一、检查点(Checkpoint) 1.1、定义 1.2、启用及配置检查点 二、保存点(savepoint) 2.1、保存点的用途 2.2、使用保存点 2.2.1、创建保存点 2.2.2、从保存点重启应用 一、检查点(Checkpoint) 1.1、定义 有状态流应用中的检查点(checkpoint),其实就是所有任务的状态在某个时间点的一个快照(一份拷贝)。简单来讲,...
Checkpoint指定触发生成时间间隔后,每当需要触发Checkpoint时,会向Flink程序运行时的多个分布式的Stream Source中插入一个Barrier标记,这些Barrier会根据Stream中的数据记录一起流向下游的各个Operator。当一个Operator接收到一个Barrier时,它会暂停处理Steam中新接收到的数据记录。因为一个Operator可能存在多个输入的Stream,而每...
Flink CDC 支持从指定的 checkpoint 启动数据同步任务。在启动 Flink CDC 任务时，可以通过设置 --from...
在Flink CDC中,Checkpoint的清理策略通常有两种设置方式:DELETE_ON_CANCELLATION和RETAIN_ON_CANCELLATION。 DELETE_ON_CANCELLATION:仅当作业失败时,作业的 Checkpoint 才会被保留用于任务恢复。当作业取消时,Checkpoint 状态信息会被删除,因此取消任务后,不能从 Checkpoint 位置进行恢复任务。 RETAIN_ON_CANCELLATION:当作业...
2.FlinkCDC的断点续传功能: Flink-CDC将读取binlog的位置信息以状态的方式保存在CK,如果想要做到断点续传, 需要从Checkpoint或者Savepoint启动程序,通过这种方式来实现断点续传 3.FlinkCDC使用 pom.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><projectxmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="htt...
容错和故障恢复。完善的checkpoint和savepoint机制 支持Exactly Once 增量同步效率更高 与此同时我们发现了这套方案带来的新问题,难道我要基于flink cdc再去整合?把它集成到公司数据中台上来吗?整合要考虑到监控、web可视化操作、学习flink java doc、任务管理等等。这些绝对是不小的工作量而且是摸着石头过河。希望借助一...
可以替代Canal的数据同步方案——Flink-CDC 1、 CDC简介 CDC是Change Data Capture(变更数据获取)的简称。核心思想是,监测并捕获数据库的变动(包括数据或数据表的插入、更新以及删除等),将这些变更按发生的顺序完整记录下来,写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。
问题:Checkpoint 超时失败导致 job 挂掉 内存压力变大导致的 OOM 导致 job 挂掉 时效性降低 3)定位反压 (1)利用 Web UI 定位 定位到造成反压的节点,排查的时候,先把 operator chain 禁用,方便定位到具体算子。 Flink 现在在 UI 上通过颜色和数值来展示繁忙和反压的程度。
开启检查点 Flink-CDC将读取binlog的位置信息以状态的方式保存在CK,如果想要做到断点续传, // 需要从Checkpoint或者Savepoint启动程序 // 2.1 开启Checkpoint,每隔5秒钟做一次CK ,并指定CK的一致性语义 env.enableCheckpointing(3000L, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE); // 2.2 设置超时时间为 1 分钟 env.get...
容错和故障恢复。完善的checkpoint和savepoint机制 支持Exactly Once 增量同步效率更高 与此同时我们发现了这套方案带来的新问题,难道我要基于flink cdc再去整合?把它集成到公司数据中台上来吗?整合要考虑到监控、web可视化操作、学习flink java doc、任务管理等等。这些绝对是不小的工作量而且是摸着石头过河。希望借助一...