⭐ Checkpoint(状态管理):Flink 提供的用于定时将状态后端中存储的状态同步到远程的存储系统的组件或者能力。为了防止 long run 的 Flink 任务挂了导致状态丢失,产生数据质量问题,Flink 提供了状态管理(Checkpoint,Savepoint)的能力把我们使用的状态给管理起来,定时的保存到远程。然后可以在 Flink 任务 failover 时,从...
答案是不会,watermark 会从0开始增长,window 也会从新开始。 重启后,如果不幸第一条数据的eventtime 是 09:45:02 , 那么此时 watermark 是 09:45:00 , window 是 [09:40:09:50), 一段时间后数据再次会聚合生条es 记录文档 [id+09:40], sink 时之前的es 数据会被覆盖 测试: 2020-10-21 23:57:01...
Source要将一个ID为n的Checkpoint Barrier向所有下游算子广播,这也意味着下游算子的多个输入通道里都会收到ID为n的Checkpoint Barrier,而且不同输入通道里Checkpoint Barrier的流入速度不同,ID为n的Checkpoint Barrier到达的时间不同。Checkpoint Barrier传播的过程需要进行对齐(Barrier Alignment),我们从数据流图中截取一小...
具体可以通过调用检查点配置的.setCheckpointStorage()来配置,需要传入一个 CheckpointStorage 的实现类。Flink 主要提供了两种CheckpointStorage:作业管理器的堆内存和文件系统。 // 配置存储检查点到 JobManager 堆内存env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage(newJobManagerCheckpointStorage());// 配置存储检查点...
通过下图我们可以进一步理解Event Time, Processing Time, Watermark与数据乱序之间的关系. 首先从图(a)中我们可以明确以下内容: 理想状态下数据一旦产生立即被处理, 即Event Time和Processing Time之间不存在偏差, 也就是图中斜率为1虚线展示的情况, 它表示Event Time总是等于Processing Time. ...
输入的数据中,根据自身的Event Time,将数据划分到不同的window中,如果window中有数据,则当watermark时间 >=window maxTimestamp时,就符合了window触发的条件了,最终决定window触发,还是由数据本身的Event Time所属的window中的window maxTimestamp决定。 waterMark,checkpoint其实都是上游节点广播消息给下游节点来处理的行...
Flink提供了统一的DataStream.assignTimestampsAndWatermarks()方法来提取事件时间并同时产生水印,毕竟它们在处理过程中是紧密联系的。周期性水印顾名思义,使用AssignerWithPeriodicWatermark
public Watermark getCurrentWatermark() { // 最大允许的消息延迟是0秒 Long maxOutOfOrderNess = 0L; return new Watermark(currentMaxTimestamp - maxOutOfOrderNess); } @Override public long extractTimestamp(SourceDpiHttp item, long l) {
barrier和waterMark一样是广播传输的 如果source是多并行度的,jobManager会往每一个并行度注入一个barrier;对于下游算子来说,必须所有并行度都接收到barrier之后才能做checkpoint,这叫做barrier对齐算法; 当sink operator的所有并行度都收到barrie后,sink 向checkpoint coordinator确认snapshot已经完成,此时快照在分布式情况下...