Flink的RestartStrategy故障恢复原理与配置RestartStrategy 简介RestartStrategy，重启策略，在遇到机器或者代码等不可预知的问题时导致 Job 或者 Task 挂掉的时候，它会根据配置的重启策略将 Job 或者受影响的 Task 拉起来重新执行，以使得作业恢复到之前正常执行状态。Flink 中的重启策略决定了是否要重启 Job 或者 Task，以及重启的
目录1、CDC 简介1.1、什么是CDC1.2、CDC的种类1.3、Flink-CDC2、Flink CDC 网址3、运行原理5、简要安装6、开发案例7、扩展 1、CDC 简介1.1、什么是CDCCDC 是 Change Data Capture（变更数据获取）的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据或数据表的插入、更新以及删除等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间
转载
2023-09-03 20:45:34
113阅读
一致性实际上是“正确性级别”的另一种说法，也就是说在成功处理故障并恢复之后得到的结果，与没有发生任何故障时得到的结果相比，前者到底有多正确。例如，要对最近一小时登录的用户计数。在系统经理故障之后，计数结果是多少？如果有偏差，是有漏掉的计数还是重复计数？在流处理中，一致性可以分为三个级别：at-most-once(最多一次)： 这其实是没有正确性保障的委婉说法——故障发生之后，技术结果可能丢失。at
常见错误集1.Checkpoint失败：Checkpoint expired before completingenv.enableCheckpointing(1000L)
val checkpointConf = env.getCheckpointConfig
checkpointConf.setMinPauseBetweenCheckpoints(30000L)
## Flink MySQL重试机制
在大数据处理中，Apache Flink是一个非常流行的分布式数据流处理框架。它能够快速、可靠地处理大规模的数据集。与此同时，MySQL是一种常用的关系型数据库，用于存储结构化数据。在实际应用中，经常需要将Flink与MySQL进行集成，以实现数据的读取、写入和更新。
然而，由于网络或数据库本身的问题，Flink与MySQL之间的连接可能会出现故障。为了确
最少一次：断了之后 重新执行 再去重严格一次：根据检查点，再执行一次-------------------------------------------------------------------------------------------Flink跟其他的流计算引擎相比,最突出或者做的最好的就是状态的管理.什么是状态呢?比如我们在平时的开发中,需要对数据进行count,su
背景：前段时间写了个 Flume实时采集日志到 Kafka（极简版），其中我们是使用 exec source执行 tail命令来监控采集日志的，但这样做会存在一些问题：如果agent进程突然挂了，下次重启采集任务，会导致日志文件内容重复采集，虽然进程挂了这种事情不常发生，当我们还是要尽量避免因此带来的负面影响！一、方案选择和一些朋友交流过Flume断点续传问题，他们往往是自己修改source源码，
一：Runtime、Checkpoint1：异步io得重试api机制FLIP-232: Add Retry Support For Async I/O In DataStream API - Apache Flink - Apache Software Foundation重试是针对某一个异步function得重试，重试有两个超时时间。 现在重试暂时没有实现状态管理重试中得retryQu
本文由知识星球小伙伴 范瑞 投稿，原文地址：https://www.jianshu.com/p/8d6569361999本文主要为了让你搞懂 Flink 的 Exactly Once 和 At Least Once，如果看完之后，你有什么不懂的，可以留言看完本文，你能 get 到以下知识介绍 CheckPoint 如何保障 Flink 任务的高可用CheckPoint 中的状态简介如何实现全域一致
一、状态编程 Flink 内置的很多算子，数据源 source，数据存储 sink 都是有状态的，流中的数据都是 buffer records，会保存一定的元素或者元数据。例如 : ProcessWindowFunction会缓存输入流的数据，ProcessFunction 会保存设置的定时器信息等等。1，算子状态(operator state) 算子状态的作用范围限定为算
