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...
Checkpoint:检查点,关系型数据库并不会把提交的事务写入磁盘,而是先写入缓存和日志。为了提高故障恢复速度,数据库仅需恢复某个检查点之后的未写入磁盘的事务 启动检查点需要具备以下条件 (1)支持时空穿梭的数据源,如Kafka、分布式文件系统 (2)可持久化的外部存储,如分布式文件系统 检查点默认关闭,启动需要配置以下参数...
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(JobManagerCheckpointStorage)和文件系统(FileSystemCheckpointStorage)。 // 配置存储检查点到 JobManager 堆内存env.getCheckpointConfig().setCheckpointStor...
状态有密切关系的是Flink的Checkpoint,也就是检查点的机制,Checkpoint能够去把Flink的状态进行存储,相当于是做一次快照,方便Flink进行容错恢复。另外因为Flink它是一种流计算引擎,它的数据是不间断产生的,是没有界限的,因此我们需要有一种机制能够对数据进行切分,我们会采用的时间(Time)作为切分点,另外Flink进行容错性...
Flink的checkpoint机制是一种用于容错和状态恢复的机制。它允许Flink在某个算子因为某些原因(如异常退出)出现故障时,将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态,从而保证流图的一致性。 Checkpoint机制的作用主要包括: 容错性:当Task Manager或作业的部分任务发生故障时,Flink可以使用checkpoint来恢复任务的状态,从而保...
Flink有两种方式来生成Watermark: 周期性(Periodic)生成Watermark:Flink每隔一定时间间隔,定期调用Watermark生成函数。这种方式下,Watermark的生成与时间有周期性的关系。 打点式(Punctuated)生成Watermark:数据流中某些带有特殊标记的数据自带了Watermark信息,Flink监控数据流中的每个事件,当接收到带有特殊标记数据时,会触发Wa...
CheckpointConfig checkpointConfig = env.getCheckpointConfig(); 1. (1)检查点模式(CheckpointingMode) 设置检查点一致性的保证级别,有精确一次(exactly-once)和至少一次(at-least-once)两个选项。默认级别为exactly-once,而对于大多数低延迟的流处理程序,至少一次就够用了,处理效率会更高 ...
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...