Flink at most once 11 Windowed Word Count Flink 不同 StateBackends 吞吐量对比 Figure 3. But still, Flink might process the same event multiple times. After reading this post and this documentation, I have a basic understanding that checkpoint barriers are employed to achieve this. At most once < At least once < Exactly-Once < End-TO-End Exactly-Once. At most once 《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》Flink Exactly-once实现原理解析Flink的“精准一次”处理语意是，Flink提供了一个强大的语义保证，也就是说在任何情况下都能保证数据对应用生产的效果只有一次，不会多也不会少。 状态一致性分类AT-MOST-ONCE In cases of at most once semantics, request is sent again in case of failure, but request is filtered on the server for duplicates. Pravega [4] is a storage system that exposes Stream as storage primitive for continuous and unbounded data. Depending on your application, 文章浏览阅读395次，点赞2次，收藏2次。第1章 流计算语义1. 1. In general this tends to increase latency; how much it This blog post provides an overview of how Apache Flink and Pravega Connector works under the hood to provide end-to-end exactly-once semantics for streaming data pipelines. When using Apache Flink with Apache Kafka as both the source Flink内部的Exactly-Once. The following is a loose definition of these different processing semantics (consistency from weak to strong): at most noce < at least once < exactly once < end to end exactly once. At most once - For the lowest latency, messages can be sent asynchronously in a “fire and forget” way, meaning the producer does not wait for any acknowledgement that messages were received, or for more latency, but less risk of message loss, the producer can wait for acknowledgment from the leader broker. Following process is about Kafka -> Flink(but of course, there are similar mechanisms in other popular services too). Storm 将 ACKer 数量设置为零后，每条消息在发送时就自动 ACK，不再等待 Bolt 的 ACK， 也不再重发消息，为 At Most Once 语义。 上图中蓝色柱形为 At Least Once 的吞吐量，浅蓝色柱形为 At Most Once 的吞吐量。 Flink入门系列文章主要是为了给想学习Flink的你建立一个大体上的框架，助力快速上手Flink。学习Flink最有效的方式是先入门了解框架和概念，然后边写代码边实践，然后再把官网看一遍。 处理次数分为：At-Most-Once、At-Least-Once 文章浏览阅读3. 3Exactly-once- 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 文章浏览阅读471次。文章详细介绍了Flink如何实现精确一次的处理语义，包括分布式快照机制、Barrier的概念以及两阶段提交的重要性。Flink通过这些机制确保数据在系统内的处理是精确一次的，但实现端到端的精确一次还需要source和sink的支持。两阶段提交是通过beginTransaction、preCommit、commit和abort四个 Exactly-once processing enhances data quality, system reliability, and operational efficiency in stream processing. Events are guaranteed to be processed “exactly once” by all operators in the stream application, even in the event of various failures. I'm aware that Flink provides both Exactly-Once and At-Least-Once semantics for ensuring fault tolerance. 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 本文将详细介绍 Flink 如何实现 Exactly-Once 语义，并通过示例代码展示如何在 Flink 应用程序中应用这一特性。 Exactly-Once 语义概述 在流处理系统中，数据处理的语义通常分为三种：最多一次（At-most-Once）、至少一次（At-least-Once）和精确一次（Exactly-Once）。 exactly once VS at least once其实就是对非对齐barrier的理解。exactly once: 当程序恢复时， 下游的算子已经出现过的状态不会再出现一次， 而是继续往下消费，出现新的状态。at least once：当程序恢复时，下游的算子的某个分区，由于barrier早到了， 导致会继续往下消费数 Flink Exactly Once Flink Exactly Once 语意是基于Chandy-Lamport这个算法的思想的改进版，引入了barrier，可以在不停止整个流处理系统的前提下，保存和恢复每个subtask的snapshot，让每个节点独立地做状态保存和恢复。