概述 Flink支持不同的重启策略，以在故障发生时控制作业如何重启 集群在启动时会伴随一个默认的重启策略，在没有定义具体重启策略时会使用该默认策略。 如果在工作提交时指定了一个重启策略，该策略会覆盖集群的默认策略默认的重启策略可以通过 Flink 的配置文件 flink-conf.yaml 指定。配置参数 restart-strategy 定义了哪个策略被使用。 常用的重启： 1.策略固定间隔 (
1、Failure Rate Restart Strategy 说明故障率重启策略，flink提供的一种比较"智能"的重启策略；即当任务的失败率上升到一定的程度时，flink认为本次任务最终是失败的；也可以理解为，在该策略中，flink关注的点是任务的失败率，失败率计算公式如下：失败率 = 失败次数/时间区间“失败次数”对restart-strategy.failure-rate.max-fail
1.flink cdc简介Flink 1.11 引入了 CDC. Flink CDC 是一款基于 Flink 打造一系列数据库的连接器。Flink 是流处理的引擎，其主要消费的数据源是类似于一些点击的日志流、曝光流等数据，但在业务场景中，点击流的日志数据只是一部分，具有更大价值的数据隐藏在用户的业务数据库中。Flink CDC 弥补了 Flink 读取这些数据的缺陷，能够通过流式的方式读取数据库中
flink 卡夫卡 在分布式环境中，故障是很常见的情况，可以随时发生。 在Kafka环境中，代理可能崩溃，网络故障，处理故障，发布消息时失败或无法使用消息等。这些不同的场景引入了不同类型的数据丢失和重复。 失败场景 A（确认失败）：生产者成功发布了消息，重试> 1，但由于失败而未收到确认。 在这种情况下，生产者将重试相同的消息，可能会引入重复消息。 B（生产者进程在批处理
-------------------------------------------------------------------------------------------Flink跟其他的流计算引擎相比,最突出或者做的最好的就是状态的管理.什么是状态呢?比如我们在平时的开发中,需要对数据进行count,sum,max等操作,这些中间的结果(即是状态)是需要保存的,因为要不断的更新,这些
Flink提交任务的方式有两种，第一种是自带的UI页面，但是这种提交方式很少有团队正式使用，因为这种方式的资源分配是按照task为单位，设置任务并行度的，而不是可以灵活的根据提交任务时的参数来改变所占资源大小的continer，一个task拥有多少计算资源已经在配置文件中写死了，且使用时一个并行度就代表占用一个task，它的好处就在于你能够明确的把控资源的使用频率，缺点就是不够灵活。自己手搭过原生
转载
2023-07-18 13:17:37
858阅读
什么是保存点?保存点和检查点的区别在哪 保存点是数据流的执行状态（一致的？）,是通过检查点机制创建的。利用保存点可以停止和恢复，fork，或者更新任务。保存点由两部分组成:一个可靠存储上的文件路径（例如 hdfs，s3.。。），里面保存了二进制文件（通常比较大），还有一个元数据文件（相对小一些）。 可靠存储中的文件保存了job运行状态镜像的网络数据。保存点的元数据文件包括了（主要）可靠存储中全部文
一、配置原则 JVM 启动 -D 参数优先，这样可以使用户在部署和启动时进行参数重写，比如在启动时需改变协议的端口。XML 次之，如果在 XML 中有配置，则 dubbo.properties 中的相应配置项无效。Properties 最后，相当于缺省值，只有 XML 没有配置时，dubbo.properties 的相应配置项才会生效，通常用于共享公共配置，比如应用名。 二、重
一、ES基于_version 进行乐观锁并发控制post /index/type/id/_update?retry_on_conflict=5&version=61.内部版本号第一次创建document的version版本号为1，以后每次对这个document修改或删除操作，version自动加1。同时带上数据的版本号，确保es中数据的版本号，跟客户端中的数据的版本号是相同的，才能修改。可
前言Spring Cloud中的Feign和Ribbon通常都是协同工作，Feign和Ribbon中都存在重试机制，那么他们的重试机制是如何进行协同工作的呢？Feign的重试机制feign的重试机制的实现类是Retryer，他的核心参数含义如下：maxAttempts-最大尝试次数，默认值为5，首次请求也算一次，请求1次，重试4次。period;-初始时间，用于参与计算线程休眠时间。maxPeri
