Flink 实现至少一次和精确一次语义的案例

最新推荐文章于 2025-05-22 21:40:23 发布

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文章标签： flink 大数据

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本文详细介绍了如何使用 Apache Flink 实现至少一次和精确一次语义，包括启用检查点机制实现至少一次语义，以及通过事务性写入和状态后端实现精确一次语义。示例代码帮助理解这两种语义在大数据处理中的应用。

Flink 实现至少一次和精确一次语义的案例

在大数据处理中，数据的准确性和一致性是非常重要的。Apache Flink 是一个流式处理引擎，支持多种语义保证，其中包括至少一次语义（AT_LEAST_ONCE）和精确一次语义（EXACTLY_ONCE）。本文将介绍如何使用 Flink 实现这两种语义的案例，并提供相应的源代码。

首先，我们将讨论如何使用 Flink 实现至少一次语义。至少一次语义确保每条消息至少被处理一次，但允许重复处理。在 Flink 中，实现至少一次语义的关键是使用可重放源（replayable source）和检查点（checkpointing）机制。

以下是一个使用 Flink 实现至少一次语义的示例代码：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.

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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-对齐和不对齐，精准一次和至少一次

qq_40382400的博客

08-12

2015

精准一次怎么保证？可以设置为以下2个对齐当有一个barrier比较快时，输入缓冲区阻塞，当另外一个barrier到来时，才进行备份，所以数据不会重复。优点：不会造成数据重复缺点：会造成数据积压，OOM 不对齐当有一个barrier到来时，直接将barrier置到最后，然后将所有缓冲区的数据和状态进行备份，然后将kafka提交，然后将慢的barrier也置到最后，将所有缓冲区的数据和状态进行备份，然后将kafka提交。优点：加快了ck 缺点：由于备份了大

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一文搞懂Flink内部的Exactly Once和At Least Once

夫唯不争，故天下莫能与之争。

04-03

5683

看完本文，你能get到以下知识介绍CheckPoint如何保障Flink任务的高可用 CheckPoint中的状态简介如何实现全域一致的分布式快照？什么是barrier？什么是barrier对齐？证明了：为什么barrier对齐就是Exactly Once？为什么barrier不对齐就是 At Least Once？ Flink简介 Apache Flink® - ...

Flink中ExactlyOnce与AtleastOnce

m0_57320261的博客

08-12

1282

理解这两种语义,首先要了解Barrier流的barrier是Flink的Checkpoint中的一个核心概念.多个barrier被插入到数据流中,然后作为数据流的一部分随着数据流动(有点类似于Watermark),这些barrier不会跨越流中的数据每个barrier会把数据流分成两部分:一部分数据进入当前的快照,另一部分数据进入下一个快照.每个barrier携带者快照的id.barrier不会暂停数据的流动,所以非常轻量级。...

Flink1.12-End-to-End Exactly-Once一次性语义

weixin_48143996的博客

07-02

699

流处理引擎通常为应用程序提供了三种数据处理语义：最多一次、至少一次和精确一次。如下是对这些不同处理语义的宽松定义(一致性由弱到强)： At most noce < At least once < Exactly once < End to End Exactly once At-most-once-最多一次有可能会有数据丢失这本质上是简单的恢复方式，也就是直接从失败处的下个数据开始恢复程序，之前的失败数据处理就不管了。可以保证数据或事件最多由应用程序中的所有算子处理一次。这意味着如果

Flink Exactly-Once语义实现原理：大数据精准处理

AI天才研究院

05-04

897

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入门之对checkpoint和Flink内部精确一次性消费的理解

bradyM的博客

12-10

2558

Flink--Checkpoint机制原理前言一、如何理解flink中state(状态)Ⅰ、state理解Ⅱ、案例理解stateⅢ、为什么需要state管理Ⅳ、理想中的state管理二、如何理解flink中checkpoint(检查点)Ⅰ、执行流程Ⅱ、ck保存了什么Ⅲ、单分区单并行度执行流程详解Ⅳ、多分区多并行度执行流程详解三、如何理解Flink内部精确一次消费Ⅰ、barrier对齐Ⅱ、barrier不对齐Ⅲ、barrier对齐与不对齐的影响参考博客前言最近有个项目涉及到要用RocksDB做增量Chec

深入了解大数据领域Flink的时间语义

最新发布

AI天才研究院

05-22

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在流处理场景中，数据的“时间”属性直接影响计算结果的业务意义。例如，电商平台统计“双11当天20:00-20:30的订单量”时，若仅依赖系统处理时间（如服务器时钟），可能因网络延迟或计算节点负载不均导致统计偏差。三种时间类型（事件时间、处理时间、摄入时间）的定义与适用场景水位线（Watermark）的生成、传播与延迟处理机制时间语义与窗口计算的协同工作原理工程实践中的常见问题与调优策略核心概念：明确三种时间类型的定义与差异算法原理：深入解析水位线的数学模型与传播机制。