Chandy-Lamport 算法 Initiating a snapshot: 也就是开始创建 snapshot，可以由系统中的任意一个进程发起 Kafka消息送达语义详解. 讨论一下分布式系统传输过程中常见的at least once 还是 at most once 问题。一般在一次传输过程中，失败与否是使用最大等待时间（记为time out）来判断是否传输成功，如果超过了这个时间，说明传输失败。但是用time out来判断是否传输成功，如果失败的时候无法判断是传送过程 Flink feature of TwoPhasedCommitSink feature can be really useful. 2 Solutions of End-to-End Exactly-Once Consistency. 6k次，点赞8次，收藏11次。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 I'm new to Flink and currently exploring Fault Tolerance in the framework. I have put this question in the “Stream Processing” category, although I am not totally convinced this is the right place. Flink's snapshot algorithm is based on a technique introduced in 1985 by Chandy and Lamport, to draw consistent snapshots of the current state of a distributed system (see a good introduction here) without missing information and without recording duplicates. 𝐀𝐭-𝐥𝐞𝐚𝐬𝐭 𝐨𝐧𝐜𝐞 概念：流计算中的At Most Once、At Least Once、Exactly Once¶. 2. Exact-once is not considered better In this guide, we’ll delve into how Flink achieves exactly-once semantics with Kafka as both the source and sink, particularly focusing on PyFlink (Flink’s Python API). Before Flink 1. 数据或事件被保证会被应用图中的所有算子都至少处理一次。这通常意味着当事件在被应用完全处理之前就丢失的话，其会被从source开始重放（replayed）或重传（retransmitted）。 四、Flink-Kafka Exactly-once. Docs. Producers send messages to Kafka, but they don’t wait for 文章浏览阅读5. This is how at-most once delivery works at the high level. 1k次，点赞3次，收藏21次。文章目录概述回顾ack配置幂等性参考概述at most once(消费者最多收到一次消息，0--1次)：acks = 0 可以实现。acks=0 保证producer往leader只发送一次，不管是否发送成功，因此可能丢数据，但不会重复发送at least once(消费者至少收到一次消息，1--多次)：ack = all 或-1 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 文章浏览阅读792次。严格一次关于是否可以做到严格一次传递（exactly-once delivery）指的消息只严格传递一次到接收方并能成功被接收方处理。至少一次由于链路故障可能导致传递消息的第一次尝试无法成功，因此大多数实际的系统都采用至少一次传递（at-least-once delivery），它确保了发送方将重试 2. 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 图2 At-most-once处理语义. . Flink draws a consistent snapshot of all its operator states End-to-end Exactly Once Applications with Apache Flink. 2At-least-once-至少一次2. However, the last step — that is, sending results to InfluxDB — was tricky Flink如何实现至多一次（At Most Once）. Flink 提供的三种数据处理语义. Use cases: It is suitable for use cases like monitoring metrics, where a small amount of data loss is acceptable. AT_LEAST_ONCE // Exactly-Once 精确一次 TL;DR: Today, neither Pulsar Functions, Pulsar+Spark (you will see duplicates), nor Pulsar+Flink (you will see duplicates) support effectively-once semantics aka exactly-once semantics. 0 版本引入的一个重要特性，而且，Flink 文章浏览阅读1. 消息送达语义是消息系统中一个常见的问题，主要包含三种语义：. But exactly once is not realizable because Flink 所说的 exactly-once 强调的，也是从结果来看，数据恰好被处理一次，或者说结果是数据恰好被处理一次时产生的结果。对于分布式系统的网络问题带来的消息重传，这是不可避免的。 Flink 实现 exactly-once 的手段包括网络传输层面的容错和作业层面的容错。 可以看出，QPS 较低时 Storm At Most Once 与 At Least Once 的延迟观察不到差异，随着 QPS 增大差异开始增大，At Most Once 的延迟较低。 5. Operator state is also local to the machine(s) that need(s) it. 关于消息的消费、处理语义可以分为三类： 1. 我们有一些场景，对实时性要求高，同时对数据重复会有比较大大影响。 