具体可以通过调用检查点配置setCheckpointStorage()来配置,需要传入一个CheckpointStorage的实现类。Flink主要提供了两种CheckpointStorage:作业管理器的堆内存(JobManagerCheckpointStorage)和文件系统(FileSystemCheckpointStorage) // 配置存储检查点到 JobManager 堆内存 env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage(new Job...
public class CheckpointConfigDemo {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(new Configuration());env.setParallelism(1);// 代码中用到hdfs,需要导入hadoop依赖、指定访问hdfs的用户名System.setProperty("HA...
我们查询HBase的API基于happybase封装而成,https://happybase.readthedocs.io/en/latest/ 其实常规的scan操作是能正常返回结果的,发生异常查询的表也不是很大,所以我们排除了热点的可能。抽象出来业务方的查询逻辑是: from happybase.connection import Connection import time start = time.time() con = Connection(hos...
/checkpoints 如果希望回退到某个Checkpoint点,只需要指定对应的某个Checkpoint路径即可实现 2.2 Checkpoint恢复 如果Flink程序异常失败,或者最近一段时间内数据处理错误,我们可以将程序从某一个Checkpoint点进行恢复 -s 后面接的就是待恢复checkpoint的路径。 bin/flink run -s hdfs://namenode:9000 大数据理论篇 No....
天下风云出我辈，一入江湖岁月催，皇图霸业谈笑中，不胜人生一场醉。
从Flink web ui上观察作业的checkpoint历史信息,每隔一段时间抽取出来作业所有算子的checkpoint metrics信息: 可以看到,除了第一的state比较稳定外,其他operator算子的state size始终是单调递增的,没有任何收敛的趋势。 分析程序,第一个算子是addSource(source),数据源是消息队列,所以只记录offset之类的消费信息,这种state...
开启增量CheckPoint和本地恢复 开启增量CheckPoint RocksDB是目前唯一可用于支持有状态流处理应用程序增量检查点的状态后端,可以修改参数开启增量CheckPoint: state.backend.incremental:true:默认false,可以改为true。 或代码中指定 代码语言:javascript 复制 newEmbededRocksDBStateBackend(true) ...
全量读取阶段不支持 checkpoint:CDC 读取分为两个阶段,全量读取和增量读取,目前全量读取阶段是不支持 checkpoint 的,因此会存在一个问题:当我们同步全量数据时,假设需要 5 个小时,当我们同步了 4 小时的时候作业失败,这时候就需要重新开始,再读取 5 个小时。
Commit Offset通常与流式数据处理中的消息队列(如Kafka)一起使用,用于控制数据消费的进度。Flink在每次Checkpoint成功时,才会向Kafka提交当前读取Offset,可以记录下已经处理的数据的位置。如果未开启Checkpoint,或者Checkpoint设置的间隔过大,在Kafka端可能会查询不到当前读取的Offset从而导致数据处理的重复或者丢失。
当Job发生failover时,JobManager会协调各个Task从最近的Checkpoint恢复,确保作业的持续执行。 TaskManager TaskManager(也被称作Worker)则是Flink作业执行的“手脚”,负责具体执行Dataflow中的Tasks。它会分配内存Buffer,确保数据在各个Task之间高效传递。 执行Data Stream的处理逻辑,包括数据的接收、处理和发送等。通过多个...