一致性的划分通常来说，状态一致性分为三个级别at-most-once：至多一次，发生故障恢复后数据可能丢失at-least-once：至少一次，发生故障恢复后数据可能多算，绝对不会少算exactly-once：精确一次，发生故障恢复后数据不会丢失也不会多算端到端的状态一致性 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
文章目录一. 问题描述二. 问题分析1. flink-sql任务运行主要逻辑分析1.1. jobmanager构建作业的行为1.2. taskmanager执行作业行为2. chunjun中hdfs连接器运行时关于.data文件夹的行为2.1. jobmanager预操作2.2. taskmanager操作2.3. jobmanager后置操作2.3. 小结三. 解决方案1. 具体代码思路1.1
摘要：本文介绍去哪儿数据平台在使用 Flink + Iceberg 0.11 的一些实践。内容包括：背景及痛点Iceberg 架构痛点一：Kafka 数据丢失痛点二：近实时 Hive 压力大Iceberg 优化实践总结一、背景及痛点1. 背景我们在使用 Flink 做实时数仓以及数据传输过程中，遇到了一些问题：比如 Kafka 数据丢失，Flink 结合 Hive 的近实时数仓性能等。Iceber
目录（1）对于异步 I/O 操作的需求（2）异步 I/O API超时处理结果的顺序事件时间容错保证（3）代码实现 （1）对于异步 I/O 操作的需求在与外部系统交互（用数据库中的数据扩充流数据）的时候，需要考虑与外部系统的通信延迟对整个流处理应用的影响。简单地访问外部数据库的数据，比如使用 MapFunction，通常意味着同步交互： MapFunction 向数据库发送一个请求然后一直等待，直
1.简介在分布式流处理引擎中，高吞吐 低延迟，是最核心的需求。 与此同时数据一致性在分布式应用中也很重要。（在精确场景下，精确一致性往往要求也很高） 2.flink的数据一致性flink如何保证计算状态的一致性。异步屏障快照机制，来实现数据的精确一致性。当任务崩溃或取消后，可以通过检查点或保存点，来实现恢复，实现数据流的重放，从而达到任务的一致性。（这种机制是不会牺牲系统性能
大纲：1、Flink的四大基石包含哪些？2、讲一下Flink的Time概念？3、介绍下Flink窗口，以及划分机制？4、介绍下Flink的窗口机制，以及各组件之间是如何相互工作的？5、在流数据处理中，有没有遇到过数据延迟等问题，通过什么处理呢？6、WaterMark是什么？原理讲解一下？7、窗口如何划分的？什么时候触发计算？8、如果数据延迟非常严重呢？只使用WaterMark可以处理吗？那应该怎么
## 解决Flink读取HBase数据丢失的问题
在使用Flink读取HBase数据时，可能会遇到数据丢失的问题。这可能是由于一些配置不正确或者代码逻辑问题引起的。下面我们将介绍一些常见的原因以及解决方法。
### 常见原因
1. **并发度设置不正确**：在Flink中读取HBase数据时，需要根据HBase表的大小和集群的规模来合理调整并发度。如果并发度设置过低，可能会导致数据读取不完整
两年后，我又开始搞flink了！这次又是接手别人的项目，估计又有不少的坑要踩。这不，问题来了。生产环境的某个job每跑7天就会挂掉，由于没有任何日志，所以不知道发生了什么。我们的flink是跑在yarn上，记录日志的方式有很多，我这里选择flink historyserver。没有historyserver时，flink的web UI只在job运行时能用，开启historyserver之后就算jo
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2023-08-02 20:08:21
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## Flink 写入 HBase 丢失数据问题
在使用 Flink 进行数据处理的过程中，我们常常需要将处理结果写入到外部存储系统中。而 HBase 是一个分布式的、面向列的、可伸缩的 NoSQL 数据库，常常被用作 Flink 的数据输出目标。然而，有时候在将数据写入到 HBase 中时，可能会出现数据丢失的问题。本文将介绍这个问题的原因，并提供相应的代码示例进行演示。
### 问题原因分
原创
2023-08-28 05:41:46
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Redis大部分应用场景是纯缓存服务，请求后端有Primary Storage的组件,如MySQL,HBase;请求Redis的键未命中，会从primary Storage中获取数据返回，同时更新Redis缓存。如果少量数据丢失，相当于请求"缓冲未命中"； 一般对业务的影响是无感知的。但现在Redis用作存储的业务场景变多，数据丢失对业务是致命的影响。 下面简单讨论几个Redis常见数据"丢失"现
由于工作需要最近学习flink 现记录下Flink介绍和实际使用过程 这是flink系列的第七篇文章 Flink 中广播流之BroadcastStream介绍使用场景使用案例数据流和广播流connect方法BroadcastProcessFunction 和 KeyedBroadcastProcessFunction重要注意事项 介绍在处理数据的时候，有些配置是要实时动态改变的,比如说我要过滤一些
