在 Flink 中，状态可靠性保证由 Checkpoint 支持，当作业出现 failover 的情况下，Flink 会从最近成功的 Checkpoint 恢复。在实际情况中，我们可能会遇到 Checkpoint 失败，或者 Checkpoint 慢的情况，本文会统一聊一聊 Flink 中 Checkpoint 异常的情（包括失败和慢），以及可能的原因和排查思路。1. Checkpoint 流程
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2024-03-10 11:07:21
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随时存档”确实恢复起来方便，可是需要我们不停地做存档操作。如果每处理一条数据就进行检查点的保存，当大量数据同时到来
目录一、Flink 容错机制概述1.1 先决条件二、Flink CheckPoint 核心组成2.1 State 状态2.2 StateBackEnd2.3 CheckPointing三、如何启用和配置检查点3.1 重启策略3.2 选择适合的状态后端3.3 在迭代作业中的状态检查点一、Flink 容错机制概述Flink 中的每个函数和运算符都可以是有状态的。有状态
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2023-07-26 11:17:27
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目录1 检查点1.1 检查点在什么情况下触发？1.2 检查点如何重新运行？2 保存点2.1 保存点在什么情况下触发？2.2 如何在不取消当前应用时创建保存点？2.3 如何在取消当前flink应用之前生成保存点？2.4 如何从保存点处启动程序？2.5 启动保存点时遇到的问题 1 检查点1.1 检查点在什么情况下触发？应用场景：检查点在作业意外失败后会自动重启，并能够从保存的检查点路径中自动恢复状态
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2024-03-16 10:40:20
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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. C
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2024-08-15 18:49:33
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由于Flink是⼀个有状态计算的流服务，因此状态的管理和容错是⾮常重要的。为了保证程序的健壮性，Flink提出Checkpoint机制，该机制⽤于持久化计算节点的状态数据，继⽽实现Flink故障恢复。所谓的Checkpoint机制指的是Flink会定期的持久化的状态数据。将状态数据持久化到远程⽂件系统（取决于State backend），例如HDFS，该检查点协调或者发起是由JobManager负
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2023-12-14 00:23:37
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说白了就是等你要处理的这个或这波数据被所有任务（执行完所有算子）处理完了 再做检查点保存（下图就是三个数据都被map、sum处理完 就做检查点保存 source是读取数据的） 下图只是一个检查点的保存过程（拆解）这一个检查点最终保存了三个数据的偏移量和状态就比如几个小水杯（一个小水杯代表一个数据）往大水杯里倒水（就是保存状态）小水杯灌满，意味着这个数据被所有
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2024-02-19 19:46:09
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F1.集群突然宕机找到Master节点的日志 vi 打开 Shift + g 跳到文件最后一行 Shift + n 查询任务名称找到对应的id进入hdfs hadoop fs -ls /flink-checkpoints | grep 任务ID 找到id对应的checkPoint目录 进入目录 获取/flink-checkpoints/a1cb4cadb79c74ac8d3
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2024-02-05 21:04:41
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FLink-15-Flink的容错机制&checkpoint机制Flink的容错机制1.容错机制2.Flink要实现端到端的 EOS 保证Flink的Checkpoint机制checkpoint的整体流程对齐与非对齐checkpoint对齐checkpoint非对齐checkpointcheckpoint相关API总结Flink的sink端容错机制1.幂等写入方式（主要应用在kv格式的s
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2024-03-03 08:15:17
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Checkpointing可以将RDD从其依赖关系中抽出来，保存到可靠的存储系统（例如HDFS，S3等)， 即它可以将数据和元数据保存到检查指向目录中。因
原创
2024-04-27 19:06:51
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一、一致性检查点（Checkpoints）Flink故障恢复机制的核心，就是应用状态的一致性检查点有状态流应用的一致性检查点，其实就是所有任务的状态，在某个时间点的一份拷贝（一份快照）；这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同的输入数据的时候 二、从检查点恢复状态 在执行流应用程序期间，Flink会定期保存状态的一致检查点如果发生故障，Flink将会使用最近的检查点来一致
