Checkpoint 存储位置:通过state.checkpoints.dir配置选项来指定 Checkpoint 的存储位置,默认为本地文件系统。 Checkpoint 保存策略:通过execution.checkpointing.mode配置选项来指定 Checkpoint 的保存策略,包括精确一次和至少一次。 Checkpoint 间隔时间:通过execution.checkpointing.interval配置选项来指定 Checkpoint 的间隔时间,...
1. Flink的CheckPoint存在哪里? 默认情况下,State会保存在TaskManager的内存中,CheckPoint会存储在JobManager的内存中。State和CheckPoint的存储位置取决于StateBackend的配置。Flink一共提供了3种StateBackend。包括基于内存的MemoryStateBackend、基于文件系统的FsStateBackend,以及基于RockDB作为存储介质的RocksDBState-Backend。
解答: Flink 依靠 checkpoint 机制来实现 exactly-once 语义, 如果要实现端到端的 exactly-once, 还需要外部 source 和 sink 满足一定的条件。状态的存储通过状态后端来管理, Flink 中可以配置不同的状态后端。 问题: Flink CEP 编程中当状态没有到达的时候会将数据保存在哪里? 解答: 在流式处理中, CEP 当然...
“hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints” 或“s3://flink/checkpoints” 当选择使用 FsStateBackend时,正在进行的数据会被存在TaskManager的内存中。在checkpoint时,此后端会将状态快照写入配置的文件系统和目录的文件中,同时会在JobManager的内存中(在高可用场景下会存在 Zookeeper 中)存储极少的元数据。容量限制...
在checkpoint触发时刻,Job Manager会往所有Source的流中放入一个barrier(图中三角形)。barrier包含当前checkpoint的ID flink-checkpoint-02 当barrier经过一个subtask时,即表示当前这个subtask处于checkpoint触发的“时刻”,他就会立即将barrier法往下游,并执行checkpoint方法将当前的state存入backend storage。图中Source1和Sou...
checkpoint就是flink会在指定时间段上保存状态的机制,如果flink挂了,就可以将上一次的状态信息捞起来,重放还没保存的数据来执行,就中实现exactly once。状态只持久化一次到最终的存储上。 应该在所有任务都恰好处理完一个相同的输入数据的时候,将他们的状态保存下来,在重新恢复时候,只需要让source任务向数据源重新提交...
flink的checkpoint存在哪里 1.MemoryStateBackend(Default) 2.FsStateBackend 3.RocksDBStateBackend Flink的三种时间语义 1.event Time 事件的开始时间 一般由时间自带,传入flink 2.Ingestion Time 是事件进入flink的时间 3.process Time 算子执行操作的时间
Checkpoint是把State数据定时持久化存储,防止丢失 手工调用checkpoint,叫savepoint,主要是用于flink集群维护升级等 底层使用了Chandy-Lamport 分布式快照算法,保证数据在分布式环境下的一致性 有状态流应用的一致检查点,其实就是所有任务的状态,在某个时间点的一份 拷贝(一份快照);这个时间点,应该是所有任务都恰好处理完一...
设置下清除策略就行。env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints()加上 ExternalizedCheckpoint...