-17 953
Source 端的精准一次处理比较简单，毕竟数据是落到 Flink 中，所以 Flink 只需要保存消费数据的偏移量即可， 如消费 Kafka 中的数据，Flink 将 Kafka Consumer 作为 Source，可以将偏移量保存下来，如果后续任务出现了故障，恢复的时候可以由连接器重置偏移量，重新消费数据，保证一致性。：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。这确保了出现故障或崩溃时这些写入操作能够被回滚。...
一文通透Flink端到端精确一次语义:原理、实现与最佳实践
weixin_38251332的博客
09-14 1975
Flink端到端的精确一次语义是流处理中的关键概念，涉及状态一致性和结果正确性。这一特性涵盖了整个数据处理流程，包括数据源、流处理器和外部存储系统三个主要组件。Flink内部通过检查点机制实现精确一次语义，但要达到端到端的一致性，还需要考虑输入和输出端的保证：输出端：需要实现以下两种写入方式之一：a) 幂等写入：操作可重复执行，但只导致一次结果更改实现端到端精确一次语义虽然复杂，但对于要求高数据一致性的应用来说至关重要。
Flink中的Exactly-Once语义是什么？请解释其作用和实现原理。
jakelihua
09-10 769
键控状态是根据输入数据的键进行分区的状态，而操作符状态是与输入数据无关的状态。Flink将所有状态都保存在可靠的分布式存储系统中，如分布式文件系统或分布式数据库，以便在故障恢复时能够恢复到一致的状态。这样，即使在发生故障时，Flink也可以使用最近的检查点来恢复状态，并确保数据处理从故障点继续进行。精确的状态恢复：当Flink从故障中恢复时，它会使用最近的检查点来恢复状态，并从检查点之后的数据开始重新处理。为了确保数据的精确一次性处理，Flink会在处理过程中使用全局唯一的标识符来跟踪每个事件的处理状态。
Flink的ExactlyOnce语义与Checkpoint的实现
淡定一生2333的博客
06-14 2271
本文主要是想了解下Flink如何实现Exactly_Once语义以及它的CheckPoint机制。 消息发送三种语义介绍： 我们在一般的流处理程序中，消息发送会有三种处理语义： At_Most_Once: 至多一次，表示一条消息不管后续处理成功与否只会被消费处理一次 At_Least_Once： 至少一次，表示一条消息从消费到后续的处理成功，可能会发生多次 Exactly_Once: 精确一次，表示一条消息从其消费到后续的处理成功，只会发生一次 ...
【大数据面试题】002 Flink 如何实现 Exactly-Once 语义
Jweilai
02-04 1187
最后，在数据消费端，需要确保消费者能够支持“事务性”提交，比如使用支持事务的数据库（如 MySQL）进行数据写入。这样，在发生故障时，Flink 可以回滚未完成的事务，并重新执行已提交的事务，从而保证数据的一致性和准确性。尽管在程序正常运行、资源充足的情况下实现 Exactly-Once 语义并不难，但实际生产环境中存在各种复杂情况和突发状况，因此为了可靠地实现 Exactly-Once，需要以下容错机制。这样，如果程序重启，可以准确地从未被消费的第一条数据开始读取，既不会多读也不会少读。
Flink Exactly-Once语义实现原理：大数据精准处理
AI天才研究院
05-04 890
在实时流处理场景中，数据以无限流的形式持续产生，系统需要在分布式、高并发、故障频发的环境下保证数据处理的准确性。Flink的Exactly-Once语义承诺每个输入事件仅会被处理一次并产生唯一确定的结果，这对于金融交易、实时对账、物联网监控等对数据准确性要求极高的场景至关重要。本文将深入解析Flink实现Exactly-Once语义的核心技术，包括分布式快照（Checkpoint）机制水印（Watermark）事件时间处理。
Flink 实时数据一致性与 Exactly-Once 语义保障实战
晴天彩虹雨的博客
05-10 775
本篇将围绕如何实现端到端的数据一致性、如何正确使用 Checkpoint、状态管理、Sink 的幂等性控制，以及与 Kafka / OLAP 系统的写入一致性设计进行详解
flink学习文档三 exactly-once精准一次实现原理
采集啄米记录贴
10-15 996
目的 flink相比其他计算引擎而言有一个重要优点就是可以支持精准一次的，相比于其他计算引擎大多只支持最少一次而言是一个重要特性。这里对flinkexactly-once 的使用进行分析，并对其原理进行学习记录。 学习框架图 exactly-once是什么 exactly-once语义指的是每条数据对最终结果的影响只有一次，无论期间硬件或者软件程序出现任何异常使得任务中断，将异常处理恢复flink任务后也不存在重复处理的数据或未处理数据。 exactly-once前提 ..
