标题: flink-sql-client提交sql脚本文件 日期: 2021-10-22 22:11:34 标签: [flink,sql-client] 分类: flink我们知道，sql-client.sh可以提供给我们一个sql交互界面，让我们没执行一个sql，就可以看到执行结果，也可以交互式查询表的结果。其实，我们也可以通过sql-client提交sql脚本，我们来看下。./bin/sql-
转载
2024-06-21 14:17:50
87阅读
Flink学习 - 7. Flink CheckPoint数据容错机制有状态计算什么是状态Keyed StateOperator State状态管理state的数据类型Keyed StateOperator StateFlink中使用stateCheckPoint单流的barrier并行的barrierCheckpoint 的执行机制StatebackendHeapStateBackendRoc
转载
2024-03-26 21:20:57
74阅读
一、State状态在Flink中，它使用了State状态机制以及Checkpoint策略提供了强大的容错机制，不过我们需要注意区分它们，State状态是指一个Flink Job中的task中的每一个operator的状态，而Checkpoint是指在某个特定的时刻下，对整个job一个全局的快照，当我们遇到故障或者重启的时候可以从备份中进行恢复。在Flink中，State中主要分为Operator
转载
2024-03-20 15:25:57
403阅读
在系列文前篇《FlinkSQL细粒度TTL配置的实现（一）》中，我们介绍了实现Flink SQL 细粒度TTL配置的基本原理：通过将原来一段SQL按照TTL的不同拆分为多段子SQL，然后逐个“翻译-重注册”，最终获得等价于原来一段SQL所描述的但各部分的TTL配置不一样的DataStream 作业同时我们也发现，如果中间计算过程包含聚合计算等操作，对应输出的中间结果为带撤回标志位的数据流（简称撤回
转载
2024-06-07 06:59:13
375阅读
大状态与 Checkpoint 调优1.概述Flink 应用要想在大规模场景下可靠地运行，必须要满足如下两个条件：应用程序需要能够可靠地创建 checkpoints。在应用故障后，需要有足够的资源追赶数据输入流。2.监控状态和 Checkpoints监控 checkpoint 行为最简单的方法是通过 UI 的 checkpoint 部分。这两个指标（均通过 Task 级别 Checkpointin
转载
2024-06-22 20:11:57
17阅读
Flink 是当前最流行的分布式计算框架，其提供的 Table API 和 SQL 特性，使得开发者可以通过成熟，直观、简洁、表达力强的标准 SQL 描述计算逻辑，大大减少其学习、开发和维护成本。 Flink SQL 支持面向无边界输入流的流处理。然而。聚合统计、窗口统计等计算是有状态的。在流处理中，若这些状态数据随时间不断堆积、不断膨胀，会导致因为OOM频繁发生导致的作业崩溃、重启。&
Flink系列之：SQL提示一、动态表选项二、语法三、例子四、查询提示五、句法六、加入提示七、播送八、随机散列九、随机合并十、嵌套循环十一、LOOKUP十二、进一步说明十三、故障排除十四、连接提示中的冲突案例十五、什么是查询块 SQL 提示可以与 SQL 语句一起使用来更改执行计划。本章解释如何使用提示来强制执行各种方法。一般来说，提示可用于：执行计划器：没有完美的计划器，因此实现提示以让用户更
转载
2024-08-16 13:50:34
112阅读
一、Exacty-Once一致性语义Exacty-Once 作为分布式一致性语义中最常见的一个话题，当任意条数据流转化成某个分布式系统中，如果系统对整个过程中对任意条数据都可以精确处理一次，且处理结果准确，则会认为该系统满足 Exacty-Once 一致性； 由于分布式系统本来就具有跨网络，多节点，高并发，高可用等特性，难免会出现节点异常，线程死亡，网络传输失败等情况，从而导致数据丢失，重复发送，
转载
2024-03-04 09:46:53
75阅读
//获得Flink环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 每 60s 做一次 checkpoint
env.enableCheckpointing(60000);
// 高级配置：
// checkpoint 语义设置为 EXACTLY_ONCE，
转载
2024-03-16 14:39:24
116阅读