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2023-12-15 16:30:18
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Task 故障恢复1.概述当 Task 发生故障时，Flink 需要重启出错的 Task 以及其它受到影响的 Task ，以使得作业恢复到正常执行状态。Flink 通过重启策略和故障恢复策略来控制 Task 重启：重启策略决定是否可以重启以及重启的间隔；故障恢复策略决定哪些 Task 需要重启。2.Restart Strategiesa）概述Flink 作业如果没有定义重启策略，则会遵循集群启动时
随着针对移动设备的安全威胁数量持续增长，Check Point软件技术公司已经采取新的举措进一步扩展自身网络安全方案储备——收购Lacoon移动安全公司。这是Check Point公司今年年内进行的第二次收购活动，此前其已经于二月收购以色列的高级威胁检测初创企业Hyperwise。目前关于Lacoon收购的具体条款尚未公布，不过一家以色列媒体援引其内容称数额约为8000万美元。Chec
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2024-10-13 22:23:33
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检查点是flink处理分布式任务中故障的重要机制，通过周期性保存任务状态，可以实现在个别任务发生故障时恢复程序的功能。flink检查点算法中用到了一种名为检查点分隔符的特殊标记，和水位线相似，这些检查点分隔符会通过数据源算子注入到数据流中，每个检查点分隔符都会带有一个编号，这样就把一个数据流从逻辑上分为两个部分，所有先于检查点分隔符的记录引起的状态都会包含在分隔符所对应的检查点之中，之后的数据引起
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2023-07-11 17:18:42
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Exactly-once语义 Flink自1.4.0开始实现exactly-once的数据保证，即在任何情况下都能保证数据对应用产生的效果只有一次，不会多也不会少。具体实现依赖于抽象类TwoPhaseCommitSinkFunction，用户只需要实现类接口就可以自己定义对外部系统的exactly-once。 Flink的checkpoint可以保证作业失败的情况下从最近一次快照进
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2024-03-12 23:27:06
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flink 中的一个大的特性就是exactly-once的特性，我们在一般的流处理程序中，会有三种处理语义at most once : 至多一次，表示一条消息不管后续处理成功与否只会被消费处理一次，那么就存在数据丢失可能exactly once : 精确一次，表示一条消息从其消费到后续的处理成功，只会发生一次at least once ：至少一次，表示一条消息从消费到后续的处理成功，可能会发生多次
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2024-03-04 06:55:19
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e数据的速度远大于处理完成数据的速度...
原创
2023-05-11 10:20:47
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checkpoint 检查点checkpoint，即检查点。在undolog中写入检查点，表示在checkpoint前的事务都已经完成commit或者rollback 了，也就是检查点前面的事务已经不存在数据一致性的问题了。那这个checkpoint如何去实现呢。其实实现的机制很简单，就是周期性的往 undolog里面写入。当然这个写入肯定不是随随便便的往里写，在往里写的时候，肯定要检查前面的事务
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2024-01-02 16:48:11
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检查点是一个数据库事件，它把修改数据从高速缓存写入磁盘，并更新控制文件和数据文件。检查点分为三类：1）局部检查点：单个实例执行数据库所有数据文件的一个检查点操作，属于此实例的全部脏缓存区写入数据文件。触发命令：svmrgrl>alter system checkpoint local;这条命令显示的触发一个局部检查点。2）全局检查点：所有实例（对应并行数据服务器）执行数据库所有所有数据文件的
原创
2016-10-13 23:08:35
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SSIS的检查点（Checkpoint）实际上是一个用于保存Task组件的状态的文件，它记录控制流中Task组件的执行状态和变量的值。用户通过合理地配置Checkpoint，在Package运行出错之后，重新执行Package，可以跳过上一次已经成功执行的步骤，而直接从失败的地方重新执行，这就意味着
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2018-05-18 17:47:00
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