[Flink 基础]-- 端到端的精准一次语义实现
欢迎来到我的博客，一起探索代码里的世界！
07-13 4056
感谢英文原文：https://flink.apache.org/features/2018/03/01/end-to-end-exactly-once-apache-flink.html Apache Flink中的端到端精确一次处理概述（和Apache Kafka一样） 2018年3月1日Piotr Nowojski（@PiotrNowojski）和Mike Winters（@wints） ...
【译】Flink + Kafka 0.11端到端精确一次处理语义的实现
weixin_33836874的博客
02-22 538
本文是翻译作品，作者是Piotr Nowojski和Michael Winters。前者是该方案的实现者。 原文地址是https://data-artisans.com/blog/end-to-end-exactly-once-processing-apache-flink-apache-kafka 2017年12月Apache Flink社区发布了1.4版本。该版本正式引入了一个里程碑式的功能...
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本文演示了如何通过Flink CDC实现SqlServer到Elasticsearch的数据实时同步。主要步骤包括： 使用Docker Compose部署SqlServer 2019、Elasticsearch 7.6.0和Kibana 7.6.0环境 在SqlServer中创建inventory数据库和products/orders表，并开启CDC功能 配置Flink环境，添加SqlServer CDC和Elasticsearch连接器 在Flink SQL中定义CDC源表和ES目标表 通过SQL实现表关
Flink CDC 用 PolarDB-X CDC 实时同步数据到 Elasticsearch
hello.reader
11-21 5090
本文介绍了如何搭建基于Flink CDC、PolarDB-X和Elasticsearch的数据同步系统。主要内容包括：1)使用Docker Compose部署PolarDB-X、Elasticsearch和Kibana环境；2)准备Flink 1.18.0运行环境及CDC连接器；3)在PolarDB-X中创建商品表和订单表；4)启动Flink集群并配置CDC源表；5)创建Elasticsearch Sink表实现订单与商品信息的宽表同步。系统通过Flink CDC实时捕获PolarDB-X的变更数据，并将处
Flink CDC 用 Oracle CDC 实时同步数据到 Elasticsearch
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本文演示了如何使用Flink CDC连接Oracle数据库，实时捕获数据变更并同步到Elasticsearch。通过Docker Compose搭建了包含Oracle 19c、Elasticsearch 7.6.0和Kibana 7.6.0的环境。首先在Oracle中创建了PRODUCTS和ORDERS表并插入测试数据，然后配置Flink SQL连接器，实现从Oracle CDC源表读取数据，经过SQL Join处理后写入Elasticsearch索引，最终通过Kibana进行可视化展示。整个过程涵盖
SpringBoot集成Flink-CDC，实现对数据库数据的监听
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CDC 是（变更数据获取）的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据或数据表的插入、 更新以及删除等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。/*** 反序列化数据,转为变更JSON对象*/@Override//5.获取操作类型 CREATE UPDATE DELETE2 : 3;//7.输出数据/*** 从元数据获取出变更之前或之后的数据*/= null) {
Flink CDC 用 Db2 CDC 实时同步数据到 Elasticsearch
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本文介绍了如何通过Docker和Flink CDC实现Db2到Elasticsearch的实时数据同步。首先使用docker-compose部署Db2、Elasticsearch和Kibana环境。然后在Flink中配置Db2 CDC源表和Elasticsearch目标表，通过SQL建立同步管道。随后演示了在Db2中执行增删改操作后，数据如何实时反映到Elasticsearch索引中。文章还提供了Kibana查看数据的方法，并指出可扩展方向，如实时ETL、多表join等。整个流程构建了一个完整的Db2→Fl
Flink CDC系列之：数据接收器工厂类DorisDataSinkFactory
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zhengzaifeidelushang的博客
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Flink CDC系列之：数据接收器工厂类DorisDataSinkFactory
Kafka和Flink分别怎么实现exactly once
08-11
