Flink Checkpoint 存储 Offset 到 MySQL
## 引言
Apache Flink 是一个开源流式处理引擎，提供了高性能、可扩展和容错的数据处理能力。在实时数据处理场景中，处理数据的准确性和可靠性是非常重要的。Flink 的 Checkpoint 机制能够保证数据处理的一致性，并且能够从存储的状态中恢复应用程序的状态。本文将介绍如何使用 Flink 的 Checkpoi
原创
2024-02-03 05:24:47
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flink提供不同的状态后端（state backends）来区分状态的存储方式和存储位置。flink状态可以存储在java堆内存内或者内存之外。通过状态后端的设置，flink允许应用保持大容量的状态。开发者可以在不改变应用逻辑的情况下设置状态后端。 默认情况下，flink的状态会保存在t
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2023-08-26 22:58:10
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文章目录1、Flink 的 State 和 Checkpoint1.1、State1.1.1、什么是 State1.1.2、状态的应用场景1.1.3、有状态计算与无状态计算1.1.4、状态的分类1.1.4.1、Managed State & Raw State1.1.4.2、Keyed State & Operator State1.1.5、State TTL 状态生命周期1.2
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2024-06-17 21:19:04
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写在前面本章主要介绍了Flink的Checkpoint的基本概念和原理，以Checkpoint为基础说明Flink的重启策略，并最后和Savepoint进行对比。其实，Checkpoint本质上就是一种算法，用于实现State的保存，因为存在State和Checkpoint的存在，所以程序重启后可以进行状态的恢复并继续运行。1、Checkpoint1.1、Checkpoint概述Checkpoin
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2024-08-10 14:43:34
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#大数据技术之Flink–检查点与保存点的比较 在flink中有一套完整的容错机制来保证故障后的恢复，其中最重要的就是检查点。检查点（checkPoint）1.什么是检查点？检查点就是将之前某个时间点的所有状态保存下来，做一份“存档”。 在遇到故障重启之后就可以从检查点中“读档”，恢复出之前的状态，这样就可以回到当时保存的一刻接着处理数据了。2.检查点的保存？1）检查点是周期性的触发保存
每隔一段
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2024-01-10 11:21:44
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Flink中Checkpoint和Savepoint 的 3 个不同点Savepoint和Checkpoint分别是什么?Savepoint 是用来为整个流处理应用在某个“时间点”（point-in-time）进行快照生成的功能。该快照包含了数据源读取到的偏移量（offset），输入源的位置信息以及整个应用的状态。借助 分布式快照算法(Chandy-Lamport )的变体，我们可以在应用程序运行
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2024-03-18 20:24:25
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Flink 从入门到精通 系列文章本文是 Flink 源码解析系列，通过阅读本文你能 get 到以下点：Flink 任务从 Checkpoint 处恢复流程概述Checkpoint 元数据详解从源码层分析：JM 该如何合理地给每个 subtask 分配 State，让 TM 去恢复
❝
声明：笔者的源码分析都是基于 flink-1.9.0 release 分支，其实阅读源码不用非常在意
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2024-03-30 08:06:47
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# Flink Checkpoint 存储到 Redis 的实现指南
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，checkpoint 机制是用于保证数据处理的一致性和容错性。将 checkpoint 信息存储到 Redis 中，有助于持久化和快速访问这些状态信息。本文将为刚入行的小白详细讲解如何实现这一过程。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
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flink应用开发完成并且部署上线以后，正常情况下要求是持续运行的，也就是不可以中断执行，比如在按天分组统计业务数据的应用中，将之前收到的数据量累计并记录在缓存中，后续接收到数据后，分组累加到之前的数据上。不管是程序存在bug需要修复后运行，还是程序需要升级功能后重新运行都是不可避免的，此时就需要借助于checkpoint来进行检查点持久化，以便在下次启动应用的时候，利用检查点恢复数据并且继续从上
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2024-02-04 08:28:01
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1、说明使用flink实时的读取kafka的数据，并且实时的存储到iceberg中。好处是可以一边存数据，一边查询数据。当然使用clickhouse也可以实现数据的既存既取。而hive数据既存既读则会有问题。iceberg中数据读写数据都是从快照中开始的，读和写对应的不同快照，所以读写互不影响。而hive中写的时候数据就不能读。下面是使用flink读取kafka数据存储到iceberg的例子。本案
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2024-06-17 05:01:21
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配置检查点//配置检查点
env.enableCheckpointing(180000); // 开启checkpoint 每180000ms 一次
env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(50000);// 确认 checkpoints 之间的时间会进行 50000 ms
env.getCheckpointConfig().
