该文章主要是对Flink官网相关内容进行翻译Table API是用于流和批处理的统一的关系API。Table API查询可以在批处理或流输入上运行而无需修改。Table API是SQL语言的超集，是专门为使用Apache Flink设计的。Table API是用于Scala和Java的语言集成的API。 Table API查询不是像SQL中常见的那样将查询指定为String值，而是以Java或Sc
Checkpoint目的 为了保证程序发生故障时状态不丢也不错，它是保证状态一致性而不是数据一致性。原理 使用异步屏障快照Asynchronous Barrier Snapshotting（简称 ABS）算法（依赖于Chandy-Lamport算法的变种）实现分布式快照。流程 1）JobManager周期性产生Barrier，并广播给所有Source算子。 2）Source算子收到Barrier后
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2024-04-19 20:58:15
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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的分布式快照？什么是 barrier？什么是 barrier 对齐？证明了：为什么 barrier 对齐就是 Exactly Once？为什么 barrier 不对齐就是 At Least Once？Flink简介有状态函数和运算符在各个元素/事件的处理
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2024-05-12 21:23:38
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AI前线导读：本文是 Apache Beam实战指南系列文章 的第二篇内容，将重点介绍 Apache Beam与Flink的关系，对Beam框架中的KafkaIO和Flink源码进行剖析，并结合应用示例和代码解读带你进一步了解如何结合Beam玩转Kafka和Flink。系列文章第一篇回顾Apache Beam实战指南之基础入门关于Apache Beam实战指南系列文章随着大数据 2.0 时代悄然到
在上一篇文章中，分析到了TriggerCheckpoint消息发送的过程，现在继续分析TriggerCheckpoint消息接收的过程。TriggerCheckpoint消息的发送是在JobMaster端，接收消息那么就是在TaskManager类中，我们查看源码发现TaskManager.scala文件中有个handleMessage的方法，这个方法就是用于接收消息的入口方法，这这个
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2024-08-08 19:39:21
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1. 消息系统或实时应用中的语义消息系统系统一般有以下的语义：At most once：消息可能丢失，但不会重复投递At least once：消息不会丢失，但可能会重复投递Exactly once：消息不丢失、不重复，会且只会被分发一次（真正想要的）比较典型的消息系统 kafka，其语义的说明可参考：此文详细说明了 Kafka 不同版本做出的 语义 保证应该说，Exactly-Onc
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2024-10-11 17:57:27
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Flink的容错机制--checkpointcheckpoint容错机制是Filink可靠的基石，可以保证Flink集群在某个算子因为某种原因推出，所导致的故障，能够在整个应用流图的状态恢复到故障之前的某个状态，从而保证流图的一致性，Flink的checkpoint机制来源于Chandy-Lamport algorithm”算法。checkpoin的应用在启动时，flink的JobManager会
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2023-09-22 20:31:12
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1. Flink Barriers Flink分布式快照的核心元素是流barriers。 这些barriers被注入数据流并与记录一起作为数据流的一部分流动。 barriers永远不会超过记录，流量严格符合要求。 barriers将数据流中的记录分为进入当前快照的记录集和进入下一个快照的记录。 每个barriers都携带快照的ID，该快照的
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2024-07-24 12:47:22
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Flink Checkpoint 问题排查1. Flink Checkpoint 流程在使用 Flink 时， 我们基本都会用到 Checkpoint，也难免不会遇到 Checkpoint 慢或者失败等问题，如果想要排查这些问题，那么必须先知道 Checkpoint 的生产流程。一个 Task 的 Checkpoint 流程包括以下几个步骤：JobManager 向 Source 算子发送 Bar
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2023-12-23 18:53:42
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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
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2023-11-09 06:42:39
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略---01---flink的检查点不是数据是状态。 上图是基数求和，偶数求和。5 6 9是当前的一个checkpoint，是按照keyBy之后分区的，注意keyBy之后叫做分区。可以自定义分区器，对某一个字段分区：如何从检查点恢复状态：---02---笔记：1. flink中的checkpoint，保存的是所有任务 状态 的快照
