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背景：
- 有 2 个数据源分别实时向 kafka 两个 topic （ topicA, topicB ）写数据，A ，B 数据量日均一千万左右。
- topicA, topicB 数据写入顺序略微不同，理论上 A, B 路数据一一对应，通过唯一 ID 可以关联，实际可能会漏数据，也就是存在一部分关联不上的数据。
需求：
- 需要两个 topic 数据关联上后（都消费到后）再执行后面的操作，且时效性要求较高（因此无法通过离线关联）。
各位彦祖有没好的方案或者工具可以处理这种情况。
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Itoktsnhc 2021-11-18 15:13:07 +08:00  1
感觉是 Flink
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Itoktsnhc 2021-11-18 15:17:17 +08:00
自己实现应该有一个窗口期，比如 5 分钟，从 Topic A 和 B 中取数据，每份数据没有匹配最多向后等待一个窗口期，超时后没有匹配到扔到错误处理流程。正确匹配的数据合并后进入成功的 Topic 作为下游处理队列
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xx6412223 2021-11-18 15:23:31 +08:00
源端无法保障，你需要的是一个错误处理流程
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masterclock 2021-11-18 16:47:59 +08:00
flink stateful functions 似乎可以比较好地解决
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SbloodyS 2021-11-18 17:04:41 +08:00
Flink 搞定
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SmiteChow 2021-11-18 17:34:54 +08:00
需要前置一个过滤器消费者，整合任务并生产新任务
消费者至少有两个逻辑 1. 批量拉两个 topic 的任务，然后整合 2. 标记整合失败的任务，如果次数或时间大于一定阈值内丢弃任务，其他则重新放回队列等待下次整合 |
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SmiteChow 2021-11-18 17:40:53 +08:00
另外不要用 Flink 来做这个事，杀鸡焉用牛刀，Flink 是用来在流上做聚合运算的。
你要的不过是整合一个完整的参数给消费者消费。 |
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MoYi123 2021-11-18 17:50:30 +08:00
加个 redis, 拿到数据的时候查不到就写入, 能查到就直接合并不就好了.
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azkaban 2021-11-18 18:16:34 +08:00
标准的 flink 双流 join 场景
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whats OP 大家似乎都觉得 flink 做比较合适
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