当一家公司的日均处理的数据流量在PB级别时，巨大的任务量和数据量会对消息队列（MQ）dump的稳定性和准确性带来极大的挑战。

针对这一问题，火山引擎数智平台推出的大数据研发治理套件DataLeap，可以为企业提供完整解决方案，帮助解决MQ dump在极端场景中遇到的数据丢失问题。

例如，当HDFS（一种分布式文件系统）集群某个元数据节点由于硬件故障而宕机。那么在该元数据节点终止半小时后，运维工程师虽然可以通过手动运维操作将 HDFS 切到主 backup 节点，使得HDFS 恢复服务。但故障恢复后， MQ dump 在故障期间可能有数据丢失，产出的数据与 MQ 中的数据不一致的情况。

(资料图)

此时，技术人员可以在收到数据不一致的反馈后，立即借助火山引擎DataLeap进行故障排查。目前，火山引擎DataLeap基于开源Flink，已经实现了流批一体的数据集成服务。通过Flink Checkpoint的功能，Flink 在数据流中注入 barriers 将数据拆分为一段一段的数据，在不终止数据流处理的前提下，让每个节点可以独立创建 Checkpoint 保存自己的快照。

图：Flink Checkpoint 基于 Chandy-Lamport 算法保障数据的一致性

据介绍，每个 barrier 都有一个快照 ID ，在该快照 ID 之前的数据都会进入这个快照，而之后的数据会进入下一个快照。在排查过程中，火山引擎DataLeap基于对Flink 日志查看以及HDFS 元数据查看，可以率先定位症结所在：删除操作的重复执行造成数据丢失。进一步解释就是，在故障期间，写入数据前的删除操作在 HDFS NameNode 上重复执行，将写入的数据删除造成最终数据的丢失。

图：使用文件State 前后处理流程对比

溯源后，用户可以通过火山引擎DataLeap选择使用文件State（当前的 Checkpoint id 和 task id）解决该问题。据悉，使用文件 State 后，企业在 Notify 阶段与 HDFS 交互的 metrics（打点监控系统）的平均处理时间减少了一半。

目前，企业可以通过火山引擎DataLeap体验到上述Flink Checkpoint实践与优化方案，提升数据价值交付中的效率和质量。（作者：韩江）

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