env.enableCheckpointing(300 * 1000); env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE); env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(300 * 1000); env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000); // allow only one checkpoint to be in progress at the ...
flink 从savepoint、checkpoint中恢复数据 - 前言提示:flink checkpoint重启: flink作业因为故障导致restart strategy失败或升级flink版本重新发布任务,这时就需要从最近的checkpoint恢复。一般而言有两种方案,第一种方案是开启checkpoint且任务取...
手动cancel任务会发现checkpoint目录被删除,因为ck的作用是任务挂了自己重启使用的;如果正常cancel任务,就会把ck删除;所以手动cancel不能够从ck恢复 如果从IDEA 中终止任务,不会删除ck,是因为这种场景下相当于遇到了异常,还没来得及删除JVM就停了 7.从savepoint恢复任务 8 再次输入一些数据,会从保存点的结果状态继续执行...
从checkpoint恢复数据 savepoint(重量级checkpoint) checkpoint(容错) checkpoint概述 (1)为了保证state的容错性,Flink需要对state进行checkpoint。 (2)Checkpoint是Flink实现容错机制最核心的功能,它能够根据配置周期性地基于Stream中各个Operator/task的状态来生成快照,从而将这些状态数据定期持久化存储下来,当Flink程序一旦意外...
Flink CDC 2.0 支持全量故障恢复,可以从 checkpoint 点恢复。 在Flink CDC 2.0 中,每个 source 都会有一个对应的 changelog topic,用于记录该 source 的所有变更信息。当发生故障时,Flink CDC 2.0 会从最近的 checkpoint 点开始消费 changelog topic 中的消息,将数据恢复到故障前的状态。
Checkpoint 是对当前运行状态的完整记录。程序重启后能从 Checkpoint 中恢复出输入数据读取到哪了,各个算子原来的状态是什么,并继续运行程序。 即用于 Flink 的故障恢复。 这种机制保证了实时程序运行时,即使突然遇到异常也能够进行自我恢复。 二、如何实现 Checkpoint 功能?# ...
Apache Flink是一个开源的流处理框架,它可以处理无界和有界数据流。当使用Flink进行流处理时,可以通过检查点和保存点来实现状态的恢复。 1. 检查点(Checkpoint):检查点是一种...
Flink提供了Checkpoint/Savepoint来保存状态,以便在出错时进行恢复,在上一个状态的基础上恢复计算流程。 问题 1. 如何开启Checkpoint? Flink-Checkpointing // get the execution environmentfinalStreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//...env.enableCheckpointing(300*1000); ...
externalized checkpoints:可配置一个周期性的外部持久化的checkpoints。通过该功能可以将元数据信息等写到外部的存储中,此种方式下当job运行过程中出现异常,flink不会自动删除这些外部存储的checkpoint数据或信息。该模式中以让flink出现异常或操作中断时从外部存储的数据点中恢复数据。
第二个输入通道ID为n的Checkpoint Barrier抵达该算子子任务,所有通道ID为n的Checkpoint Barrier都到达该算子子任务,该算子子任务执行快照,将状态写入State Backend,然后将ID为n的Checkpoint Barrier向下游所有输出通道广播。 对于这个算子子任务,快照执行结束,继续处理各个通道中新流入数据,包括刚才缓存起来的数据。