第一步是启用checkpoint检查点,指定检查点的间隔时间。 第二个是状态一致性的语意。 第三个是做一次checkpoint的超时时间。 第四个是设置一个和下一个重叠,允许重复的,同时处理两个的。 第五个是两次之间留下多长时间去处理数据。 第六个是要不要用最近的恢复,还是savepooint。 第七个是允许checkpoint失败几次。
图2 反压机制导致“Record sent”指标维持在固定的接收记录(即不再从kafka中接收数据) 3.反压机制导致的问题 但是这样的机制也会导致另外一个问题,就是在做checkpoint的时候,刚开始可以做checkpoint,但是一段时间 之后就会checkpoint失败;这是应为当从源头发出的barrier标记通知各个算子做checkpoint时候,数据积压导致在规...
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment() env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints")) 我有一个问题: 当flink作业继续运行时,属于TasManager的状态数据保存在TaskManager中的何处?我的意思是,当一个检查点完成时,检查点数据将保存在 浏览18提问于2020...
在这个过程中,会分别打开Spark和Flink的checkpoint机制,然后故意将程序停掉,然后再启动,看程序是否能根据checkpoint的记录,对kafka的数据从上次断掉的offset开始消费。 为了到达最好的演示效果,这次演示的大概顺序如下: 1.spark和flink程序分别都打开checkpoint功能,设置checkpoint间隔都为10秒,且消费kafka的模式都设置为late...
下图表示程序的初始状态: 输入流中的6条记录被检查点分割线(checkpoint barrier)隔开,所有的map算子状态均为0(计数还未开始)。所有key为sensor_1的记录将被顶层的map算子处理,所有key为b的记录将被中间层的map算子处理,所有key为c的记录则将被底层的map算子处理。
Flink DataStream—— 状态(State)&检查点(Checkpoint)&保存点(Savepoint)原理 [TOC] 1. 背景 最近一次项目当中需要将大量数据保存再Flink程序当中用作缓存数据一共后续数据使用,隧对最近使用到的状态、检查点、保存点等原理和使用进行一个总结 2. 状态 ...
();//开启检查点,30秒保存一次检查点.语义就是精准一次性env.enableCheckpointing(30*1000L,CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);//设置检查点的超时时间,如果超过这个时间检查点还没保存完成,那么这次检查点保存动作就不要了env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000);//两次检查点保存之间的间隔,不能...
是的,当 Flink CDC 任务意外宕机后重新启动时,从检查点(checkpoint)开始同步是一种常见的做法。检查点是 Flink 对任务状态和数据进行定期快照的机制,在任务正常运行时生成。通过从检查点恢复,可以确保任务在宕机前的状态和数据能够被恢复到。 具体来说,当 Flink CDC 任务启动时,它会尝试从最近的检查点位置开始同步...
checkpoint(检查点)和savepoint(保存点)是Flink为我们提供的两种作业快照机制,它们都包含有作业状态的持久化副本。官方文档这样描述checkpoint: Checkpoints make state in Flink fault tolerant by allowing state and the corresponding stream positions to be recovered, thereby giving the application the same semantics...
Flink的内部会将应用状态(state)存储到本地内存或者嵌入式的kv数据库(RocksDB)中,由于采用的是分布式架构,Flink需要对本地生成的状态进行持久化存储,以避免因应用或者节点机器故障等原因导致数据的丢失,Flink是通过checkpoint(检查点)的方式将状态写入到远程的持久化存储,从而就可以实现不同语义的结果保障。通过本文,你...