Exactly Once(不丢不重)语义在Flink中的实现

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flink知识点

qq_32278923的博客

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flink常考知识点汇总

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【代码】Flink的一致性。

Flink详解Exactly-Once机制

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前言通常情况下，流式计算系统都会为用户提供指定数据处理的可靠模式功能，用来表明在实际生产运行中会对数据处理做哪些保障。一般来说，流处理引擎通常为用户的应用程序提供三种数据处理语义：最多一次、至少一次和精确一次。最多一次（At-most-Once）：用户的数据只会被处理一次，不管成功还是失败，不会重试也不会重发。至少一次（At-least-Once）：系统会保证数据或事件至少被处理一次。如果中间发生错误或者丢失，那么会从源头重新发送一条然后进入处理系统，所以同一个事件或者消息会被处理多次。

flink如何实现恰好一次

u011624157的专栏

03-19

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实现恰好一次需要在数据源+计算引擎+sink端都做处理，其中各部分需要满足的条件如下： 1、数据源可记录消费位点可重放数据流(当下游计算失败重启时可以重新消费某些数据) 2、计算引擎有checkpoint来保存状态(当任务失败时从检查点重新启动任务即可，需要保存的状态有当前计算得到的值和数据流的消费位点) 3、sink端可以实现二段提交，如果上游任务失败，之前写入的数据需要回滚 ...

Flink与kafka端到端完全一次语义概述

怀素的专栏

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这篇文章改编自2017年Flink Forward柏林的Piotr Nowojski的演讲。您可以在Flink Forward Berlin网站上找到幻灯片和演示文稿。 2017年12月发布的Apache Flink 1.4.0为Flink引入了一个重要的流程处理里程碑：一个名为TwoPhaseCommitSinkFunction的新功能（此处为相关的Jira），它提取了两阶段提交协议的通用逻辑...

详解flink exactly-once和两阶段提交

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1902

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。在 Flink 1.4 版本之前，精准一次处理只限于 Flink 应用内，也就是所有的 Operator 完全由 Flink 状态保存并管理的才能实现精确一次处理。

Flink exactly-once机制

kankan_s的专栏

09-05

243

Flink 提供了一些内置的支持 Exactly-Once 的 Sink，例如 Flink Kafka Producer。Flink 提供了 Exactly-Once 语义，这是一种高度可靠的流式数据处理保障，确保每个事件都会被处理一次且仅一次，即使在发生故障或重启时也是如此。例如，如果您将事件写入外部数据库，确保写操作是幂等的，以防止数据重复写入。确保作业是有状态的，这意味着在处理事件时会维护一些状态信息，例如累加器或窗口聚合。启用 Flink 的 checkpoint 机制，定期保存作业的状态快照。

Flink的checkpoint怎么内部保证精准消费

day_ue的博客

10-12

688

1 流计算中流的状态 1.1 数据状态首先是流数据状态。在流计算过程中，我们需要处理事件窗口、时间乱序、多流关联等问题。解决这些问题，通常需要对部分流数据进行临时缓存，并在计算完成时再将这些临时缓存清理掉。因此，我们将这些临时保存的部分流数据称为“流数据状态”。 1.2 信息状态在流计算过程中，我们会得到一些有用的业务信息，比如时间维度的聚合值、关联图谱的一度关联节点数、CEP 的有限状态机等，这些信息会在后续被继续使用，从而需要将它们保存下来。同时在之后的流计算过程中，这些信息还会被不断地查询和更新。

Flink端对端的仅一次语义

qq_40870024的博客

12-07

2024

数据处理语义的概念 **批处理：**批处理任务失败，支持replay重跑就可 **流处理：**需要机制能够保证任务出错或数据出错时能够保证数据是正确有效的。批注数据出现故障了(计算错误),还能进行恢复并重新计算,保证数据有效处理一次.在计算时:比如1+2+3+4+,在+5的时候报错,恢复后重新从+5开始计算,所以我们需要把中间结果通过checkpoint存起来在写出端,出现写入错误,重写时会出现重复,需要幂等写入或事务机制数据处理语义的分类 At-least-Once 至少一次语义，允许重复 At-M

全面剖析Flink CheckPoint机制与Exactly Once和At Least Once语义

探索大数据世界 - 深入解析数据存储、分布式计算与人工智能

03-10

5186

看完本文，你能 get 到以下知识：介绍 CheckPoint 如何保障 Flink 任务的高可用 CheckPoint 中的状态简介如何实现全域一致的分布式快照？什么是 barrier？什么是 barrier 对齐？证明了：为什么 barrier 对齐就是 Exactly Once，为什么 barrier 不对齐就是 At Least Once。 Flink 简介有状态函数和运算符...

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Flink通过状态管理、检查点（Checkpoint）以及精确一次（exactly-once）语义来实现容错。Flink的容错机制保证了即使在发生故障的情况下，数据处理的准确性和一致性也不会受到影响。 4. Flink Connector Connector...