当Flink 作业失败时,可以从最近的成功 Checkpoint 中恢复数据。恢复过程通常包括以下几个步骤: 查找最近的 Checkpoint:通过 Flink 的 Web UI 或命令行工具,查找并确定要恢复的 Checkpoint。 提交恢复作业:使用 Flink 的 flink run 命令,并指定要恢复的 Checkpoint 路径。例如: bash flink run -s /path/to/checkpo...
Checkpoint 是从 source 触发到下游所有节点完成的一次全局操作。下图可以有一个对 Checkpoint 的直观感受,红框里面可以看到一共触发了 569K 次 Checkpoint,然后全部都成功完成,没有 fail 的。 state 其实就是 Checkpoint 所做的主要持久化备份的主要数据,看下图的具体数据统计,其 state 也就 9kb 大小 。 什么是 ...
//RETAIN_ON_CANCELLATION:表示一旦Flink处理程序被cancel后,会保留Checkpoint数据,以便根据实际需要恢复到指定的Checkpoint //DELETE_ON_CANCELLATION: 表示一旦Flink处理程序被cancel后,会删除Checkpoint数据,只有job执行失败的时候才会保存checkpoint 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 1、...
flink 从savepoint、checkpoint中恢复数据 - 前言提示:flink checkpoint重启: flink作业因为故障导致restart strategy失败或升级flink版本重新发布任务,这时就需要从最近的checkpoint恢复。一般而言有两种方案,第一种方案是开启checkpoint且任务取...
检查点(Checkpoint):检查点是 Flink 容错机制的核心组成部分,主要用于自动恢复任务状态。当 Flink 任务执行过程中触发检查点时,它会将当前任务状态(包括状态后端的数据)保存到外部存储系统(如 HDFS、S3 等)。检查点的主要特点如下: 自动恢复:当任务失败时,Flink 会从最近的检查点自动恢复状态。
恢复检查点 上述过程具体总结如下: 第一步:重启作业 第二步:从上一次检查点恢复状态数据 第三步:继续处理新的数据 Flink内部Exactly-Once实现 Flink提供了精确一次的处理语义,精确一次的处理语义可以理解为:数据可能会重复计算,但是结果状态只有一个。Flink通过Checkpoint机制实现了精确一次的处理语义,Flink在触发Checkpoin...
Checkpoint 是对当前运行状态的完整记录。程序重启后能从 Checkpoint 中恢复出输入数据读取到哪了,各个算子原来的状态是什么,并继续运行程序。 即用于 Flink 的故障恢复。 这种机制保证了实时程序运行时,即使突然遇到异常也能够进行自我恢复。 二、如何实现 Checkpoint 功能?# ...
执行命令中加入以下参数 bin/flink -s hdfs://your-node/application/flink/slankka/checkpoint/37736d4edffd6150c97ff24d6a48bbf4/chk-225 -n ...其他参数 3. 如何收集Flink Checkpoint? 除了从Flink的UI中可以看到,还可以通过YARN等,FLink的REST API 访问获取 // 例如访问YARN的 http://yarn-node.slankka...
第二个输入通道ID为n的Checkpoint Barrier抵达该算子子任务,所有通道ID为n的Checkpoint Barrier都到达该算子子任务,该算子子任务执行快照,将状态写入State Backend,然后将ID为n的Checkpoint Barrier向下游所有输出通道广播。 对于这个算子子任务,快照执行结束,继续处理各个通道中新流入数据,包括刚才缓存起来的数据。