实时数仓kafka 乱序问题

最新推荐文章于 2025-04-08 12:00:00 发布
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分类专栏： 数据仓库技术体系 文章标签： 大数据
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chenshijie2011/article/details/132314073
本文探讨了实时数仓Kafka在处理数据时遇到的乱序问题，包括源头消息乱序，以及数据加工过程中的乱序现象。通过对业务数据全量迁移MySQL的分析，阐述了数据流转中的挑战和解决方案。

由于我们的消息源是通过
1 源消息乱序 由于我们的业务数据是整库从mysql

2 加工乱序

记 - Flink SQL Upsert Kafka Sink 数据乱序排查与解决思路【业务数据任意修改】
a123147abc的博客
07-18 3284
Flink SQL Upsert Kafka Sink 数据乱序
Apache Flink 如何处理实时场景中的乱序数据
天道酬勤
12-01 1255
一、流式计算的未来 在谷歌发表了 GFS、BigTable、Google MapReduce 三篇论文后，大数据技术真正有了第一次飞跃，Hadoop 生态系统逐渐发展起来。 Hadoop 在处理大批量数据时表现非常好，主要有以下特点： 计算开始之前，数据必须提前准备好，然后才可以开始计算； 当大量数据计算完成之后，会输出最后计算结果，完成计算； 时效性比较低，不适用于实时计算； 而随着实时推荐、风控等业务的发展，数据处理时延要求越来越高，实时性要求也越来越高，Flink 开始在社区崭露头角。 Apach
流式处理中如何处理数据乱序问题
huangzhigao886的博客
02-26 1006
解决数据乱序的问题的三种窗口机制 1、设定固定时间间隔的session窗口： 理论顺序为a,b,c,d 每个session窗口是存在间隔的，计算这个间隔合理值，如果为1小时，则窗口实例在1小时之内，窗口d之后的1小时没有观察到更早的数据，则计算这个窗口中的值，劣势在与需要多等待1小时才能得到计算的结果 2、设置watermark 3、利用触发器实时生成近似结果 ...
Python之海量数据乱序，生成乱序数据，有序变乱序
gznc_pcc的博客
02-08 1759
一、前言 在做数据库作业时遇到的问题。 作业要求： • 实现一个基于嵌套循环策略的两表连接算法 » 数据生成器下载：https://download.youkuaiyun.com/download/vpqtxzmzezeqjj9977/12078256 当前难点在于生成的数据时顺序的，我们需要将其数据乱序化。 数据生成过程：https://blog.youkuaiyun.com/vpqtxzmzezeqjj9977/a...
实时数仓系列-网易云音乐基于 Flink + Kafka 的实时数仓建设实践
Q54665642ljf的博客
08-04 719
基于这种将大的 Topic 分发成小的 Topic 的方法，大大减轻了集群的压力，提升了性能，另外，最初使用的是静态的分发规则，后期需要添加规则的时候要进行任务的重启，对业务影响比较大，之后我们考虑了使用动态规则来完成数据分发的任务。A3：在运行的过程中我们有一个分发的服务，在分发的过程中我们会根据一定的规则来检测哪些数据是异常的，哪些是正常的，然后将异常的数据单独分发到一个异常的 Topic 中去做查询等，后期用户在使用的过程中可以根据相关指标和关键词到异常的 Topic 中去查看这些数据。...