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2024-02-03 16:10:29
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在Flink中的每个函数和运算符都是有状态的。在处理过程中可以用状态来存储数据，这样可以利用状态来构建复杂操作。为了让状态容错，Flink需要设置checkpoint状态。Flink程序是通过checkpoint来保证容错，通过checkpoint机制，Flink可恢复作业的状态和计算位置。checkpoint检查点前提条件Flink的checkpoin机制需要与流和状态的持久化存储交互，一般它要
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2023-10-10 21:06:47
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一、Flink 简介Apache Flink 是一个分布式的流处理框架，它能够对有界和无界的数据流进行高效的处理。Flink 的核心是流处理，同时它也能支持批处理，Flink 将批处理看成是流处理的一种特殊情况，即数据流是有明确界限的。这和 Spark Streaming 的思想是完全相反的，Spark Streaming 的核心是批处理，它将流处理看成是批处理的一种特殊情况， 即把数据流进行极小
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2023-11-01 17:55:09
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1.前言在Flink中，函数和操作符都可以是有状态的。在处理每个消息或者元素时，有状态的函数都会储存信息，使得状态成为精密操作中关键的组成部分。为了使状态能够容错，Flink会checkpoints状态。checkpoints机制使得Flink可以恢复状态和位置，以至于流计算的应用可以提供无故障执行的语义。2.前提Flink的checkpointing机制对流和状态的可靠存储有如下两点要求：持久化
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2023-12-21 02:03:24
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本文根据 Apache Flink 进阶篇系列直播课程整理而成，由阿里巴巴高级研发工程师唐云（茶干）分享，主要讲解 Flink 中 Checkpoint 的应用实践，包括四个部分，分别是 Checkpoint 与 state 的关系、什么是 state、如何在 Flink 中使用 state 和 Checkpoint 的执行机制。
Tips： 文末可回顾全
文章目录Flink的Checkpoint和Savepoint介绍第一部分：Flink的Checkpoint1\. Flink Checkpoint原理介绍2\. Checkpoint的简单设置3. 保存多个Checkpoint4.从Checkpoint进行恢复Checkpoint1、checkpointConfig2、barrier第二部分： Flink的Savepoint1.Flink的Sav
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2024-01-29 13:28:22
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Flink 详解（四）：核心篇 Ⅲ
29、Flink 通过什么实现可靠的容错机制？30、什么是 Checkpoin 检查点？31、什么是 Savepoint 保存点？32、什么是 CheckpointCoordinator 检查点协调器？33、Checkpoint 中保存的是什么信息？34、当作业失败后，检查点如何恢复作业？35、当作业失败后，从保存点如何恢复作业？36、Flin
目录容错机制检查点检查点的保存从检查点恢复状态检查点算法检查点配置保存点savepoint状态一致性状态一致性的概念和级别端到端的状态一致性端到端精准一次输入端保证输出端保证Flink和Kafka连接时的精准一次性保证 容错机制检查点检查点的保存定期存盘，将状态保存到检查点。 保存的时间点： source数据源处记录一个offset，当所有子任务都处理完同一个offset处的数据的时候触发che
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2023-11-09 06:42:39
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如何使用flink的检查点机制保证数据的一致性
Flink的状态与容错是这个框架很核心的知识点。其中一致检查点也就是Checkpoints也是Flink故障恢复机制的核心，这篇文章将详细介绍Flink的状态管理和Checkpoints的概念以及在生产环境中的参数设置。什么是State状态？在使用Flink进行窗口聚合统计，排序等操作的时候，数据流的处理离不开
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2024-06-14 10:40:10
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1.State Vs CheckpointState:维护/存储的是某一个Operator的运行的状态/历史值,是维护在内存中!一般指一个具体的Operator的状态(operator的状态表示一些操作/算子在运行的过程中会产生的一些历史结果,如前面的maxBy底层会维护当前的最大值,也就是会维护一个keyedOperator,这个State里面存放就是maxBy这个Operator中的最大值)S
