state.savepoints.dir: file:///u01/soft/flink/flinkjob/flinksqljob/checkpoint##savepoint保存路径,需要使用URL方式,应该已经合并到checkpoint中,在实验中设置了,也没生成(现阶段 flink checkpoint 需要手动触发) # Flag to enable/disable incremental checkpoints for backends that # support incremental checkpoint...
./bin/sql-client.sh embedded -d conf/book-store.yaml 1. 2. 进入sql-client sql交互界面之后,可以看到环境已经配置好了, Flink SQL> show tables; BookStore MyBookView Flink SQL> desc BookStore; +---+---+---+---+---+---+ | name | type | null | key | extras | watermark | +-...
注意:查看执行 SQL 的结果,在 Flink Version 1.17.2 版本中,Job 需触发 Checkpoint 后,终端才会展示 Topic 数据。 Output log: 测试UDF 功能,测试完成。 小结 在Flink SQL Cli 查询数据源数据或者查看 Flink SQL 执行结果,会存在一些前置条件,还需多注意。 例如,设置 batch 处理模式,触发 Checkpoint。 4.查看 ...
2.只有在完成 Checkpoint 之后,文件才会从 In-progress 状态变成 Finish 状态,同时生成_SUCCESS文件,所以,Flink流式写入Hive表需要开启并配置 Checkpoint。对于Flink SQL Client而言,需要在flink-conf.yaml中开启CheckPoint,配置内容为:state.backend: filesystemexecution.checkpointing.externalized-checkpoint-retention:RETAIN...
kafkaConsumer.setCommitOffsetsOnCheckpoints(true); SingleOutputStreamOperator<String> source = env.addSource(kafkaConsumer).name("KafkaSource").setParallelism(kafkaParallelism); //数据转换 SingleOutputStreamOperator<Tuple4<String, String, String, Integer>> sourceMap = source.map((MapFunction<String, ...
使用下面的命令启动 Flink SQL CLI。 [xxx@xxx /FLINK_HOME/flink-1.15.3]#./bin/sql-client.sh 启动成功后,可以看到如下的页面: 设置checkpoint 在Flink SQL CLI 中开启checkpoint,每隔3秒做一次checkpoint。 Flink SQL> SET execution.checkpointing.interval = 3s; [INFO] Session property has been set. ...
在Flink 安装目录的 bin 目录下面可以看到有 flink, start-scala-shell.sh 和 sql-client.sh 等文件,这些都是客户端操作的入口。 3.Flink 客户端操作 3.1 Flink 命令行 Flink 的命令行参数很多,输入 flink - h 能看到完整的说明: flink-1.7.2 bin/flink -h ...
Flink从1.13版本开始支持在SQL Client从savepoint恢复作业。flink-savepoint介绍 接下来我们从Flink SQL Client构建一个mysql cdc数据经kafka入hudi数据湖的例子。整体流程如下: 在上述第二步中,我们通过手工停止kafka→hudi的Flink任务,然后在Flink SQL Client从savepoint进行恢复。
问题四:使用BroadcastStream后checkpoint失效 问题:job在接入广播流后,checkpint失效。 描述:广播流的数据来源两个地方,一个是从mongo,一个是从kafka,数据进行union,同时指定Watermark,返回Watermark.MAX_WATERMARK(用于与主数据源connect后,窗口聚合水印更新),job部署后,来源mongo的数据源状态会变为FINISHED。网上有查过...
在Flink 安装目录的 bin 目录下面可以看到有 flink, start-scala-shell.sh 和 sql-client.sh 等文件,这些都是客户端操作的入口。 3.Flink 客户端操作 3.1 Flink 命令行 Flink 的命令行参数很多,输入 flink - h 能看到完整的说明: flink-1.7.2bin/flink -h ...