文章目录Checkpoints概述检查点存储可用的检查点存储选项JobManagerCheckpointStorageFileSystemCheckpointStorage检查点保留目录结构从保留的检查点恢复Checkpointing under backpressure缓冲区 Debloating非对齐 Checkpoints对齐 Checkpoint 的超时限制并发 Checkpoint与
转载
2023-12-07 10:47:18
243阅读
1. JobManager 端checkpoint调度dispatcher分发任务后会启动相应的jobMaster, 在创建jobMaster 构建过程中会执行jobGraph -> executeGraph的转换，源码如下：// JobMaster类
public JobMaster(
RpcService rpcService,
JobMa
转载
2024-05-28 17:16:58
117阅读
Flink中的每个函数和操作符都可以是有状态的(有关详细信息，请参见使用状态)。有状态函数在单个元素/事件的处理过程中存储数据，使状态成为任何类型的更精细操作的关键构建块。为了使状态容错，Flink需要对状态进行checkpoint（检查点）。检查点允许Flink恢复流中的状态和位置，从而为应用程序提供与无故障执行相同的语义。documentation on streaming fault tol
转载
2023-11-11 20:41:18
222阅读
状态生存时间（TTL）一个时间的生存期（TTL）可以被分配给任何类型的被Keys化状态。如果配置了TTL并且状态值已过期，则将尽力清除存储的值，这将在下面更详细地讨论。所有状态集合类型都支持每个条目的TTL。这意味着列表数据元和映射条目将独立过期。为了使用状态TTL，必须首先构建StateTtlConfig配置对象。然后，可以通过传递配置在任何状态描述符中启用TTL函数：
转载
2024-04-04 20:18:02
555阅读
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
Flink 的状态一致性状态一致性一致性检查点（checkpoint）端到端（end-to-end）状态一致性端到端的精确一次（exactly-once）保证幂等写入事务写入预写日志（Write-Ahead-Log，WAL）两阶段提交（Two-Phase-Commit，2PC）Flink+Kafka 端到端状态一致性的保证Exactly-once 两阶段提交Exactly-once 两阶段提交步
转载
2024-04-26 18:50:52
95阅读
Overview为了使Flink应用程序能够大规模可靠地运行，必须满足两个条件： 应用程序需要能够可靠地接受检查点 故障后，资源必须足够赶上输入数据流第一部分讨论了如何获得性能良好的检查点。 最后一部分介绍了有关计划使用多少资源的一些最佳做法。1 监视状态和检查点监视检查点行为的最简单方法是通过用户界面的检查点部分。检查点监视的文档显示了如何访问可用的检查点指标。扩大检查点时特别感兴趣的两个数字是
转载
2024-02-03 14:04:34
94阅读
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
消息语义概述,在分布式系统中，构成系统的任何节点都是被定义为可以彼此独立失败的。比如在 Kafka中，broker可能会crash，在producer推送数据至topic的过程中也可能会遇到网络问题。根据producer处理此类故障所采取的提交策略类型，我们可以获得不同的语义：at-most-once：如果在ack超时或返回错误时producer不重试，则该消息可能最终不会写入Kafka，因此不会
转载
2024-03-25 04:57:23
19阅读
Checkpoint 在 Flink 中是一个非常重要的 Feature，Checkpoint 使 Flink 的状态具有良好的容错性，通过 Checkpoint 机制，Flink 可以对作业的状态和计算位置进行恢复。Checkpoint 介绍及使用Flink 的 Checkpoint 有以下先决条件：需要具有持久性且支持重放一定时间范围内数据的数据源。例如：Kafka、RabbitMQ 等。需要
转载
2023-09-06 14:32:54
230阅读
文章目录1、Flink 的 State 和 Checkpoint1.1、State1.1.1、什么是 State1.1.2、状态的应用场景1.1.3、有状态计算与无状态计算1.1.4、状态的分类1.1.4.1、Managed State & Raw State1.1.4.2、Keyed State & Operator State1.1.5、State TTL 状态生命周期1.2
转载
2024-06-17 21:19:04
75阅读