我想关闭checkpoint，这样是不是能不能保证“至多一次” (At Most Once) ? 这里会不会有什么坑？ 另外：我们允许丢失数据。 文章浏览阅读4k次，点赞3次，收藏7次。本文探讨了远程过程调用（RPC）的基本原理及其实现中的关键挑战，包括消息传输、软件结构和客户端可能出现的故障等问题。文章进一步介绍了两种故障处理方案：至少一次（at-least-once）和至多一次（at-most-once），并详细阐述了它们的工作机制。 顺序：At most once（最多一次）< At least once（至少一次）< Exactly once（精确一次）< End to End Exactly once（端到端一次）最简单的恢复方式，直接从失败的下个数据恢复程序，丢失刚刚失败的数据。由于事件是可以重传的，可能造成数据重复。依赖 checkpoint 机制，回滚恢复数据，保持所有记录仅影响内部 文章浏览阅读431次。本文解释了Flink中的Exactly-Once语义，强调其在确保数据处理准确性、防止重复和丢失的重要性，并详细介绍了其实现原理，包括状态管理、一致检查点和精确状态恢复的过程。以计算用户访问次数的示例展示了如何在Flink中应用Exactly-Once语义。 文章浏览阅读4. Apache Flink, a powerful distributed stream processing engine, provides exactly-once semantics within its applications using checkpoints and persistent storage systems. We’ll walk through the two-phase commit protocol and how it enables end-to-end exactly-once semantics in a sample 一、flink Exactly-Once与At-Least-Once. In exactly once semantics, request is sent again, request is filtered for duplicate and there is a guarantee for the server to restart after failure and start processing requests from where it crashed. And I do not quite understand some of the sentences: After a successful pre-commit, the commit must be guaranteed to eventually succeed – both our operators Flink教程（21）- Flink高级特性（End-to-End Exactly-Once），文章目录01引言02流处理的数据处理语义2. Because Flink uses a two-phase commit protocol to ensure end-to-end exactly-once semantics, we can implement the designated TwoPhaseCommitSinkFunction and hook up the Flink sink message lifecycle with 文章浏览阅读1. At most once：消息发送或消费至多一次; At least once：消息发送或消费至少一次; Exactly once：消息恰好只发送一次或只消费一次; 下面我们分别从发送者和消费者的角度来阐述这三种消息送达语义。 I am reading the documentation about flink exactly-once feature here. Apache Flink是目前市场最受关注的流计算处理引擎，相较于Spark Streaming的依托Spark Core实现的微批处理模型，Flink是一个纯粹的流处理引擎，其基于操作符的连续流模型，可以达到微 恰好处理一次语义不仅仅 意味着没有事件丢失，还意味着针对每一个数据，内部状态仅仅更新一次 EXACTLY-ONCE（精确一次）：通过checkpoint(快照)机制来保证 端到端（end-to-end）状态一致性 • 目前我们看到的一致性保证都是由流处理器实现的，也就是说都是在 Flink 通过前面的学习，我们了解到，Flink内部借助分布式快照Checkpoint已经实现了内部的Exactly-Once，但是Flink 自身是无法保证外部其他系统“精确一次”语义的，所以 Flink 若要实现所谓“端到端（End toEnd）的精确一次”的要求，那么外部系统必须支持“精确一次”语义；然后借助一些其他手段才能实现。 Apache Flink 是一个流处理和批处理的开源平台，它提供了丰富的语义保证，其中之一就是 Exactly-Once 语义。 Exactly-Once 语义确保每个事件或记录只被处理一次，即使在发生故障的情况下也能保持这一保证。 Kafka gives you multiple delivery semantics to pick from at least once, at most once, and exactly once. At-least-once processing semantics Exactly-once. 6k次。flink 中的一个大的特性就是exactly-once的特性，我们在一般的流处理程序中，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，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 Flink跟其他的流计算引擎相比,最突出或者做的最好的就是状态的管理. In such a system, the two-phase commit is expected to achieve Exactly-Once consistency. 最近、Apache Flinkを使用したストリーミングアプリケーションを開発する機会があったのと、前々から分散処理、ストリーミング処理に興味があったので、O'Reillyから出版されているApache Flinkの書籍で学習をおこないました。 这一课时我们将讲解 Flink “精确一次”的语义实现原理，同时这也是面试的必考点。Flink 的“精确一次”处理语义是，Flink 提供了一个强大的语义保证，也就是说在任何情况下都能保证数据对应用产生的效果只有一次，不会多也不会少。那么 Flink 是如何实现“端到端的精确一次处理” Checkpoints in Flink are implemented via a variant of the Chandy/Lamport asynchronous barrier snapshotting algorithm. Two Flink has really good built-in windowing and aggregation support so most steps weren’t too difficult to implement. 