1 State1.1 state概述Apache Flink® — Stateful Computations over Data Streams回顾单词计数的例子/**
* 单词计数
*/
public class WordCount {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamE
Checkpoint 在 Flink 中是一个非常重要的 Feature，Checkpoint 使 Flink 的状态具有良好的容错性，通过 Checkpoint 机制，Flink 可以对作业的状态和计算位置进行恢复。Flink 的 Checkpoint 有以下先决条件：需要具有持久性且支持重放一定时间范围内数据的数据源。例如：Kafka、RabbitMQ 等。这里为什么要求支持重放一定时间范围内
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2024-02-14 13:37:39
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之前例子中存在的问题在之前的例子中,使用了checkpoint,虽然异常重启后可以继续失败前sum值继续运算,但是数据源的消费位置是从头开始,这不是我们想要的,要实现重启后消费位置offset是继重启前的offset,那么需要source端有CheckpointedFunction 的支持MySource public class MySource implements SourceFu
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2024-04-25 20:05:17
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一、概述 当任务失败时，Flink需要重新启动失败的任务和其他受影响的任务，将作业恢复到正常状态；重新启动策略和故障转移策略用于控制任务的重新启动。重新启动策略决定是否以及何时可以重新启动失败/受影响的任务。故障转移策略决定应该重新启动哪些任务以恢复作业。二、Restart Strategies 重启策略
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2024-03-25 19:14:27
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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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flink的checkpoint机制提供了容错能力。那它是怎么实现的呢？看了《Flink原理、实战预性能优化》，加上两篇文章，大致理清了思路checkpoint是怎么做的？数据流中会定时产生一个barrier，当某个算子接收到这个barrier之后就会开始考虑是否要进行checkpoint。ok，这里有几个问题（1）barrier是怎么产生的（2）为什么是定时产生，怎么设定的这个定时？（3）为什么
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2024-03-25 12:46:58
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阐述 Flink 提供的容错机制，解释分布式快照 Chandy Lamport 算法逻辑，剖析 Flink Checkpoint 具体实现流程？1 容错机制Flink 容错机制主要是状态的保存和恢复，涉及 state backends 状态后端、checkpoint 和 savepoint，还有 Job 和 Task 的错误恢复。1.1 State Backends 状态后端Flink
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2023-12-21 12:41:28
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前言为了保证程序的容错恢复以及程序启动时其状态恢复，几乎所有公司的实时任务都会开启 Checkpoint 或者触发 Savepoint 进行状态保存。为了使得用户更加理解这两点区别，本文结合 Flink 1.9 版本，重点讲述 Flink Checkpoint，Savepoint 相关概念以及注意事项，同时也会讲述实时任务启动时读取 Kafka 偏移量问题，使得用户能够更好的开发实时任务。1.
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2024-02-23 11:25:05
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一、什么是 checkpoint上次发文，提到了 Flink 可以非常高效的进行有状态流的计算，通过使用 Flink 内置的 Keyed State 和 Operator State，保存每个算子的状态。默认情况下，状态是存储在 JVM 的堆内存中，如果系统中某个环节发生了错误，宕机，这个时候所有的状态都会丢失，并且无法恢复，会导致整个系统的数据计算发生错误。此时就需要 Checkpoint 来保
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2024-01-21 09:09:38
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本文整理自去年8月11日在北京举行的 Flink Meetup 会议，分享嘉宾施晓罡，目前在阿里大数据团队部从事Blink方面的研发，现在主要负责Blink状态管理和容错相关技术的研发。公众号(zhisheng)内回复 Flink 可获得相关的资料本文主要内容如下：有状态的流数据处理；Flink中的状态接口；状态管理和容错机制实现；阿里相关工作介绍；一. 有状态的流数据处理
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2024-05-24 23:23:51
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一、状态 在流计算场景中，数据没有边界源源不断的流入的，每条数据流入都可能会触发计算，比如在进行count或sum这些操作，是选择每次触发计算将所有流入的历史数据重新计算一边还是每次计算都基于上次计算结果进行增量计算呢？ 从综合考虑角度，很多人都会 选择增量计算，那么问题就产生了：上一次的中间计算结果保存在哪里？内存？这其中会由于本身的网络，硬件或软件等问题造成某个计算节点失败，对应的上次计算结
