准确一次(exactly once)的送达保证是实时计算的关键特性之一，这要求作业从失败恢复后的状态以及管道中的数据流要和失败时一致，通常这是通过定期对作业状态和数据流进行快照实现的。然而这种方式主要有两点不足：首先，快照进行期间常常要暂停数据流的摄入，造成额外延迟和吞吐量下降；其次，快照会过度谨慎地将管道里正在计算的数据也随着状态保存下来，导致快照过于庞大。针对以上两个问题，Apache Fli
Checkpoints概述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原理演示图Checkpoints当前数据接收到5，Checkpoints会保存5处理完以后的快照出现故障开始恢复遇到故障之后，第一步就是重启应用第二步是从chec
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2023-10-11 23:19:49
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checkpoint 失败一般都和反压相结合。导致 checkpoint 失败的原因有两个:1. 数据流动缓慢，checckpoint 执行时间过长。我们知道， Flink checkpoint 机制是基于 barrier 的, 在数据处理过程中， barrier 也需要像普通数据一样，在 buffer 中排队，等待被处理。当 buffer 较大或者数据处理较慢时，barrier 需要很久才能够到
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2024-07-08 15:36:15
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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
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2024-05-28 17:16:58
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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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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 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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最近面试问的最多的就是Flink如何进行容错的，总结一下关于checkpoint的知识点
原创
2022-11-18 18:30:19
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在上篇文章中介绍了如何Flink的State状态，本篇文章接着上篇文章继续介绍Flink的Checkpoint机制。启动checkpoint机制它可以为每一个job备份了一份快照，当job遇到故障重启或者失败的时候，我们就不必从每个job的源头去重新计算，而是从最近的一个完整的checkpoint开始恢复，避免了重复计算，节省了资源，并且保证了Exactly Once 语义。具体的使用方法以及实现
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2024-03-08 22:39:42
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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
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2024-09-02 18:39:13
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状态管理1.状态的备份（checkpoint）1.Checkpoint是什么2.Checkpoint 学习路线3. 图解一致性检查点 （怎么存的）4. 从检查点恢复状态 （怎么恢复的）5. Flink检查点算法（原理）检查点分界线：barrierbarrier对齐 - 精准一次barrier非对齐 - 至少一次6. 全量Checkpoint & 增量Checkpoint7. Checkp
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2024-03-15 19:50:21
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目录前言Statekeyed State1.ValueState 2.ListState 3.MapState4.ReducingState5.AggregatingState6.FoldingStateOperator State 存储状态MemoryStateBackend FsStateBackend
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2024-02-01 15:44:47
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## Flink的Checkpoint和Spark的Checkpoint实现流程
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[创建Flink环境]
B --> C[创建数据源]
C --> D[定义数据处理逻辑]
D --> E[配置Checkpoint]
E --> F[启动Flink作业]
F --
原创
2023-11-29 05:30:04
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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
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2023-11-11 20:41:18
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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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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
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2024-03-20 15:25:57
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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
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2023-12-07 10:47:18
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Flink 任务正常启动，Checkpoint 在一两天之后超时，收不到最新的确认信息。然后以相同的包重新启动并正常运行几天，如此反复仍找不到原因，而我们的配置可能会像下面那样。本文将会给出一些思考。final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
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2024-04-01 15:46:15
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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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//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，
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2024-03-16 14:39:24
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