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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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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# 如何实现redis flink checkpoint
## 一、流程概述
为了实现redis flink checkpoint，需要经过以下步骤：
```mermaid
pie
title 步骤
"创建Flink应用程序" : 20
"配置Redis连接" : 15
"设置CheckPoint配置" : 30
"运行Flink应用程序" : 35
原创
2024-06-16 04:54:54
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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 |
|------|------|
|
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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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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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
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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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
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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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
由于Flink亦是内存计算，所以要有一套完善的数据存储机制。Flink利用CheckPoint机制数据持久化，以便于出现异常，应用挂掉时，做数据恢复。所谓CheckPoint（可以理解为CheckPoint是把State数据持久化存储了）则表示了一个FlinkJob在一个特定时刻的一份全局状态快照，即包含了所有Task/Operator的状态。一、CheckPoint的原理Flink中基于异步轻量
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2023-11-20 15:37:29
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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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状态和普通变量的区别：
普通变量数据保存在内存中，任务执行失败会丢失
flink的状态中的数据会被checkpoint持久化到hdfs中，如果任务失败还能恢复到之前的计算结果
flink的checlpoint默认是关闭的，开启后在本地无法运行了，只能提交服务器了
// 每 1000ms 开始一次 checkpoint
env.enableCheckpointing(1000)
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2024-03-02 11:09:52
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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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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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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 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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