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2024-03-19 10:14:35
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flink作业失败重启或者从指定savepoint启动时，需要将整个作业恢复到上一次成功checkpoint的状态。这里主要分为两个阶段： 1、checkpointCoordinator加载最近一次成功的CompletedCheckpoint,并将状态重新分配到不同Exection（Task）中。 2、task 启动时进行状态初始化。一、状态分配首先，JobMaster 在创建ExecutionG
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2024-03-04 09:47:52
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012-Flinkcheckpoint(容错)checkpoint概述checkpoint配置恢复数据(容错)重启策略概述重启策略多checkpoint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
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2023-12-14 02:33:11
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邱从贤(山智)，Apache Flink Contributor，中南大学硕士，2018 年加入阿里巴巴计算平台事业部，专注于 Flink 核心引擎开发，主要从事 Flink State&Checkpoint 相关研发工作。 作者：
Stefan Ricther & Chris Ward
翻译：
邱从贤(山智)
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2024-03-11 22:04:21
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1.概述Flink 提供了一个 Apache Kafka 连接器，用于从 Kafka Topic 读取数据和向 Kafka Topic 写入数据，并保证恰好一次次语义。2.DependencyApache Flink 附带了一个通用的 Kafka 连接器，它试图跟踪最新版本的 Kafka 客户端。它使用的客户端版本可能会在 Flink 版本之间发生变化。最近的 Kafka 客户端向后兼容 brok
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2024-03-17 13:31:53
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文章目录知识点反压CheckpointBarrierAligned CheckpointUnaligned Checkpoint核心思想实现原理UC同步阶段UC异步阶段 知识点反压反压是流式系统中关于处理能力的动态反馈机制，并且是从下游到上游的反馈，一般是在实时数据处理的过程中，上游节点的生产速度大于下游节点的消费速度。在Flink中，反压主要有两个部分：跨TaskManager的反压过程和Ta
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2024-03-13 13:42:24
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目录Checkpoint与反压的耦合Aligned Checkpoint和Chandy-Lamport差异：Aligned CheckpointChandy-LamportUnaligned CheckpointAligned Checkpoint和Unaligned Checkpoint 适用场景Chandy-Lamport 算法将分布式系统抽象成 DAG（暂时不考虑有闭环的图），节点表示进程，
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2024-04-30 16:51:05
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Flink Checkpoint 机制详解Apache Flink 的 Checkpoint 机制是一种强大的容错机制，其设计目标是在分布式流处理环境中保证数据处理的一致性和可靠性。Checkpoint 主要通过周期性地创建应用流图状态的全局快照来实现，当系统发生故障时，可以从最近成功的 Checkpoint 快照恢复，从而实现 Exactly-Once 处理语义。Checkpoint 机制原理C
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2024-06-06 19:19:01
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Flink的重启策略Flink的 RestartStrategy 作用是什么？ 一句话概括，提升任务健壮性和容错性，保证任务可以实时产出数据。 设置重启策略和公司处理数据业务需求有很大的关系，根据不同的业务需求设置处理任务的不同策略。有时候因为数据的问题(不合规范、为 null 等)，这时在处理这些脏数据的时候可能就会遇到各种各样的异常错误，比如空指针、数组越界、数据类型转换错误等。可能你会说只要
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2023-10-20 17:54:46
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# Flink on YARN 模式下 Checkpoint 的重启策略
Apache Flink 是一个流处理框架，支持分布式、容错、高吞吐量和低延迟的数据处理。在 Flink 应用程序中，Checkpoint 是一种用于确保数据一致性的机制。在 YARN 模式下，Flink 提供了多种重启策略，可以有效地处理任务失败带来的问题。本文将探讨 Flink on YARN 模式下的 Checkpo