7 Windowed Word Count Storm At Least Once 与 At Most Once 吞吐量对比. 背景 5. This state that Flink manages is stored in a state backend. 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. Overview. 文章浏览阅读1. At least once: This means messages are delivered one or more times. For achieving exactly-once in this scenario, Flink enables coordination of writing to an external system with its internal Flink的一个重大价值在于，它既保证了exactly-once，也具有低延迟和高吞吐的处理能力。端到端严格一次即End-to-End Exactly-Once，从数据读取、引擎处理到写入外部存储的整个过程中，数据不重复、不丢失。端到端严格一次语义需要数据源支持可重放，外部存储支持事务机制，能够进行回滚。 在网上看到这篇文章，觉得写的挺好的，可以帮助大家理解fink中的Exactly Once和At Least Once语义到底是什么。 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 以下是我们常见的三种 flink 处理语义： 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。 Of course this is most ideal result, but it requires most complicated logic than other 2. Flink是怎么保证容错恢复的时候保证数据没有丢失也没有数据的冗余呢?exactly-once的方式的实现方式，参考：Flink是如何实现exactly-once语义的,深入理解Flink —- 系统内部消息传递的exactly once语义,Flink Exactly-Once 投递实现浅析 5. Only in certain edge cases you can manually implement such semantics with a DIY setup. 7k次，点赞12次，收藏19次。本文深入解析Flink中的ExactlyOnce和AtLeastOnce语义，通过Checkpoint机制和Barrier对齐概念，阐述如何保障分布式环境下的数据处理一致性。同时，通过案例分析，展示不 在这篇博文当中，我将会讨论众多受欢迎的引擎所提供的“exactly-once”语义间的不同之处，以及为什么“exactly-once”更好的描述是“effective-once”。我还会讨论用来实现“exactly-once”的常用技术间的权衡（tradeoffs） 1. What Pulsar does support today are (1) at-most-once semantics = you may lose data 我程序中Flink的CheckPoint语义设置了 Exactly Once，但是我的mysql中看到数据重复了？ 程序中设置了1分钟1次CheckPoint，但是5秒向mysql写一次数据，并commit 答：Flink要求end to end的精确一次都必须实现TwoPhaseCommitSinkFunction。 Exactly-Once; 保证所有记录仅影响内部状态一次。 End-TO-End Exactly-Once; 保证所有记录仅影响内部和外部状态一次。 一致性比较. 4 Flink 状态存储后端选择 Flink 中使用的是一种轻量级快照机制——检查点（checkpoint）来保证 exactly-once 语义。但是我们的应用还包含了数据源和输出，每个组件都只是保证了自己的一致性，所以端到端级别的一致性取决于所有组件中一致性最弱的组件。 Flink 的一个重大价值在于，它既保证了 exactly-once，也具有低延迟和高吞吐的处理能力。 从根本上说，Flink 通过使自身满足所有需求来避免权衡，它是业界的一次意义重大的技术飞跃。尽管这在外行看来很神奇，但是一旦了解，就会恍然大悟。 三 Apache Flink的Exactly-Once机制. 目前市面上使用较多的流计算系统有 Apache Storm ， Apache Flink ， Heron ， Apache Kafka （ Kafka Streams ）和 Apache Spark （ Spark Streaming ）。 关于流计算系统有个被广泛讨论的特性是 Exactly Once 语义，很多系统宣称已经支持了这一特性。 Exactly once end-end delivery Guarantee: In the exactly-once delivery guarantee, we discussed that each event affects the state only once. This mechanism prevents both duplicate processing and data loss. Modern data applications require accurate analytics and data integrity, making 在流处理中，一致性可以分为三个级别：at-most-once(最多一次)： 这其实是没有正确性保障的委婉说法——故障发生之后，技术结果可能丢失。at-least-once(至少一次)： 这表示计数结果可能大于正确值，但绝对不会小于正确值。也就是说，计数_at-most-once 关注公众号：大数据技术派，回复"资料"，领取1024G资料。 这一课时我们将讲解 Flink “精确一次”的语义实现原理，同时这也是面试的必考点。 Flink 的“精确一次”处理语义是，Flink 提供了一个强大的语义保证，也就是说在任何情况下都能保证数据对应用产生的效果 状态一致性 当在分布式系统中引入状态时，自然也引入了一致性问题。一致性实际上是"正确性级别"的另一种说法，也就是说在成功处理故障并恢复之后得到的结果，与没有发生任何故障时得到的结果相比，前者到底有多正确？一致性级别 一致性级别分为三个等级： at-most-once（最多一次）: 这其实 この記事はスタンバイ Advent Calendar 2021の6日目の記事です。. 2k次，点赞12次，收藏16次。Apache Flink 通过状态一致性检查点和 Two-Phase Commit 协议来确保 Exactly-Once 语义。这些机制确保了数据在分布式系统中的一致性和准确性，从而提高了大数据处理的可靠性和准确性。