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,...
5. Flink Checkpoint与Savepoint的选择建议 对于需要定时保存作业状态的场景,建议选择Checkpoint机制。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...
Savepoint和Checkpoint是Flink中两个不同的概念,它们在功能和用途上有一些区别: Checkpoint: Checkpoint是Flink用来实现容错性的机制,它会将应用程序的状态信息存储在持久化存储中,并在发生故障时可以恢复应用程序的状态。Checkpoint会定期保存应用程序的状态,并确保在发生故障时可以快速恢复到最近一次检查点的状态。Checkpoint...
Checkpoints(检查点) 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。
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 ...
Flink的Checkpoint和savepoint的区别和作用 一、Flink的checkpoint flink的checkpoint是异步的、分布式的、轻量级的,将同一时间点的task/operator的状态数据全局统一快照处理,包括用户自定义的keyed state和operator state 当未来程序出现问题,可以基于保存的快照容错。
Checkpoints 与 Savepoints 1.概述 Flink 的 savepoints 与 checkpoints 的不同之处类似于传统数据库系统中的备份与恢复日志之间的差异。 a)Checkpoints Checkpoints 的主要目的是为意外失败的作业提供恢复机制。 Checkpoint 的生命周期由 Flink 管理, 即 Flink 创建,管理和删除 checkpoint - 无需用户交互。 由于 ...
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...