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,...
1. 当 Checkpoint 时间比设置的 Checkpoint 间隔时间要长时,可以设置 Checkpoint 间最小时间间隔 。这样在上次 Checkpoint 完成时,不会立马进行下一次 Checkpoint,而是会等待一个最小时间间隔,然后在进行该次 Checkpoint。否则,每次 Checkpoint 完成时,就会立马开始下一次 Checkpoint,系统会有很多资源消耗 Checkpoint。 2...
通过合理配置Checkpoint参数,可以实现状态的定期备份和快速恢复。 对于需要手动控制作业状态备份和恢复的场景,建议选择Savepoint机制。通过手动触发Savepoint,可以在关键时刻保存作业状态,并在需要时手动恢复。 综上所述,Flink Checkpoint和Savepoint各有优缺点,用户应根据实际需求选择合适的机制以确保作业的稳定性和可靠性。
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...
Flink中基于异步轻量级的分布式快照技术提供了Checkpoints容错机制,Checkpoints可以将同一时间点作业/算子的状态数据全局统一快照处理,包括前面提到的算子状态和键值分区状态。当发生了故障后,Flink会将所有任务的状态恢复至最后一次Checkpoint中的状态,并从那里重新开始执行。
Flink Checkpoint和Savepoint对比: 概念:Checkpoint 是 自动容错机制 ,Savepoint 程序全局状态镜像 。 目的: Checkpoint 是程序自动容错,快速恢复 。Savepoint是 程序修改后继续从状态恢复,程序升级等。 用户交互:Checkpoint 是 Flink 系统行为 。Savepoint是用户触发。
Savepoint是Flink中另一种状态容错机制,允许用户手动创建和恢复作业状态的快照。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...
checkpoint的建议 Checkpoint 间隔不要太短 过短的间对于底层分布式文件系统而言,会带来很大的压力。 Flink 作业处理 record 与执行 checkpoint 存在互斥锁,过于频繁的checkpoint,可能会影响整体的性能。 合理设置超时时间 Flink savepoint Savepoint会在Flink Job之外存储自包含(self-contained)结构的Checkpoint,它使用Flink的...
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...
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