env.getCheckpointConfig.setCheckpointTimeout(60000) // 同一时间只允许进行一个检查点 env.getCheckpointConfig.setMaxConcurrentCheckpoints(1) //表示一旦Flink处理程序被cancel后,会保留Checkpoint数据,以便根据实际需要恢复到指定的Checkpoint【详细解释见备注】 env.getCheckpointConfig.enableExternalizedCheckpoints(Exter...
env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage("file:///home/wxwmd/checkpoints"); /* flink默认一旦取消任务,删除checkpoint 这里设置即便任务被取消也不删除checkpoint */ env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION); DataStreamSource...
面对过去，不要迷离；面对未来，不必彷徨；活在今天，你只要把自己完全展示给别人看。
env.setStateBackend(new FsStateBackend("file:///tmp/flink/checkpoints")); // Checkpoint默认的配置是失败了,就重启恢复。因此当一个Flink失败/人为取消的时候,Checkpoint会被人为清除 // 配置Checkpoint开启 外化功能 。即应用程序停止时候,保存Checkpoint // 支持2种外化:DELETE_ON_CANCELLATION:当应用程序完全...
Flink 的 Checkpoint 总结 1、简介 1)概述 Flink中的每个函数和运算符都可以有状态,状态中存储计算的中间结果。 状态可以用于容错,在任务被动失败或者主动重启时,可以通过 Checkpoint 或 Savepoint 从先前的状态中恢复计算数据,以保证数据计算的 ExactlyOnec(精准一次)或 AtleastOnce (至少一次)。
如果想要无缝衔接,首先数据不能重复消费,也就是要实现精准一次性,Flink的checkpoint机制可以做到精准一次性 同时之前的算子的中间状态要能够进行恢复——Flink提供状态后端管理,提供checkpoint容错 那么这设计到2个重要的知识点: 有状态计算 有状态计算可以说是Flink重要的特性之一 ...
Checkpoint 执行机制详解 本小节将对 Checkpoint 的执行流程逐步拆解进行讲解,下图左侧是 Checkpoint Coordinator,是整个 Checkpoint 的发起者,中间是由两个 source,一个 sink 组成的 Flink 作业,最右侧的是持久化存储,在大部分用户场景中对应 HDFS。 a. 第一步,Checkpoint Coordinator 向所有 source 节点 trigger Check...
监控Checkpoint 的状态和进度,并设置合理的告警机制。可以使用 Flink 的监控工具(如Flink Dashboard、Prometheus)来查看和监控 Checkpoint 相关的指标。 管理Checkpoint 的历史数据,定期清理过期的 Checkpoint 数据,以节省存储空间。 故障恢复 配置合适的故障恢复策略,例如自动重启任务,并从最近一次成功的 Checkpoint 恢复数据...
简单算法–暂停应用, 然后开始做检查点, 再重新恢复应用 Flink 的改进 Checkpoint 算法. Flink 的 checkpoint 机制原理来自 "Chandy-Lamport algorithm"算法(分布式快照算)的一种变体:异步 barrier 快照 (asynchronous barrier snapshotting) 每个需要 checkpoint 的应用在启动时,Flink 的 JobManager 为其创 建一个 Ch...