Checkpoint保存数,Checkpoint 保存数默认是1,也就是保存最新的 Checkpoint 文件,当进行状态恢复时,如果最新的Checkpoint文件不可用时(比如HDFS文件所有副本都损坏或者其他原因),那么状态恢复就会失败,如果设置 Checkpoint 保存数2,即使最新的Checkpoint恢复失败,那么Flink 会回滚到之前那一次Checkpoint进行恢复。考虑到这种情况,...
Flink Checkpoint与Savepoint是Flink流处理框架中用于状态容错和恢复的重要机制。以下是它们的概念、作用、区别、使用场景及选择建议的详细解释: 1. Flink Checkpoint的概念和作用 概念: Flink Checkpoint是一种自动容错机制,通过定时触发,Flink可以自动保存作业的状态和计算位置。 作用: 自动恢复:当作业发生故障或手动取消...
Checkpoint和Savepoint在Flink的状态容错机制中扮演着不同的角色。它们的主要区别如下: 触发方式:Checkpoint是周期性自动触发的,而Savepoint需要用户手动触发。 频率与开销:Checkpoint的频率较高,开销相对较小;而Savepoint的频率较低,但每次触发的开销较大。 恢复方式:Checkpoint用于自动恢复状态,而Savepoint则用于手动恢复状态...
与Checkpoint不同的是,Savepoint由用户显式触发,并作为状态的备份。这使得Savepoint具有更高的灵活性和可控性。 Savepoint机制具有以下特点: 手动触发:Savepoint的创建需要用户显式触发,可以在作业运行过程中的任意时刻进行。这使得用户可以根据实际需求,灵活选择保存作业状态的时机。 状态备份:Savepoint相当于作业状态的备份,...
与Checkpoint不同的是,Savepoint是由用户手动触发的,一般用于应用程序升级、调试、回滚等场景。 总的来说,Checkpoint是Flink自动保存应用程序状态的机制,而Savepoint是由用户手动触发保存应用程序状态的功能。它们都可以用来保证应用程序的状态在发生故障时不会丢失,但用途和触发方式有所不同。
为了方便理解,这里先简单的用一个朴素算法来解释这一生成过程(Flink的Checkpoints算法实际要更加复杂,在下面会详细讲解) 暂停接受所有输入流。 等待已经流入系统的数据被完全处理,即所有任务已经处理完所有的输入数据。 将所有任务的状态拷贝到远程持久化,生成Checkpoints。在所有任务完成自己的拷贝工作后,Checkpoints生成...
Checkpoint 是 Apache Flink 用于故障恢复的内部机制,包括应用程序状态快照以及输入源读取到的偏移量。 如果程序发生故障,Flink 会通过从 Checkpoint 加载应用程序状态并从恢复的读取偏移量继续读取来恢复应用程序,就像什么也没发生一样。 2.Flink Savepoints和Checkpoints的3个不同点 ...
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生命周期不同:checkpoint的生命周期由flink来管理,flink负责checkpoint的创建、维护和释放,过程中没有与用户交互。savepoint就不同了,它是由用户来创建、维护和删除的,savepoint的是事先规划好的、手动备份并用于恢复。 具体实现不同:checkpoint作为用于恢复,需要定期触发并保存状态的机制。实现上需要满足两点:1)创建时尽...