实时数仓之实时数仓架构(Doris)
道可道非常道
03-21 2649
数据装载由Flink驱动，通过对ODS流进行Join、聚合和转行操作、以及对外部表以Lookup Join方式清洗数据(切记不能过分冗余维度数据，底层对数据做分离是核心设计思想，冗余越是过分、维护成本越高)，明细结果kafka保留一份，并将结果模型数据同步Doris持久保存，以便数据应用引用，Doris数据根据业务情况可以选择基于离线数据回刷昨日数据方案修复数据。从离线数仓同步维表，这类维表实时加工成本太高，且变化不大，可以承担部分不一致性，那么可以采用昨日离线数据同步到redis供etl使用；
实时数仓之实时数仓架构(Hudi)
道可道非常道
03-27 2471
Flink和Hudi组合实现湖仓一体架构，目前也是业界讨论比较多的一套架构方案，这也得益于Flink和Hudi社区的快速发展，对于组件的特性支持越来越丰富。历史实时数据对齐：如果底层面向业务过程设计，那么根据合理的时间戳属性，是可以严格区分历史数据和实时数据区别的，这种情况可以考虑通过离线数据补全缺失数据。事实表按照业务过程建设，一般业务过程数据不存在更新所以单个key也不存在重复发射的情况，即使存在数据重发，也可以通过ETL规则提前规避掉，这种思路对于下游数据任务加工都比较友好。
实时数仓 大数据 Hadoop flink kafka
优快云HXW的博客
03-14 1641
⼀、实时数仓建设背景 实时需求⽇趋迫切 ⽬前各⼤公司的产品需求和内部决策对于数据实时性的要求越来越迫切，需要实时数仓的能⼒来赋能。传统离 线数仓的数据时效性是 T+1，调度频率以天为单位，⽆法⽀撑实时场景的数据需求。即使能将调度频率设置成 ⼩时，也只能解决部分时效性要求不⾼的场景，对于实效性要求很⾼的场景还是⽆法优雅的⽀撑。因此实时使 ⽤数据的问题必须得到有效解决。 实时技术⽇趋成熟 实时计算框架已经经历了三代发展，分别是：Storm、SparkStreaming、Flink，计算框架越来越成熟。 ⼀⽅⾯
Hologres实时数仓在B站游戏的建设与实践
bilibili_TC的博客
04-08 1309
实时数据仓库是近年来数据技术领域内的一大发展潮流。构建一个能够实现高吞吐量写入与更新、端到端全链路实时处理以及低延迟、高并发的实时数据仓库，一直是众多企业面临的重大挑战。随着B站游戏业务的快速发展，对数据的实时应用需求也日益增加。单点式实时指标计算模式已难以支撑日益复杂的实时业务需求，因此，构建一个稳定、高效的实时数据仓库变得迫在眉睫。
实时数仓：数据湖 + Flink当前实时数仓中非常主流且高效的方案之一
z1941563559的博客
01-02 1795
是的，是当前实时数仓中非常主流且高效的方案之一，特别是在需要处理海量数据、实时分析和低延迟查询的场景下。这种方案结合了数据湖的弹性存储能力和 Flink 的强大实时计算能力，解决了传统数据仓库在实时性和灵活性方面的不足。
关于时序数据流经Kafka之后可能产生乱序的原因和解决方法
qq_44962429的博客
05-11 4853
博主最近在做数据迁移的工作，但是在迁移的过程中遇到了一个问题，数据总是无缘无故的丢失，而且我的日志也没有报任何的错误异常信息，后经过排查，flink在消费kafka的时候我是通过事件时间处理数据的，有水位线的概念，由于kafka中的数据有大量的乱序现象，而且乱序的时间也比较严重，虽然写入数据的工作不是博主做的，但是抱着求知的心态，还是差了一下是什么原因会导致kafka中的数据出现乱序。 kafka简介：Kafka 作为一个流行的消息队列，以分布式高性能，高可靠性等特点已经在多种场景下广泛使用。 但在实际部署
flinksql下的时间日期格式转换
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flinksql里面最常用的事情就是时间格式转换，比如各种时间格式转换成TIMESTAMP(3).