Kafka和Flink在实现Exactly-Once语义方面紧密协作，为流式数据处理提供了端到端的精确一次语义保证。这种语义确保每条消息在流处理应用中仅被处理一次，即使在发生故障的情况下也不会丢失或重复数据。 ### Kafka的Exactly-Once语义 Kafka通过其事务机制和幂等生产者实现了Exactly-Once语义。事务机制允许生产者在多个分区上原子性地写入数据，而幂等生产者则确保单个分区内的消息写入是幂等的，即即使消息被多次发送，消费者也只会看到一次。 - **幂等生产者（Idempotent Producer）**：通过在生产者端启用幂等性，Kafka会自动去重重复的消息，从而确保消息在单个分区内的精确一次语义。这种方式适用于简单的用例，不需要复杂的事务管理。 - **事务（Transactions）**：Kafka的事务机制允许生产者在多个分区上进行原子性操作，确保所有写入要么全部成功，要么全部失败。beginTransactions之后的所有写入操作在commitTransaction之后才会对消费者可见，如果发生故障或关闭事务，则所有操作都会被回滚[^4]。 ### Flink的Exactly-Once语义 Apache Flink通过其检查点机制（Checkpointing）和状态管理实现了Exactly-Once语义。Flink的状态后端和检查点机制确保在故障恢复时能够恢复到一致的状态。 - **检查点机制**：Flink定期创建分布式快照（检查点），记录算子的状态。在发生故障时，Flink会从最近的检查点恢复，并重新处理数据流，确保状态的一致性。 - **TwoPhaseCommitSinkFunction**：Flink提供了TwoPhaseCommitSinkFunction，它与Kafka的事务机制结合使用，实现了端到端的Exactly-Once语义。该函数在检查点开始时启动事务，并在检查点完成时提交事务。如果检查点失败，则事务会被中止，确保数据的一致性[^3]。 ### Kafka与Flink协作实现Exactly-Once语义 为了实现端到端的Exactly-Once语义，Flink和Kafka需要协同工作。具体流程如下： 1. **开启Kafka事务**：Flink的TwoPhaseCommitSinkFunction会在每个检查点周期开始时启动Kafka事务。 2. **写入Kafka**：Flink将处理后的数据写入Kafka，这些写入操作都在事务的上下文中进行。 3. **提交事务**：当Flink完成检查点并确认所有操作成功时，TwoPhaseCommitSinkFunction会提交Kafka事务，确保所有数据对消费者可见。 4. **故障恢复**：如果在检查点过程中发生故障，TwoPhaseCommitSinkFunction会回滚事务，确保未完成的操作不会对消费者可见。 通过这种方式，Flink和Kafka共同确保了从数据读取到处理再到写入的整个过程中，数据仅被处理一次，即使在发生故障的情况下也能保持一致性。 ### 示例代码 以下是一个简单的Flink程序示例，展示了如何使用TwoPhaseCommitSinkFunction将数据写入Kafka并实现Exactly-Once语义： ```java import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer; import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaTransactionState; import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.TwoPhaseCommitSinkFunction; import java.util.Properties; public class KafkaExactlyOnceExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建Flink执行环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置检查点间隔 env.enableCheckpointing(5000); // 读取输入数据流 DataStream<String> input = env.socketTextStream("localhost", 9999); // 配置Kafka生产者属性 Properties kafkaProps = new Properties(); kafkaProps.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092"); kafkaProps.setProperty("transaction.timeout.ms", "60000"); // 创建TwoPhaseCommitSinkFunction FlinkKafkaProducer<String> kafkaSink = new FlinkKafkaProducer<>( "output-topic", (key, value) -> new ProducerRecord<>(value.topic(), value.partition(), value.key(), value.value()), kafkaProps, FlinkKafkaProducer.Semantic.EXACTLY_ONCE ); // 将数据流写入Kafka input.map(new MapFunction<String, String>() { @Override public String map(String value) throws Exception { return value; } }).addSink(kafkaSink); // 启动Flink作业 env.execute("Kafka Exactly Once Example"); } } ``` 在上述代码中，`FlinkKafkaProducer`使用了`Semantic.EXACTLY_ONCE`语义，确保数据写入Kafka时实现Exactly-Once语义。 ###
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