CheckpointBarrierHandler有2个实现类CheckpointBarrierTracker、SingleCheckpointBarrierHandler。根据用户配置的数据处理语义,CheckpointBarrierTracker对应AT_LEAST_ONCE语义,SingleCheckpointBarrierHandler对应EXACTLY_ONCE语义。CheckpointBarrierHandler具体实例创建过程可参考InputProcessorUtil.createCheckpointBarrierHandler(...)实现。
Flink Checkpoint 支持两种语义:Exactly Once和At least Once,默认的 Checkpoint 模式是 Exactly Once. Exactly Once 和 At least Once 具体是针对 Flink状态而言。具体语义含义如下: Exactly Once含义是:保证每条数据对于 Flink 的状态结果只影响一次。打个比方,比如 WordCount程序,目前实时统计的 "hello" 这个单词数...
①At-Most-Once:最多一次,如果产生故障,可能丢失数据。 ②At-Least-Once:最少一次,如果产生故障,可能有重复数据。 ③Exactly-Once:精确一次,如果产生故障,也能保证数据不丢失不重复。 // At-Least-Once 最多一次 CheckpointingMode.AT_LEAST_ONCE // Exactly-Once 精确一次 CheckpointingMode.AT_LEAST_ONCE fli...
Flink Checkpoint 支持两种语义:Exactly Once和At least Once,默认的 Checkpoint 模式是 Exactly Once. Exactly Once 和 At least Once 具体是针对 Flink状态而言。具体语义含义如下: Exactly Once含义是:保证每条数据对于 Flink 的状态结果只影响一次。打个比方,比如 WordCount程序,目前实时统计的 "hello" 这个单词数...
如果 中没有这个日志，则表示 barrier 一直没有对齐，接下来我们需要了解哪些上游的 barrier 没有发送下来，如果你使用 At Least Once 的话，可以观察下面的日志：DEBUGReceivedbarrierforcheckpoint96508fromchannel5 表示该 task 收到了 channel 5 来的 barrier，然后看对应 Checkpoint，再查看还剩哪些上游的 barrier ...
flink 新版本已经不提供 At-Most-Once 语义。 2.Checkpoint 机制保证 Exactly-Once 语义 结论:Checkpoint Barrier 对齐机制实现 Exactly-Once 语义。如果 Barrier 不对齐,即 At Least Once 语义。 Flink 分布式异步快照的核心是 Checkpoint 机制,其关键是采用标记信号 Barrier,使得数据流被切分成微批,进行 Checkpoint ...
At Least Once含义是:每条数据对于 Flink 状态计算至少影响一次。比如在 WordCount 程序中,你统计到的某个单词的单词数可能会比真实的单词数要大,因为同一条消息,你可能将其计算多次。 Flink 中 Exactly Once 和 At Least Once 具体是针对 Flink 任务状态而言的,并不是 Flink 程序对其处理一次。举个例子,当前 ...
默认的Checkpoint配置是支持Exactly-Once投递的,这样能保证在重启恢复时,所有算子的状态对任一条数据只处理一次。用上文的Checkpoint原理来说,使用Exactly-Once就是进行了Checkpoint Barrier对齐,因此会有一定的延迟。如果作业延迟小,那么应该使用At-Least-Once投递,不进行对齐,但某些数据会被处理多次。
At Least Once:每条数据对于 Flink 状态计算至少影响一次。 1.2.4 backend选择 关于backend配置及选择可以参考上一篇Flink详解之七--状态管理 1.3 非对齐检查点(unaligned checkpoint) 二、Savepoint savepoint是使用检查点机制创建的,作业执行状态的全局镜像,可用于flink的停止与恢复,升级等。savepoint有两部分构成:一是...
而在flink中提出了state用来存放计算过程的节点中间结果或元数据等,并提供Exactly-Once语义,例如:执行aggregation时在state中记录中间聚合结果,再如从kafka中摄取记录时,是需要记录对应的partition的offset,而这些state数据在计算过程中会进行持久化的。state就变成了与时间相关的是对flink任务内部数据的快照。