在获取kafka的消息后正准备入库（未入库），但是消费者挂了，那么如果让kafka自动去维护offset ，它就会认为这条数据已经被消费了，那么会造成数据丢失。 解决：使用kafka高级API，自己手动维护偏移量，当数据入库之后进行偏移量的更新（适用于基本数据源） 流式计算。高级数据源以kafka为例，由2种方式：receiver (开启WAL，失败可恢复) director （checkpoint保证） 流处理中的几种可靠性语义： 1. at most once 每条数据最多被处理一次（0次或1次），会出现数据丢失的问题 2. at least once 每条数据最少被处理一次（1次或更多），这个不会出现数据丢失，但是会出现数据重复 3. exactly once 每种数据只会被处理一次，没有数据丢失，没有数据重复，这种语义是大家最想实现的，也是最难实现的 但是开启WAL后，依旧存在数据丢失问题，原因是任务中断时receiver 也被强行终止了，将会造成数据丢失 在Streaming程序的最后添加代码，只有在确认所有receiver都关闭的情况下才终止程序
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `runoob_tbl`(
`runoob_id` INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT,
`runoob_title` VARCHAR(100) NOT NULL,
`runoob_author` VARCHAR(40) NOT NULL,
`submission_date` DATE,
PRI...
添加语句 INSERT插入语句:INSERT INTO 表名 VALUES (‘xx’,‘xx’)不指定插入的列INSERT INTO table_name VALUES (值1, 值2,…)指定插入的列INSERT INTO table_name (列1, 列2,…) VALUES (值1, 值2,…)查询插入语句： INSERT INTO 插入表 SELECT * FROM 查...
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在获取kafka的消息后正准备入库（未入库），但是消费者挂了，那么如果让kafka自动去维护offset ，它就会认为这条数据已经被消费了，那么会造成数据丢失。
解决：使用kafka高级API，自己手动维护偏移量，当数据入库之后进行偏移量的更新（适用于基本数据源）
流式计算。高级数据源以kafka为例，由2种方式：receiver (开启WAL，失败可恢复) director （checkpoint保证）
流处理中的几种可靠性语义：
1. at most once 每条数据最多被处理一次（0次或1次），会出现数据丢失的问题
2. at least once 每条数据最少被处理一次（1次或更多），这个不会出现数据丢失，但是会出现数据重复
3. exactly once 每种数据只会被处理一次，没有数据丢失，没有数据重复，这种语义是大家最想实现的，也是最难实现的
但是开启WAL后，依旧存在数据丢失问题，原因是任务中断时receiver 也被强行终止了，将会造成数据丢失
在Streaming程序的最后添加代码，只有在确认所有receiver都关闭的情况下才终止程序
就是 Kafka 某个 broker 宕机，然后重新选举 partition 的 leader。大家想想，要是此时其他的 follower 刚好还有些数据没有同步，结果此时 leader 挂了，然后选举某个 follower 成 leader 之后，不就少了一些数据？这就丢了一些数据啊。
所以此时一般是要求起码设置如下 4 个参数：
1、给 topic 设置 replication.factor 参数：这个值必须大于 1，要求每个 partition 必须有至少 2 个副本。
2、在 Kafka 服务端设置 min.insync.replicas 参数：这个值必须大于 1，这个是要求一个 leader 至少感知到有至少一个 follower 还跟自己保持联系，没掉队，这样才能确保 leader 挂了还有一个 follower 吧。
3、在 producer 端设置 acks=all：这个是要求每条数据，必须是写入所有 replica 之后，才能认为是写成功了。
4、在 producer 端设置 retries=MAX（很大很大很大的一个值，无限次重试的意思）：这个是要求一旦写入失败，就无限重试，卡在这里了。
生产环境按照上述要求配置之后，至少在 Kafka broker 端就可以保证在 leader 所在 broker 发生故障，进行 leader 切换时，数据不会丢失。
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