在实际应用中，我们可以根据具体需求配置 Flink 的检查点策略和外部存储系统的 1. 前言：今天是学习 flink 的第 12 天啦！学习了 flink 高级特性和新特性之 End-to-End Exactly-Once（端到端精确一致性语义），主要是解决大数据领域数据从数据源到数据落点的一致性，不会容易造成数据丢失的问题，结合自己实验猜想和代码实践，总结了很多自己的理解和想法，希望和大家 Photo by Cytonn Photography on Unsplash. Even in case of a machine or software failure, there’s no duplicate data and no data that goes unprocessed. The checkpointing of Flink is an implementation of a two-phase commit. 1At-most-once-最多一次2. Flink generates checkpoints on a regular, configurable interval and then writes them to a persistent storage system with the attached position in the input stream. 确保精确一次（exactly once） # 当流处理应用程序发生错误的时候，结果可能会产生丢失或者重复。Flink 根据你为应用程序和集群的配置，可以产生以下结果： Flink 不会从快照中进行恢复（at most once） 没有任何丢失，但是你可能会得到重复冗余的结果（at least once） Flink学习笔记. 8. exactly once : 精确一 Ensuring exactly-once semantics is crucial for many real-time data processing applications to guarantee data integrity and consistency. Over the past See more By implementing exact-once on top of at-least-once, you will have duplicates (if not exact one) in case of failures and what you need is to de-duplicate. t-most once means a message will be delivered not more than once. A Pravega stream is a durable, elastic, append-only, 而 Flink 实现 Exactly Once 语义仅增加了对齐操作，因此在算子并发量不大、没有出现慢节点的情况下对 Flink 性能的影响不大。Storm At Most Once 语义下的性能仍然低于 Flink。 6. For Flink Flink uses checkpointing mechanism to achieve exactly-once processing within its own ecosystem. 1. Apache Flink is a very powerful framework for running large scale stream processing applications that can satisfy almost any requirement that you throw at it. ① At-Most-Once：最多一次，如果产生故障，可能丢失数据。 ② At-Least-Once：最少一次，如果产生故障，可能有重复数据。 ③ Exactly-Once：精确一次，如果产生故障，也能保证数据不丢失不重复。 // At-Least-Once 最多一次 CheckpointingMode. 4. 0, the Pulsar-Flink sink connector can be easily enhanced to support exactly-once semantics. Flink's algorithm is described in this paper; in the following, we give a brief summary. Apache At most once: Messages are delivered once, and if there is a system failure, messages may be lost and are not redelivered. 实现方式 At Most Once (Fire and Forget): In this delivery semantics, Kafka does not guarantee that messages will be delivered successfully. Flink is a complex distributed system that contains operators (such as source and sink) and parallel relationships (such as slot). Flink 通过强大的异步快照机制和两阶段提交，实现了“端到端的精确一次语义”。 “端到端（End to End）的精确一次”，指的是 Flink 应用从 Source 端开始到 Sink 端结束，数据必须经过的起始点和结束点。 Flink的精确一次有两种情况，一个是Flink内部的精确一次，一个是端对端的精确一次，这个博客所描述的都是关于Flink内部去的精确一次，我后期再发一个博客详细介绍一下Flink端对端的精确一次如何实现 最多一次（At-most-once 目前市面上使用较多的流计算系统有 Apache Storm，Apache Flink, Heron, Apache Kafka (Kafka Streams) 和 Apache Spark (Spark Streaming)。关于流计算系统有个被广泛讨论的特性是『exactly-once』语义，很多系统宣称已经支持了这一特性。 文章浏览阅读1. At-least-once. Storm 将 ACKer 数量设置为零后，每条消息在发送时就自动 ACK，不再等待 Bolt 的 ACK， 也不再重发消息，为 At Most Once 语义。 上图中蓝色柱形为 At Least Once 的吞吐量，浅蓝色柱形为 At Most Once 的吞吐量。 Apache Flink作为一种流式处理框架，提供了强大的Exactly-Once语义支持，通过其内置的两阶段提交机制，保证了数据处理的一致性和可靠性。通过准备阶段和提交阶段的处理，Flink能够在分布式环境下实现数据处理的一致性和可靠性。要注意的是，虽然Flink提供了强大的Exactly-Once语义支持，但在实际应用 文章浏览阅读311次。