Kudu 是现在比较火的一款存储引擎，集HDFS的顺序读和HBase的随机读于一身，非常适合物流网场景，刚刚到达的数据就马上要被终端用户使用访问到,未来还要做大规模的数据分析。kudu 适合的场景（以下内容来自网络）：1. 适用于那些既有随机访问,也有批量数据扫描的复合场景
2. CPU密集型的场景
3. 使用了高性能的存储设备,包括使用更多的内存
4. 要求支持数据更新,避免数据反复迁移的场景
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2023-07-25 13:04:12
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1. 背景描述flink实时任务：从kafka集群读取源数据从redis定期全量拉取用户白名单，然后进行广播源数据connect白名单数据，源数据根据白名单数据进行过滤处理过滤处理完后的数据，http推送、写redis、写log等2. 问题分析上线验证的时候，有些数据丢失，而且比较频繁，分析可能原因：kafka源数据丢失。这个有可能，但是小概率事件，不应该那么频繁出现。redis拉取白名单后广播操
一、Flink SQL InsightFlink 作为流批一体计算引擎，给大家提供了统一的 API，统一的算子描述，以及统一的调度。但 Flink 算子的底层仍有一些细微的差别。对于一个批算子而言，它的输入是一个有限数据集。批算子会基于完整数据集进行计算，计算过程中如果内存装不下，数据会 Spill 到磁盘。对于流算子而言，它的输入是一个无限数据集。与批算子不同，流算子不能在收集到所有输入数据之后
1.背景介绍1. 背景介绍Apache Flink是一个流处理框架，用于实时数据流式计算。它可以处理大规模数据流，并在实时进行数据处理和分析。Flink的核心特点是高性能、低延迟和易于使用。它已经被广泛应用于各种领域，如实时分析、日志处理、实时推荐等。在本文中，我们将深入探讨Flink的核心概念、算法原理、最佳实践以及实际应用场景。同时，我们还将介绍一些有用的工具和资源，帮助读者更好地理解和应用F
Linux Redis 重启数据丢失解决方案，Linux重启后Redis数据丢失解决方案>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>一、问题说明在Linux系统中，Redis本来是有数据的
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2023-05-30 14:41:24
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1 数据丢失情况1.1 异步复制导致的数据丢失因为master -> slave的复制是异步的，所以可能有部分数据还没复制到slave，master就宕机了，此时这些部分数据就丢失了。1.2 脑裂导致的数据丢失脑裂，也就是说，某个master所在机器突然脱离了正常的网络，跟其他slave机器不能连接，但是实际上master还运行着。此时哨兵可能就会认为master宕机了，然后开启选举，将其他
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2023-05-30 15:43:52
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Introduce Apache Flink 提供了可以恢复数据流应用到一致状态的容错机制。确保在发生故障时，程序的每条记录只会作用于状态一次（exactly-once），当然也可以降级为至少一次（at-least-once）。 容错机制通过持续创建分布式数据流的快照来实现。对于状态占用空间小的流应用，这些快照非常轻量，可以高频率创建而对性能影响很小。流计算应用的状态保存在
问题描述: 使用异步IO 访问hbase, hbase需要kerberos验证，kerberos验证的时候，需要把kerberos验证文件加载到分布式缓存中，但是flink异步IO不支持访问分布式缓存，报错信息如下: 好了，不说废话，直接上解决方案:在执行异步io操作之前，使用map方法构建对hbase的连接，使用静态变量，创建的hbase连接存储在内存中，后续使用hbase客户端的操作可以直接从
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2023-07-18 13:19:03
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需要结合ack 参数的理解，isr 来学习，总结：不同的上下游节点之间能否做到exactlyonce要看组件功能是否直接，比较典型的应用就是flink对kafka的操作；通常在对kafka的上下游节点做相应配置即可，如写入时指定ack 或 读取时 设置auto.commit.enable 或在flink中设置 checkpointingMode为exactlyonceproducer
