Exactly-once fault-tolerance in Apache Flink - CS 591 K1: Data Stream Processing and Analytics Spring 2020

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摘要
The document discusses Apache Flink's approach to exactly-once fault-tolerance in stream processing. It highlights Flink's checkpointing mechanism, which involves JobManager initiating checkpoints with unique IDs, and describes how sources must be re-settable to achieve state consistency. The checkpointing configures include settings like interval, mode (e.g., at-least-once), timeout, and concurrent checkpoints. The mechanism ensures internal state consistency but may result in multiple emissions of records to downstream systems. The talk also references external materials likeParis Carbone's PhD thesis and blog posts for further reading.
AI总结
《Exactly-once fault-tolerance in Apache Flink - CS 591 K1: Data Stream Processing and Analytics Spring 2020》文档总结： Apache Flink 的容错机制可以通过 checkpointing 和恢复实现 exactly-once 故障tolerance。以下是核心内容的总结： 1. Checkov Hooks 和恢复机制： - Flink 的 checkpointing 机制通过周期性生成检查点（snapshot）来保存流式应用的内部状态。 - 当发生故障时，系统会重新启动并从最新的 checkpoint 恢复，但这仅能保证内部状态的 exactly-once 一致性。 - 实际输出结果可能会被多次发送到下游系统。 2. 实现 exactly-once 输出： - 为了确保 end-to-end 的 exactly-once 输出，必须保证所有数据源（source）是可重置的，即能够重新读取历史数据。 - 如果数据源无法重置，则无法实现真正的 exactly-once 保证。 3. Checkpoint 配置： - checkpointing 可以通过设置触发间隔（如 10 秒）启用。 - 配置选项包括： - `AT_LEAST_ONCE` 模式：确保每条记录至少被处理一次。 - 最小暂停时间：设置两次 checkpoint 之间的最短间隔（如 30 秒）。 - 最大并发 checkpoint 数量：允许多个 checkpoint 同时进行（如 3 个）。 - checkpoint 超时时间：如果 checkpoint 未在指定时间完成（如 5 分钟）则被丢弃。 - 可选关闭故障时的 checkpoint 错误处理。 4. 容错方法： - 上游备份：上游节点记录输出数据，直至下游节点确认处理完成，避免数据丢失。 - 基于 barrier 的 checkpointing：通过 barrier 将 checkpoint 请求从源头传播到整个流处理链，确保一致性。 5. 参考文献： - 包括 Paris Carbone 的博士论文、Flink 官方文档和相关博客文章，提供了更深入的技术细节和案例分析。通过这些机制，Apache Flink 提供了高效的容错和 exactly-once 保证能力，适用于分布式流处理场景。