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...
1.checkpoint的侧重点是“容错”,即Flink作业意外失败并重启之后,能够直接从早先打下的checkpoint恢复运行,且不影响作业逻辑的准确性。而savepoint的侧重点是“维护”,即Flink作业需要在人工干预下手动重启、升级、迁移或A/B测试时,先将状态整体写入可靠存储,维护完毕之后再从savepoint恢复现场。 2.savepoint是“通过checkp...
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 Checkpoint/Savepoint对比 Flink 为作业的容错提供 Checkpoint 和 Savepoint 两种机制。保存点机制(Savepoints)是检查点机制一种特殊的实现,它允许你通过手工方式来触发Checkpoint,并将结果持久化存储到指定路径中,主要用于避免Flink集群在重启或升级时导致状态丢失。
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...
与CheckPoint不同,SavePoint是Flink中用于维护作业状态的一种机制。它允许用户在需要时手动创建作业的状态快照,并将这些快照持久化存储。当作业需要升级、迁移或进行其他手动操作时,用户可以从SavePoint恢复作业的状态,保证作业的连续性和数据的一致性。 SavePoint的特点包括: 手动触发:SavePoint需要用户手动创建,Flink Runtim...