// 配置检查点到JobManager堆内存 env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage(new JobManagerCheckpointStorage()); // 检查点配置超时时间 env.getCheckpointConfig().setAlignmentTimeout(Duration.ofMillis(1000L)); // 配置检查点模式:EXACTLY_ONCE:精确一次,AT_LEAST_ONCE:至少一次 env.getCheckpointConfig()...
*/ public static final long DEFAULT_MIN_PAUSE_BETWEEN_CHECKPOINTS = 0; /** 同时发生的检查点的默认限制:1 */ public static final int DEFAULT_MAX_CONCURRENT_CHECKPOINTS = 1; public static final int UNDEFINED_TOLERABLE_CHECKPOINT_NUMBER = -1; /** 检查点的默认 ID,在恢复时应忽略其正在进行的...
在Flink CDC中,可以通过以下步骤将Checkpoint状态存储到OSS(Object Storage Service): 配置Flink的Checkpoint参数:在Flink的配置文件(如flink-conf.yaml)中,设置以下参数以定义Checkpoint的存储方式和位置: pfCopystate.checkpoints.dir: oss://your-bucket/checkpointsstate.backend: rocksdbstate.backend.fs.checkpointdir...
在实际生产环境中,如果状态超过100G,从 Savepoint 恢复任务时需要耗时10分钟以上,而 Checkpoint 可以在2分钟以内恢复完成,因此,对于状态超过100G的 Flink 任务,强烈建议使用 Checkpoint 恢复任务,而不是使用 Savepoint。 总的来说,Flink CDC中的Checkpoint清理策略需要根据具体的业务需求和场景来选择合适的配置,以达到最...
// 设置Checkpoint写入器 env.setStateBackend(new RocksDBStateBackend(storageLocation)); env.setCheckpointWriterFactory(new CheckpointWriterFactory<>(storageLocation)); // 启动作业 env.execute("Flink CDCJob"); } } 通过以上步骤,可以将Flink 1.7的checkpoint持久化到阿里云OSS。
FileSystemCheckpointStorage(文件存储)env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage(newFileSystemCheckpointStorage("file:///c:/cdc/checkpoint/"));// savepoint存储位置// env.setDefaultSavepointDirectory("file:///c:/cdc/checkpoint/");// 超时时间,checkpoint没在时间内完成则丢弃env.getCheckpointConfig()...
首先,开启 checkpoint,每隔3秒做一次 checkpoint -- Flink SQLFlinkSQL>SETexecution.checkpointing.interval=3s; 然后, 对于数据库中的表products,orders,shipments, 使用 Flink SQL CLI 创建对应的表,用于同步这些底层数据库表的数据 -- Flink SQLFlinkSQL>CREATETABLEproducts(idINT,nameSTRING,descriptionSTRING,PRIMA...
设置checkpoint 在Flink SQL CLI 中开启checkpoint,每隔3秒做一次checkpoint。 Flink SQL> SET execution.checkpointing.interval = 3s; [INFO] Session property has been set. 创建OceanBase CDC 表 在Flink SQL CLI 中创建 OceanBase 数据库对应的表。对于 OceanBase 数据库中test_ob_to_mysql的表tbl1和tbl2使用...
flink-cdc-connectors 源码地址https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors CDC Connectors for Apache Flink 是Apache Flink的一组源连接器,使用更改数据捕获(CDC)从不同的数据库摄取更改,其集成了Debezium作为捕获数据变化的引擎,因此它可以充分利用Debezium的能力。