保存点(save point) 回到顶部(go to top) 1. 一致性检查点(checkpoint) Flink--有状态的流式处理 如上图sum_even (2+4),sum_odd(1 + 3 + 5),5这个数据之前的都处理完了,就出保存一个checkpoint;Source任务保存状态5,sum_event任务保存状态6,sum_odd保存状态是9;这三个保存到状态后端中就构成了Check...
// setMaxConcurrentCheckpoints(2)与setMinPauseBetweenCheckpoints(500L)冲突,至少间隔500ms就不可能同时发生了 chkpConfig.setMinPauseBetweenCheckpoints(500L) // 是否使用Checkpoint做故障恢复,不管save point chkpConfig.setPreferCheckpointForRecovery(true) // 能容忍的Checkpoint失败次数 chkpConfig.setTolerableCh...
(1)Save point和Check point的算法是一样的,用的是barrier对齐算法;而且save point可以认为是比check point多一些额外元数据的检查点。 (2)save point 与 check point 的作用不同 checkPoint用于task故障自动重启:某个task挂了,会自动重启task;如果手动cancel job,checkPoint目录也会被删掉。 savePoint用于给Job做备...
Sink 任务向 JobManager 确认状态保存到 checkpoint 完毕 当所有任务都确认已成功将状态保存到检查点时,检查点就真正完成了 四. 保存点(Savepoints) CheckPoint为自动保存,SavePoint为手动保存 Flink还提供了可以自定义的镜像保存功能,就是保存点(save points) 原则上,创建保存点使用的算法与检查点完全相同,因此保存点...
checkpoint 使用方式 env.setStateBackend(new RocksDBStateBackend("hdfs://hadoop100:9000/flink/checkpoints",true)); 当有taskmanager死掉了,可以自动容错,不用人工干预 image.png 本地checkpoint 恢复 check point 优化 相对于从hdsf网络获取,从本地更加快速,但是也会造成额外的开销,实现任务可以在本地启动,需要...
1.开启checkpoint 默认情况下checkpoint是禁用的,需要手动进行开启,如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env); env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(3600000); /...
在Flink CDC中,状态的维护主要与checkpoint和savepoint机制有关,这些机制用于保证作业的状态一致性和容错性。Flink CDC通过捕获源数据库的变更日志(如MySQL的binlog)来实现数据的实时同步,而这些变更日志的保留时间通常由源数据库的配置决定。 此外,Flink CDC支持两种模式:日志型和查询型。日志型模式依赖于数据库的日志...
piplien and block-缓存主要是,离线处理 State backend Flink-1.13 优化及生产实践 统一savepoint 可以 切换rocksdb state-backend 内存管控, checkpoint save point 更快速的checkpoint & falover flink1.14 的展望 删除legacy planner 完善window tvf 提升schema handing 增强cdc...
问题一:flink 1.11 rest api saveppoint接口 异常 在升级了 flink 1.11之后,我在使用的时候发现 rest api 的 /jobs/:jobid/savepoints 接口表现有点异常: 在 flink 1.10 时:当请求该接口后,在 flink ui 可以看到 savepoint 被触发,/jobs/:jobid/savepoints/:triggerid 返回IN_PROGRESS,等 savepoint 成功之后...
Flink通过实现Google Dataflow流式计算模型实现了高吞吐、低延迟、高性能兼具实时流式计算框架,同时支持高度容错的状态管理,防止状态在计算过程中因系统异常丢失,Flink周期性的通过分布式快照技术Checkpoint实现状态的持久化维护,即使在系统异常情况下也能计算出正确的结果。 常用流计算框架对比: Storm虽然可以做到低延迟,但...