RocksDBStatBackend介于本地文件和HDFS之间,平时使用RocksDB的功能,将数 据持久化到本地文件中,当制作快照时,将本地数据制作成快照,并持久化到 FsStateBackend中(FsStateBackend不必用户特别指明,只需在初始化时传入HDFS 或本地路径即可,如new RocksDBStateBackend("hdfs:///hacluster/checkpoint")或new RocksDBSta...
RocksDBStateBackend 和 FsStateBackend 有一些类似,首先它们都需要一个外部文件存储路径,比如 HDFS 的 hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints,此外也适用于大作业、状态较大、全局高可用的那些任务。 但是与 FsStateBackend 不同的是,RocksDBStateBackend 将正在运行中的状态数据保存在 RocksDB数据库中,RocksDB ...
CheckpointsCheckpoint 使 Flink 的状态具有良好的容错性，通过 checkpoint 机制，Flink 可以对作业的状态和...
假设第一次 checkpoint 能正常完成,每个 operator 对应的状态都成功写入 HDFS checkpoint1 目录中,并通过逻辑映射,将 8 个operator 映射到 4 个 checkpoint region。注意仅仅是逻辑映射,并没有对物理文件做出任何移动和修改。 现有ckp1 第二次进行 checkpoint 时 region-4-data(Kafka-4,Hive-4)checkpoint 失败。ch...
checkpoint是Flink实现容错的核心功能,主要是周期性地触发checkpoint,将state生成快照持久化到外部存储系统(比如HDFS)。这样一来,如果Flink程序出现故障,那么就可以从上一次checkpoint中进行状态恢复,从而提供容错保障。另外,通过checkpoint机制,Flink可以实现Exactly-once语义(Flink内部的Exactly-once,关于端到端的exactly_once...
接下来,我们需要在flink-conf.yaml文件中配置 checkpoint 相关参数,指定 HDFS 作为 checkpoint 存储路径。 # 启用 checkpointstate.checkpoints.dir:hdfs://<namenode>:<port>/flink-checkpoints# 启用状态后端使用 FsStateBackendstate.backend:filesystem
HDFS集群出现了故障（例如DataNode不可用、NameNode异常或者网络问题），那么checkpoint操作可能会失败，并且...
FsStateBackend 会把状态数据保存在 TaskManager 的内存中。CheckPoint 时,将状态快照写入到配置的文件系统目录中,少量的元数据信息存储到 JobManager 的内存中。 使用FsStateBackend 需要我们指定一个文件路径,一般来说是 HDFS 的路径,例如,hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints。
1、JobMaster触发Checkpoint (1)、首先讲解下Checkpoint初始化过程,CheckpointCoordinatorConfiguration包含了Checkpoint执行间隔、执行超时、两次Checkpoint之间最小停顿时长、最大并发Checkpoint次数等Checkpoint执行配置信息。 enableCheckpoint(...)方法主要作用是创建CheckpointCoordinator组件,深挖isCheckpointingEnabled(...)方法会...
2、放进去2个配置文件,一个core-site.xml一个是hdfs-site.xml core-site.xml可以不放,如果checkpoint和savepoint指定了具体的hdfs地址的话, hdfs-site.xml里加上blockSize配置即可,比如这里我们给它设置为1M 具体块大小如何设置,需要观察自己的作业状态文件大小自己灵活调整。