Flink 整合 Kafka (实现 Exactly-Once)

最新推荐文章于 2025-04-05 19:00:09 发布
最新推荐文章于 2025-04-05 19:00:09 发布
阅读量4.5k 收藏 12
点赞数 9
分类专栏： # Flink
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lzb348110175/article/details/104363792
版权
Flink 专栏收录该内容
34 篇文章 ¥39.90 ¥99.00
订阅专栏
本文详细介绍了如何在Flink中整合Kafka以实现Exactly-Once语义，包括Exactly-Once的定义、Flink的源和接收器支持，以及通过示例代码展示如何配置和测试确保在任务异常重启后不重复消费数据。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

本文开头附：Flink 学习路线系列 ^ _ ^

Flink 整合 Kafka 基本步骤，请参考：Flink 基础整合 Kafka。本文仅用来介绍 Flink 整合 Kafka 实现 Exactly-Once。

1.什么是Exactly-Once

       恰好处理一次的意思。不管在处理的时候是否有异常发生，计算的结果都一样。即使在发现机器或者软件故障时，都不会出现数据丢失以及重复处理的情况。（就是每条数据只会被处理一次）

       Flink 中哪些 Source 、Sink支持 Exactly-Once 呢，Flink官方文档(链接)为我们做了描述。如下图所示：

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
【Kafka】Kafka 实现 Exactly-once （ack机制、高水位）
九师兄
08-23 1279
这个acks参数在kafka的使用中，是非常核心以及关键的一个参数，决定了很多东西。Kafka producer有三种ack机制 初始化producer时在config中进行配置ack等于0：意味着producer不等待broker同步完成的确认，继续发送下一条(批)信息提供了最低的延迟。但是最弱的持久性，当服务器发生故障时，就很可能发生数据丢失。例如leader已经死亡，producer不知情，还会继续发送消息broker接收不到数据就会数据丢失。ack等于1（默认）
Flink笔记(二十三)：Flink 整合 Kafka (实现 Exactly-Once)
01-07
Flink 整合 Kafka 基本步骤，请参考：Flink 基础整合 Kafka。本文仅用来介绍 Flink 整合 Kafka 实现 Exactly-Once。 1.什么是Exactly-Once        恰好处理一次的意思。不管在处理的时候是否有异常发生，计算的结果都一样。即使在发现机器或者软件故障时，都不会出现数据丢失以及重复处理的情况。（就是每条数据只会被处理一次）        Flink 中哪些 Source 、Sink支持 Exactly-Once 呢，Flink官方文档(链接)为我们做了描述。如下图所示： Source： Sink：        我们发现很多都是 a
Kafka 和 Flink的讲解
最新发布
不辉放弃的博客
04-05 1408
【代码】Kafka 和 Flink的讲解。
Flink基于kafka的 Exactly-Once
Baron_ND的博客
06-11 823
Apache Flink 自2017年12月发布的1.4.0版本开始，为流计算引入了一个重要的里程碑特性：TwoPhaseCommitSinkFunction（相关的 Jira）。它提取了两阶段提交协议的通用逻辑，使得通过 Flink 来构建端到端的 Exactly-Once 程序成为可能。同时支持一些数据源（source）和输出端（sink），包括 Apache Kafka 0.11及更高版本。它提供了一个抽象层，用户只需要实现少数方法就能实现端到端的 Exactly-Once 语义。 本文作者是 P
flink读写kafka保证端到端exactly-once
yiweiyi329的博客
10-13 1910
flink读写kafka保证exactly-once
flink+kafka 如何保证精准一次
chbxw
11-10 2004
在Flink与Kafka的集成中，要实现精确一次（exactly-once）处理语义，需要确保在发生故障时，无论是数据的重复还是丢失都不会发生。
Flink集成Kafka
齐世伟的博客
02-21 910
Flink集成Kafka Flink可以用于Kafka的生产者，也可以用于Kafka的消费者。 Flink作为生产者 需要创建FlinkKafkaProducer对象作为生产者向Kafka中发送消息 代码实现 public class MyFlinkKafkaProducer { public static void main(String[] args) throws Exception { // TODO 1. 获取执行环境 StreamExecut
从0到1Flink的成长之路(二十一)-Flink+Kafka实现End-to-End Exactly-Once代码示例
熊老二的博客
07-10 358
Flink+Kafka实现End-to-End Exactly-Once https://ververica.cn/developers/flink-kafka-end-to-end-exactly-once-analysis/ package xx.xxxxxx.flink.exactly; import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema; import org.apache.flink.streaming.api.C
Flink+Kafka如何实现端到端的exactly-once语义
shkstart的博客
06-27 465
我们知道，端到端的状态一致性的实现，需要每一个组件都实现，对于Flink + Kafka的数据管道系统（Kafka进、Kafka出）而言，各组件怎样保证exactly-once语义呢？ 内部 —— 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 source —— 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 sink —— kafka producer作为si
Flink在kafka中Exactly-Once原理解说
辉哥大数据
09-19 3278