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Host is blocked because of many connection errors; unblock with ‘mysqladmin flush-hosts’ 解决方法 环境：centos6.5，mysql5.1.17错误：Host is blocked because of many connection errors; unblock with ‘mysqladmin flu
oracle 安装 must be configured to display at least 256 colors 问题
科学的N次方
10-11 8220
Checking Temp space: must be greater than 120 MB. Actual 29477 MB Passed Checking swap space: must be greater than 150 MB. Actual 511 MB Passed Checking monitor: must be configured to displ
kafka的分区的leader和follower
科学的N次方
06-20 5790
在kafka中，每个topic都可以配置多个分区以及多个副本。每个分区都有一个leader以及0个或者多个follower,在创建topic的时，kafka会将每个分区的leader均匀的分配在每个broker上。我们正常使用kafka是感觉不到leader，follower的存在的。但其实，所有的读写操作都是由leader处理，而所有的follower都复制leader的日志数据文件，如果leader出现故障时，follower就会被选举为leader。所以，可以这样说： kafka中的leader负责处
hadoop、hbase、hive、zookeeper版本对应关系
科学的N次方
09-14 4190
hadoop与hbase哪些版本兼容？ hadoop与hive哪些版本兼容？ hbase与hive哪些版本兼容？ hbase与zookeeper哪些版本兼容？在安装hadoop生态组件的时候，第一步就是要确认好兼容性。以下是Hadoop和Hbase的兼容性：我整个的安装环境的 hadoop2.7.3+Hbase-1.2.4+hive-2.1.1+sqoop-1.99.7+zookeeper-
mysql 报com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.CommunicationsException
科学的N次方
01-11 3661
早上看日志发现连接超时报错： Caused by: com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.CommunicationsException: The last packet successfully received from the server was48477 seconds ago.The last packet sent successfully to the s
Flink部署报错 6123端口起不来
科学的N次方
04-19 3638
问题描述： 启动集群之后，报错为： org.apache.flink.runtime.net.ConnectionUtils - Failed to connect from address ‘/127.0.0.1’: Connection refused org.apache.flink.runtime.net.ConnectionUtils - Trying to connect to address localhost/127.0.0
实时数仓回归
最新发布
09-19
### 技术原理 实时数仓回归本质上是在实时数据仓库的环境下运用回归分析技术。实时数据仓库会持续不断地接收、处理和存储实时数据，这些数据具有时效性强、数据量大且变化快的特点。回归分析则是一种统计方法，用于建立因变量和一个或多个自变量之间的关系模型。在实时数仓中，通过对实时流入的数据进行采样、特征提取，利用预先训练好的回归模型（如线性回归、逻辑回归等）对新数据进行预测。例如线性回归模型通过最小化误差的平方和来找到数据的最佳拟合直线，公式为 \(y = \beta_0+\beta_1x_1+\cdots+\beta_nx_n+\epsilon\) ，其中 \(y\) 是因变量， \(x_i\) 是自变量， \(\beta_i\) 是回归系数， \(\epsilon\) 是误差项。实时数仓会不断根据新数据更新回归模型的参数，以保证模型的准确性和适应性。 ### 实现方法 - **数据采集**：借助 Kafka 等消息队列来收集来自不同数据源（如业务系统日志、传感器数据等）的实时数据。Kafka 具有高吞吐量、低延迟的特点，能够保证数据的实时传输。 ```python from kafka import KafkaConsumer consumer = KafkaConsumer('topic_name', bootstrap_servers='localhost:9092') for message in consumer: print(message.value) ``` - **数据处理**：采用 Flink 等实时计算框架对采集到的数据进行清洗、转换和特征提取。Flink 支持事件时间处理，能够处理乱序数据，保证计算结果的准确性。 ```python from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment() stream = env.socket_text_stream('localhost', 9999) result = stream.map(lambda x: x.upper()) result.print() env.execute("Data Processing Job") ``` - **模型训练与更新**：使用机器学习库（如 Scikit - learn）训练回归模型，并根据实时数据更新模型。可以定期或者当数据发生显著变化时对模型进行重新训练。 ```python from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np X = np.array([[1], [2], [3], [4]]) y = np.array([2, 4, 6, 8]) model = LinearRegression() model.fit(X, y) ``` - **预测与存储**：将处理后的数据输入到回归模型进行预测，并将结果存储到实时数仓（如 HBase、ClickHouse 等）中，方便后续查询和分析。 ### 应用场景 - **金融风险预测**：实时监控金融市场数据（如股票价格、利率等），通过回归模型预测金融风险，帮助投资者及时做出决策。例如，根据历史数据和实时市场信息预测股票价格的走势，评估投资组合的风险。 - **工业生产质量控制**：在工业生产过程中，实时采集设备运行数据（如温度、压力、转速等），利用回归模型预测产品质量指标。当预测结果超出正常范围时，及时调整生产参数，保证产品质量的稳定性。 - **交通流量预测**：通过实时收集交通传感器数据（如车流量、车速等），运用回归模型预测交通流量，为交通管理部门提供决策支持，如优化信号灯时间、规划交通路线等。
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