这个状态要求是所有任务都处理完同一个数据之后
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2024-03-21 22:48:33
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文章目录一. CheckpointBarrier对齐过程二. CheckpointBarrierHandler的具体实现1. CheckpointBarrierHandler分类2. CheckpointBarrierAligner实现Barrier对齐操作 我们已经知道，在CheckpointCoordinator中会触发数据源算子的Checkpoint操作，同时向下游节点发送Checkpoi
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2024-08-09 00:52:09
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我们知道Flink提供了容错机制，能够在应用失败的时候重新恢复任务。这个机制主要就是通过持续产生快照的方式实现的。Flink快照主要包括两部分数据一部分是数据流的数据，另一部分是operator的状态数据。对应的快照机制的实现有主要两个部分组成，一个是屏障(Barrier），一个是状态(State)。因为Flink这里处理的数据流，数据在多个operator的DAG拓扑中持续流动，要想实现某个时刻
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2024-04-01 17:28:00
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文章目录6.8 Flink 的容错6.8.1 Checkpoint 介绍6.8.2 持久化存储6.8.2.1 MemStateBackend（默认）6.8.2.2 FsStateBackend（建议使用）6.8.2.3 RocksDBStateBackend6.8.2.4 语法6.8.2.5 修改State Backend 的两种方式6.8.3 Checkpoint 的高级选项6.8.4 Fli
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2024-05-23 11:12:16
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检查点分界线FLink的检查点算法用到了一种称为分界线(barrier)的特殊数据形式, 用来把一条流上数据按照不同的检查点分开分界线之前到来的数据导致的状态更改, 都会被包含在当前分界线所属的检查点中; 而基于分界线之后的数据导致的所有更改, 就会被包含在之后的检查点中检查点运行过程1, JobManager会向每个source任务发送一条带有新检查点ID的消息, 通过这种方式来启动检查点 (比
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2024-03-15 05:13:31
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一、CheckPoint 是什么 Flink 实现容错的核心就是使用流重播和检查点。检查点就是在某个时间点所有任务的状态的一份快照，如果发生故障，Flink 将会使用最近的检查点来一致恢复应用程序的状态，并重新启动处理流程。二、实现 实现检查点的一种简单的思路是暂停应用，然后对当前流程的状态做快照，但是这样会极大的影响刘处理的性能。Flink 采用了基于 Chandy-Lamport 算法的分布式
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2024-03-24 16:17:41
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第1章 CheckpointFlink作为分布式流计算处理引擎，而分布式处理引擎必须面对的问题就是故障，例如：进程被强制关闭、服务器宕机、网络连接中断等等。Flink为了解决故障问题，保证在发生故障时能够完好的恢复，并且不丢失状态数据，定义了checkpoint机制。在checkpoint机制中不得不提的一个东西就是：checkpoint barrier。他是一个特殊标记分隔符。barrier不通
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2024-03-06 23:23:15
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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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本章内容一致性检查点从检查点恢复状态检查点实现算法-barrier保存点Savepoint状态后端（state backend）本文先设置一个前提，流处理的数据都是可回放的（可以理解成消费的kafka的数据）一致性检查点（checkpoints）图1checkpoint是Flink故障恢复的核心，全称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，其实就是所有任务处理完数据的状态，在某个时间点
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2024-06-26 14:35:13
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正文三、 生成水位线1》生成水位线的总体原则完美的水位线是“绝对正确”的，也就是一个水位线一旦出现，就表示这个时间之前的数据已经全部到齐、之后再也不会出现了。不过如果要保证绝对正确，就必须等足够长的时间，这会带来更高的延迟。如果我们希望处理得更快、实时性更强，那么可以将水位线延迟设得低一些。这种情况下，可能很多迟到数据会在水位线之后才到达，就会导致窗口遗漏数据，计算结果不准确。当然，如果我们对准确
