第一部分：Flink的Checkpoint+1. Flink Checkpoint原理介绍Checkpoint是Flink实现容错机制最核心的功能，它能够根据配置周期性地基于Stream中各个Operator的状态来生成Snapshot，从而将这些状态数据定期持久化存储下来，当Flink程序一旦意外崩溃时，重新运行程序时可以有选择地从这些Snapshot进行恢复，从而修正因为故障带来的程序数据状态
转载
2024-09-02 18:39:13
427阅读
Flink之容错机制一、检查点（Checkpoint）1.1、定义1.2、启用及配置检查点二、保存点（savepoint）2.1、保存点的用途2.2、使用保存点2.2.1、创建保存点2.2.2、从保存点重启应用 一、检查点（Checkpoint）1.1、定义有状态流应用中的检查点（checkpoint），其实就是所有任务的状态在某个时间点的一个快照（一份拷贝）。简单来讲，就是一次“存盘”，让我们
转载
2024-03-07 23:00:35
903阅读
目录对flink checkpoint的理解与实现背景什么是flink checkpoint链接我的一些理解checkpoint实现流程checkpoint存储checkpoint实现checkpoint和savepoint的区别AB Test 对flink checkpoint的理解与实现背景由于我们公司的实时架构主要是kafka -> spark/storm -> kafka -
转载
2024-06-19 18:45:31
130阅读
一种特殊的Checkpoint (检查点)—Savepoint(保存点)Savepoint 是一种特殊的 CheckPoint，所以有关 Savepoint 的实现与 CheckPoint 的实现密切相关因为 Savepoint 涉及到 Client 和 JobManager 之间的 Actor 信息交互，因此单独一文来进行介绍 文章目录CheckPoint VS SavepointSavepoi
转载
2024-03-17 00:40:57
344阅读
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
转载
2024-03-30 08:06:47
97阅读
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
转载
2024-03-18 20:24:25
39阅读
一、Checkpoint概念 上篇文章我们已经讲了Flink的状态管理，对于这些状态如何保存，我们一起学习一下Flink的Checkpoint机制。Flink本身为了保证其高可用的特性，以及保证作用的Exactly Once的快速恢复，进而提供了一套强大的Checkpoint机制。 Checkpoint机制是Flin
转载
2023-11-16 14:56:19
231阅读
今天为大家带来 Flink checkpoint 核心知识点以及优化方案，本文主要从以下几方面进行介绍：1 Checkpoint 执行流程2 checkpoint 执行失败问题分析3 非对齐checkpoint 优化方案4 动态调整 buffer 大小5 通用增量快照文章 PDF 版本已经整理好，扫描下方二维码，添加土哥微信，发你 PDF 版本。1 chec
转载
2023-09-23 15:37:19
218阅读
问题： 1.为什么需要State 2.什么是State 3.什么是Barrier 4.State如何分类的 5.支持哪几种后端什么是CheckPoint机制为了保障数据的两种语义(至少一次或仅有一次)，以及尽快从最新的位置恢复，避免从头开始计算。CheckPoint机制是在指定时间间隔对流上的状态做一次快照，记录信息如下： 1.数据源（例如Kafka）中消息的offset 2.所有状态的opera
转载
2024-04-27 19:02:54
94阅读
目录容错机制检查点检查点的保存从检查点恢复状态检查点算法检查点配置保存点savepoint状态一致性状态一致性的概念和级别端到端的状态一致性端到端精准一次输入端保证输出端保证Flink和Kafka连接时的精准一次性保证 容错机制检查点检查点的保存定期存盘，将状态保存到检查点。 保存的时间点： source数据源处记录一个offset，当所有子任务都处理完同一个offset处的数据的时候触发che
转载
2023-11-09 06:42:39
342阅读
一、背景Flink的容错机制，就是checkpoint；把状态保存起来，用于容错；否则，状态就失去了存在的意义。二、checkpoint详解1）概念①一种连续周期性绘制数据流状态的机制。这种机制确保即使程序出现故障，也可以顺利恢复到故障之前的状态，确保exactly once语义的保证。 注意：这种保证，只能在flink内部系统做保证，对于外部的source和sink，需要
转载
2024-04-28 13:04:58
24阅读
简介Apache Flink提供了一种容错机制，可以持续恢复数据流应用程序的状态。该机制确保即使出现故障，经过恢复，程序的状态也会回到以前的状态。Flink 主持 at least once 语义 和 exactly once 语义Flink 通过定期地做 checkpoint 来实现容错 和 恢复, 容错机制不断地生成数据流的快照, 而不会对性能产生太大的影响。流应用程序的状态存储在一个可配置的
转载
2023-11-06 22:40:03
139阅读
系列文章目录实践数据湖iceberg 第一课 入门实践数据湖iceberg 第二课 iceberg基于hadoop的底层数据格式实践数据湖iceberg 第三课 在sqlclient中，以sql方式从kafka读数据到iceberg实践数据湖iceberg 第四课 在sqlclient中，以sql方式从kafka读数据到iceberg（升级版本到flink1.12.7）实践数据湖iceberg 第
转载
2023-12-06 20:02:30
194阅读
flink 四大基石之checkpoint checkpoint这是 Flink 最重要的一个特性。Flink 基于 Chandy-Lamport 算法实现了一个分布式的一致性的快照，从而提供了一致性的 语义。Chandy-Lamport 算法实际上在 1985 年的时候已经被提出来，但并没有 被很广泛的应用，而 Flink 则把这个算法发扬光大了。 checkpoint可以理解为是对所有的ope
转载
2024-03-21 15:02:38
60阅读
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，
转载
2024-04-30 16:51:05
73阅读
Flink Join一、Fink IntervalJoin1、简要说明Flink 中基于 DataStream 的join，只能实现在同一个窗口的两个数据流进行Join。但是实际中会存在数据乱序或者延时情况，导致两个流的数据进度不一致。无法在同一个窗口内Join。Flink 基于 KeyedStream 提供interval join机制 ，intervaljoin 连接两个KeyedStream
转载
2024-08-12 14:46:26
76阅读
**Flink CDC MySQL Checkpoint 策略**
Apache Flink是一个开源的流处理框架，它提供了一套强大的API和工具，用于处理和分析实时数据流。在Flink中，CDC（Change Data Capture）是一种常用的技术，用于捕获和处理数据库变更。本文将介绍如何使用Flink CDC和MySQL数据库，以及如何配置和管理checkpoint策略。
**什么是F
原创
2023-07-21 06:08:13
882阅读
这段时间开始调研使用 StarRocks 做准实时数据仓库：flink cdc 实时同步数据到 StarRocks，然后在 StarRocks 中做分层计算，直接把 StarRocks 中的 ADS 层提供给 BI 查询。架构如下：由于用到的表比较多，不能用 Flink SQL 给每个表都做个 CDC 的任务（任务太多不好维护、对数据库又可能有些压力），就用 Flink Stream Api 写了
转载
2024-08-19 14:59:12
355阅读
在使用 Flink 进行 MySQL CDC（Change Data Capture）时，checkpoint 触发问题常常困扰开发者。在这篇文章中，我将逐步探讨如何解决这个问题，通过详细的版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化来响应这一挑战。
## 版本对比与兼容性分析
在考虑 MySQL CDC 的不同版本时，我们必须分析每个版本的特性。以下是一个版本特性的对比表：
依赖在我上几篇文章有// 每 1000ms 开始一次 checkpoint
env.enableCheckpointing(1000);
// 高级选项：
// 设置模式为精确一次 (这是默认值)
env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
// 确认 checkpoints
转载
2023-12-09 22:11:00
77阅读