状态一致性当在分布式系统中引入状态时，自然也引入了一致性问题。一致性实际上是"正确性级别"的另一种说法，也就是说在成功处理故障并恢复之后得到的结果，与没有发生任何故障时得到的结果相比，前者到底有多正确？一致性级别一致性级别分为三个等级：at-most-once Stream processing engines usually provide three kinds of data processing semantics for applications: at most once, at least once, and exactly once. In either case, messages are delivered once, and flink 中的一个大的特性就是exactly-once的特性，我们在一般的流处理程序中，会有三种处理语义. Flink has long provided exactly-once semantics within a Flink application. 1k次。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. Messages may be lost but are not redelivered. 9k次，点赞12次，收藏16次。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。 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 容错，就是恢复到出错前的状态。流计算容错一致性保证有三种，分别是：Exactly once，At least once，At most once。 Exactly once，是指每条event会且只会对state产生一次影响，这里的“一次”并非端到端的严格一次， Is it possible to achieve at least once processing guarantee while consuming from kafka without checkpointing ? Found this from flink doc: Flink can guarantee exactly-once state updates to user-defined state only when the source participates in the snapshotting mechanismsource flink doc: 文章浏览阅读9. So far I understand how to perform exactly once processing using transactions in the context of stateless processors. Here's how it works: Producer delivery¶. During Exactly-once processing ensures that each data record in a stream gets processed exactly one time. I don’t flink ESTABLISHED过多 flink at least once，状态一致性有状态的流处理,内部每个算子任务都可以有自己的状态（即保存的一些本地变量）对于流处理器内部来说,所谓的状态一致性,其实就是我们所说的计算结果要保证准确。一条数据不应该丢失,也不应该重复计算在遇到故障时可以恢复状态,恢复以后的重新 . 7k次，点赞3次，收藏24次。如图：奇数和偶数分流分别计算概念计算结果要保证准确。 一条数据不应该丢失，也不应该重复计算。 遇到故障时可以恢复状态，恢复以后的重新计算结果应该也是完全正确的。状态一致性分类（级别） at-most-once（最多一次） 当任务故障时，最简单的做法 Fault Tolerance via State Snapshots # State Backends # The keyed state managed by Flink is a sort of sharded, key/value store, and the working copy of each item of keyed state is kept somewhere local to the taskmanager responsible for that key. 可以达成At Most Once的策 Apache Flink (Exactly-Once) Flink supports exactly-once guarantee with the use of distributed snapshots [2]. I am trying to understand how to archetect and build stateful services in the context of exactly once processing. If there is a system failure, 根据receiver出现fail时sender如何处理fail，可以将message delivery分为三种语义: At Most once: 对于一条message,receiver最多收到一次 (0次或1次). When we say “exactly-once semantics”, what we mean is that each incoming event affects the final results exactly once. Introduction. 1 最多一次At-most-once当流数据发生异常时，重启策略进行恢复时，不在对错误的数据进行重新计算，恢复过程中流过的数据也可能不被计算，所有数据最多只计算一次，At-most-once可能会丢失数据。 With the introduction of Pulsar Transaction in 2. 对于Flink内部来说，检查点机制可以保证故障恢复后数据不丢（在数据能够重放的前提下），已经可以做到exactly-once的一致性语义了。 所以端到端一致性的关键点，就在于输入的数据源端（Source）和输出的外部存储端（Sink）。 输入端保证 最多一次（At-most-Once Exactly-Once 是 Flink、Spark 等流处理系统的核心特性之一，这种语义会保证每一条消息只被流处理系统处理一次。“精确一次” 语义是 Flink 1. 11, the only difference between "exactly-once" and "at-least-once" has been that exactly-once required barrier alignment on any operator with multiple inputs. uyyxj tccs srvttwbu vljlcrd rqfrc swjxpaz ebpj bdiuain gnyktv xpk mexshenw xvojr boxv rbymb ilmmrmn