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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.Flink 的精确一次（Exactly-Once）语义
组件如何贡献于精确一次例子Flink 运行时通过Checkpoint机制定期保存状态快照，故障时回滚。状态回滚到上个检查点。数据源 (Source)必须支持可重放，以便从记录的偏移量重新读取。可以基于 Offset 重新消费。输出端 (Sink)必须支持事务写入，与 Checkpoint 机制配合实现两阶段提交。Kafka Sink：写入事务性消息。JDBC Sink：利用数据库事务。因此，Flink 的精确一次语义是一个端到端的保证，需要Source、Flink 本身、Sink 三者共同协作。
Flink之实现kafka端到端的精确一次
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？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。内部 —— 利用checkpoint机制，把状态存盘，发生故障的时候可以恢复，保证部的状态一致性。sink端：精确一次，依赖kafka的两阶段提交。
flink重温笔记（十二）： flink 高级特性和新特性（1）——End-to-End Exactly-Once（端到端精确一致性语义）
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[Flink 基础]-- 端到端的精准一次语义实现
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） ...
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