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source到channel是put事務，channel到sink是take事務 flume基于事務傳輸event（批量傳輸），使用兩個獨立的事務分別處理source到channel和channel到sink，失敗時會將所有數(shù)據(jù)都回滾到source或channel進行重試。
該事務機制遵循'最少一次'語義，因此數(shù)據(jù)絕不會丟失，但有可能重復。
source-channel之間的重復可以靠TailDirSource自帶的斷點續(xù)傳功能解決; channel-sink之間的重復，可以延長等待時間，或者設置UUID攔截器，然后在redis里維護一個布隆表來使下游實時應用去重。
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Flume應用配置多個sink
hive外部表是使用external關鍵字并指定一個hdfs目錄創(chuàng)建的表。hive內(nèi)部表在創(chuàng)建時會在對應hive目錄下創(chuàng)建相應的文件夾，外部表則以指定文件夾為...詳情>>
2022-09-02 17:21:00
Checkpoint是為runtime準備的，Savepoint 是為用戶準備的。Checkpoint 機制的目標在于保證Flink作業(yè)意外崩潰重啟不影響exactly once 準確性，通...詳情>>
2022-09-02 16:59:22
State：指一個具體的Task/Operator的狀態(tài)。State可以被記錄，在失敗的情況下數(shù)據(jù)還可以恢復，F(xiàn)link中有兩種基本類型的State： Keyed State， Op...詳情>>
2022-09-02 16:59:19
Flink 內(nèi)部是基于producer-consumer模型來進行消息傳遞的，F(xiàn)link的反壓設計也是基于這個模型。Flink 使用了高效有界的分布式阻塞隊列，就像 Jav...詳情>>
2022-09-02 16:59:16
雖說水位線(Watermark)表明早于它的事件不應該再出現(xiàn)，但是接收到水位線以前的的消息是不可避免的，這就是所謂的遲到事件。實際上遲到事件是亂...詳情>>
2022-09-02 16:59:00大數(shù)據(jù)kafka常見面試題——如何搭建kafka？
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