env.enableCheckpointing(1000L); // 配置检查点到文件系统,比如HDFS env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage(new FileSystemCheckpointStorage("")); // 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.getCheck...
*/ 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()...
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...
在Flink CDC 中实现 Chunk 级别的 checkpoint 本质是使用 Flink 的 Checkpointing 机制和相应的配置,启用 Chunk 级别的 checkpoint 后,Flink CDC 将在每个 Chunk 完成读取后进行一次 checkpoint,以确保数据的一致性和容错性。 注意,Flink 的 checkpoint 机制包括两种类型的 checkpoint:时间驱动和计数驱动。但Flink CDC...
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...