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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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
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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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
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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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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#Flink中保存点(Savepoint)和检查点(Checkpoint)的区别从保存的内容上看，保存点和检查点都持久化某一时刻系统的状态，但是保存点会额外保存元数据。从触发时机上看，检查点是由Flink自动管理的，定期创建的，故障发生后自动读取，进行恢复；而保存点不会自动创建，必须由用户明确地手动触发保存操作。//检查点一般配置项
StreamExecutionEnvironment env =
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2024-06-25 08:42:29
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Flink检查点的核心作用是确保状态正确，即使遇到程序中断，也要正确。flink的检查点算法用到了一种特殊的数据类型 checkpoint barrier （检查点分割线），在checkpoint barrier到来之前的所有状态更改都会存到该分割线所属检查点中，而在checkpoint barrier到来后的数据会存到下一个检查点中以下举例解析val stream: Dat
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2024-02-29 09:23:12
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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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flink状态要实现有且只有一次或者至少一次处理语义，需要保存相关的中间状态数据，在故障恢复时进行还原故障前系统的运行状态。在flink中，定义了操作状态和分组状态两种状态，且定义了检查点机制来定时触发检查点，触发检查点会将flink状态保存到statebackends中，所谓statebackends就是定义触发检查点后，将状态数据保存到哪里，默认是保存到jobmanager的内存中。状态分类操
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2024-02-26 11:31:02
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一 检查点的实现算法一种简单的想法（同步的思想）
暂停应用保存状态到检查点再重新恢复应用（Spark Streaming）Flink 的改进实现（异步的思想）
基于 Chandy-Lamport 算法的分布式快照算法将检查点的保存和数据处理分离开，不暂停整个应用1 检查点分界线检查点分界线又称Checkpoint Barrier或检查点屏障。Flink 的检查点算法用到了一种称为分界线
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2024-03-15 16:19:22
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检查点，保存点，与状态恢复Flink是一个分布式数据处理系统，这种场景下，它需要处理各种异常，例如进程终止、机器故障、网络中断等。因为tasks在本地维护它们的state，Flink必须确保在出现故障的情况下，state不会丢失，并且保持一致性。在这一节，我们会介绍Flink用于保证exactly-once state 一致性的检查点与恢复机制。我们也会讨论Flink独特的保存点功能。
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2023-08-03 13:35:45
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一、容错机制详解检查点是Flink容错机制的核心。这里所谓的检查，其实是针对故障恢复的结果而言的。在有状态的流处理中，任务继续处理新数据，并不需要之前的计算结果，而是需要任务之前的状态。当故障恢复之后继续处理，应该与发送故障前完全一致，我们需要检查结果的正确性，因此，checkpoint又称一致性检查点检查点的保存检查点保存：周期性地触发保存保存的时间点：当所有任务都恰好处理完一个相同的输入数据时
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2024-02-24 12:54:12
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Flink-4Flink运行机制运行时组件任务提交流程任务调度原理程序和数据流（DataFlow）执行图（ExecutionGraph）数据传输形式任务链（Operator Chains）一致性检查点（checkpoint）检查点原理检查点配置重启策略保存点（savepoints） Flink运行机制运行时组件JobManager控制一个应用程序执行的主进程；JobManager会先接收到要执行
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2024-06-02 12:10:48
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根据CheckpointingMode的不同，Flink提供了2种不同的检查点模式：1、Exactly once
2、At least once其中默认的模式是EXACTLY_ONCE。 对应这两种不同的模式，Flink提供了2种不同的实现类：1、BarrierBuffer类（对应于Exactly Once）
2、BarrierTracker类（对应于At Least Once）e
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2024-06-24 19:50:18
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一致性检查点（checkpoint）从检查点恢复状态Flink检查点算法保存点（save point）1. 一致性检查点（checkpoint）Flink--有状态的流式处理 如上图sum_even （2+4），sum_odd（1 + 3 + 5），5这个数据之前的都处理完了，就出保存一个checkpoint；Source任务保存状态5，sum_event任务
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2023-11-13 09:32:58
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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
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2024-03-15 07:58:06
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1.背景介绍1. 背景介绍Apache Flink 是一个流处理框架，用于实时数据处理和分析。在大规模数据处理中，容错性和高可用性是非常重要的。Flink 提供了一套强大的检查点(Checkpoint)和容错机制，以确保流处理作业的可靠性和持久性。本文将深入探讨 Flink 的检查点与容错机制，揭示其核心原理和实践技巧。2. 核心概念与联系2.1 检查点(Checkpoint)检查点是 Flink
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2024-06-21 13:16:44
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主要内容• 一致性检查点（checkpoint） • 从检查点恢复状态
• Flink 检查点算法
• 保存点（save points）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从检查点恢
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2024-05-09 21:30:29
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