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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概述 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/task的状态来生成快照，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快照进行恢复，从而修正因为故障带来的程序数据异常。当然，为了保证exactly-o
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2023-11-03 12:46:11
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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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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
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2024-04-27 19:02:54
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Flink的状态与容错也是flink中的重要部分，那么从经典的wordCount案例出发，先来看代码：import org.apache.flink.streaming.api.scala._
object wordCount1 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val env = StreamExecutionEnvironment
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2024-02-19 02:57:18
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众所周知，Flink 采用 Asynchronous Barrier Snapshotting（简称 ABS）算法实现分布式快照的。但是，本文着重介绍 Flink Checkpoint 工作过程，并且用图形化方式描述 Checkpoint 在 Flink 中的实现，Failure Recovery Mechanism（失败恢复机制），以及 Performance of Checkpointing。
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2024-03-15 08:30:57
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flink的checkpoint机制提供了容错能力。那它是怎么实现的呢？看了《Flink原理、实战预性能优化》，加上两篇文章，大致理清了思路checkpoint是怎么做的？数据流中会定时产生一个barrier，当某个算子接收到这个barrier之后就会开始考虑是否要进行checkpoint。ok，这里有几个问题（1）barrier是怎么产生的（2）为什么是定时产生，怎么设定的这个定时？（3）为什么
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2024-03-25 12:46:58
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阐述 Flink 提供的容错机制，解释分布式快照 Chandy Lamport 算法逻辑，剖析 Flink Checkpoint 具体实现流程？1 容错机制Flink 容错机制主要是状态的保存和恢复，涉及 state backends 状态后端、checkpoint 和 savepoint，还有 Job 和 Task 的错误恢复。1.1 State Backends 状态后端Flink
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2023-12-21 12:41:28
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Apache Flink 是一个用于处理无界和有界数据流的开源流处理框架。Checkpointing 是 Flink 中的一个重要机制，用于实现容错和状态
原创
2024-10-20 05:56:14
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Checkpoints1.概述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。2.Checkpoint 存储Flink 开箱即用地提供了两种 Checkpoint 存储类型：JobManagerCheckpointStorageFileSystemCheckpointStorage如果配置了 Check
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2024-06-26 20:55:50
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引入checkpoint机制原因Spark 在生产环境下经常会面临 Transformation 的 RDD 非常多(例如一个Job 中包含1万个RDD) 或者是具体的 Transformation 产生的 RDD 本身计算特别复杂和耗时(例如计算时常超过1个小时) , 这个时候如果可以对计算的过程进行复用，就可以极大的提升效率，此时我们必需考虑对计算结果的持久化。 如果采用 persists 把
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2023-09-29 13:47:27
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flink超越Spark的Checkpoint机制浪尖浪尖聊大数据1.简介ApacheFlink提供容错机制，以持续恢复数据流应用程序的状态。该机制确保即使存在故障，程序的每条记录只会作用于状态一次（exactly-once），当然也可以降级为至少一次（at-least-once）。容错机制持续地制作分布式流数据流的快照。对于状态较小的流应用程序，这些快照非常轻量级，可以频繁产生快照，而不会对性能
原创
2021-03-14 23:38:22
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flink的Checkpoint机制远超spark
原创
2021-07-23 17:15:07
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flink的Checkpoint机制远超spark
原创
2021-07-23 17:45:50
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一、Checkpoint到底是什么？1，Spark在生产环境下经常会面临Tranformations的RDD非常多（例如一个Job中包含1万个RDD）或者具体Tranformation产生的RDD本身计算特别复杂和耗时（例如计算时长超过1个小时），此时我们必须考虑对计算结果数据的持久化；2，Spark是擅长多步骤迭代，同时擅长基于Job的复用，这个时候如果能够对曾经计算的过程产生的数据进行复用，
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2024-01-08 15:24:32
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1.概述在上一篇文章中，我们对 Flink 状态管理相关的代码逻辑进行了分析，但为了实现任务的故障恢复以及数据一致性的效果，还需要借助于检查点（Checkpoint）机制。简单地说，Checkpoint 是一种分布式快照：在某一时刻，对一个 Flink 作业所有的 task 做一个快照（snapshot），并且将快照保存在 memory / file system 等存储系统中。这样，在任务进行故
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2023-10-27 19:03:38
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1、 一致性检查点（checkpoint）• 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2、从检查点恢复状态• 在执行流应用程序期间，Flink 会定期保存状态的一致检查点• 如果发生故障， Flink 将会使用最近的检查点来一致恢
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2024-01-20 23:09:48
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1.简介
Apache Flink提供容错机制，以持续恢复数据流应用程序的状态。该机制确保即使存在故障，程序的每条记录只会作用于状态一次（exactly-once），当然也可以降级为至少一次（at-least-once）。
容错机制持续地制作分布式流数据流的快照。对于状态较小的流应用程序，这些快照非常轻量级，可以频繁产生快照，而不会对性能产生太大影响。流应用程序的状态存储的位置是可以配置的（例如存
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2021-06-11 23:31:02
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Apache Flink作为国内最火的大数据计算引擎之一，自身支持高吞吐，低延迟，exactly-once语义，有状态流等特性，阅读源码有助加深对框架的理解和认知。因为在前面讲过的ExecutionGraph执行图构建中我们解析过JM的生成到JobMaster选主后会涉及到Checkpoint的调度，故我特别把Flink 的Checkpoint 单独展开一章介绍便于后续在解读物理执行图计划时候加深
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2024-06-26 20:55:45
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flink超越Spark的Checkpoint机制浪尖浪尖聊大数据ApacheFlink提供容错机制，以持续恢复数据流应用程序的状态。该机制确保即使存在故障，程序的每条记录只会作用于状态一次（exactly-once），当然也可以降级为至少一次（at-least-once）。容错机制持续地制作分布式流数据流的快照。对于状态较小的流应用程序，这些快照非常轻量级，可以频繁产生快照，而不会对性能产生太大
原创
2021-03-18 19:43:21
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