翻译来源：Apache Flink中的端到端完全一次处理概述（与Apache Kafka一样！） Apache Flink中的端到端完全一次处理概述（与Apache Kafka一样！） 2018年3月1日Piotr Nowojski（@PiotrNowojski）和Mike Winters（@wints） 这篇文章改编自2010年Flink Forward Berlin的Piotr Nowojsk...
flink整合kfaka
weixin_42456166的博客
03-02 408
在Flink应用程序中使用Kafka数据源和输出：将Kafka数据源和输出对象传递给Flink的DataStream API，使用Flink提供的转换操作和算子，进行数据处理和流处理操作。在这里，我们使用Flink的DataStream API从Kafka主题中读取数据，然后进行简单的过滤和转换操作，最后将数据发送回另一个Kafka主题。创建Kafka数据输出：使用Flink Kafka连接器提供的KafkaProducer类，创建一个数据输出，将数据发送到Kafka主题中。
Flink Kafka整合
GavinKai
04-02 895
Apache Kafka 连接器 Flink 提供了Apache Kafka连接器，用于从 Kafka topic 中读取或者向其中写入数据，可提供精确一次的处理语义。 依赖 Kafka Consumer DeserializationSchema 配置 Kafka Consumer 开始消费的位置 Kafka Consumer 和容错 Kafka Consumer Topic 和分区发现 Kafka Consumer 提交 Offset 的行为配置 Kafka Consum..
Flink端到端的精确一次（Exactly-Once）
大头皮鞋的博客
06-04 3189
Flink端到端的精确一次。
Flink+Kafka整合的实例
weixin_30361753的博客
08-15 1089
Flink+Kafka整合实例 1.使用工具Intellig IDEA新建一个maven项目，为项目命名为kafka01。 2.我的pom.xml文件配置如下。 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmln...
Flink与Kafka集成
AI天才研究院
01-18 4209
1.背景介绍 Flink与Kafka集成是一种常见的大数据处理技术，它可以帮助我们实现实时数据处理和分析。Flink是一个流处理框架，可以处理大量数据并提供实时分析功能。Kafka是一个分布式消息系统，可以用于构建实时数据流管道。在本文中，我们将深入了解Flink与Kafka集成的背景、核心概念、算法原理、代码实例等方面。 1.1 Flink的背景 Flink是一个开源的流处理框架，由Apa...
Kafka和Flink的Exactly Once分析
日句灬的博客
08-31 1492
Kafka的Exactly Once 聊到Kafka的Exactly Once，首先就必须对Kafka的Producer和Consumer的工作模式有个基础了解，我们先来看看Kafka Producer的工作模式： 1.Kafka Producer Kafka Producer的数据可靠性机制规定如下： 为保证 producer 发送的数据，能可靠的发送到指定的 topic， topic 的每个 partition 收到producer 发送的数据后， 都需要向 producer 发送ack（acknowl
Flink 整合 Kafka(未实现Exactly-Once)
扛麻袋的少年的博客
02-07 1786
Flink学习笔记(九)：1.准备工作       1.ZooKeeper集群安装:如不了解ZooKeeper的安装，请点击链接了解：ZooKeeper集群的安装       2.Kafka集群安装:如不了解ZooKeeper的安装，请点击链接了解：Kafka集群的安装   &nbsp...
 Flink+Kafka如何实现端到端的exactly-once语义
qq_34158117的博客
08-07 859
Flink+Kafka如何实现端到端的exactly-once语义 我们知道，端到端的状态一致性的实现，需要每一个组件都实现，对于Flink + Kafka的数据管道系统（Kafka进、Kafka出）而言，各组件怎样保证exactly-once语义呢？ 内部 —— 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 source —— 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.
flink-17 flink集成kafka
a3125504x的博客
09-24 991
flink集成kafka前言kafka作为flink的sourcekafka作为flink的sinkpom依赖官网 前言 Flink提供了一个特有的kafka connector去读写kafka topic的数据。flink消费kafka数据，并不是完全通过跟踪kafka消费组的offset来实现去保证exactly-once的语义，而是flink内部去跟踪offset和做checkpoint去实现exactly-once的语义，而且对于kafka的partition，Flink会启动对应的并行度去处理ka
Flink实现Kafka到Mysql的Exactly-Once
05-25
在Flink中实现Kafka到MySQL的Exactly-Once，可以使用Flink的两个特性：可重复性检查点（exactly-once checkpointing）和事务。具体的步骤如下： 1. 将Kafka作为Flink的数据源，使用Flink的Kafka Consumer将数据流接收到Flink中。 2. 在Flink中开启可重复性检查点，确保每个接收到的数据都被精准地处理一次。 3. 使用Flink的事务支持来确保数据的Exactly-Once处理。具体的实现方式是将数据写入到MySQL时，将写入操作放在一个事务中，并在事务提交时将MySQL的binlog offset保存到Flink的状态中。 4. 在Flink的可重复性检查点中，将MySQL的binlog offset也保存到checkpoint状态中。当Flink恢复时，可以通过比较binlog offset和checkpoint状态来确保数据的Exactly-Once处理。 需要注意的是，为了确保Exactly-Once处理，Kafka和MySQL的事务隔离级别需要设置为可重复读。同时，MySQL需要开启binlog，以便Flink可以获取到offset信息。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

扛麻袋的少年

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值