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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本文主要介绍Flink的检查点及故障恢复机制。了解Flink是如何提供精确一次的状态一致性保障的。另外还会介绍Flink独有的保存点机制。一、checkpoint checkpoint机制是Flink可靠性的基石，可以保证Flink集群在某个算子因为某些原因出现故障时，能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态，保证应用流图状态的一致性。用一个简单的实现算法来解释应用建立一致性检查点的过程，
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2024-03-13 16:09:11
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目录Savepoints分配算子IDsavepoint操作配置savepoint触发savepoint恢复savepoint删除savepointF.A.Q我应该为我作业中的所有算子分配 ID 吗?如果我在作业中添加一个需要状态的新算子，会发生什么?如果从作业中删除有状态的算子会发生什么?如果我在作业中重新排序有状态算子，会发生什么?如果我添加、删除或重新排序作业中没有状态的算子，会发生什么?当我
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2024-03-25 16:56:28
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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
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2024-02-03 14:04:34
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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
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2024-03-25 04:57:23
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1、Flink参数配置jobmanger.rpc.address：jobmanger的地址jobmanger.rpc.port：jobmanger的端口jobmanager.heap.mb：jobmanager的堆内存大小。不建议配的太大，1-2G足够。taskmanager.heap.mb：taskmanager的堆内存大小。大小视任务量而定。需要存储任务的中间值，网络缓存，用户数据等。task
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2024-02-08 15:06:14
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简介1、state一般指一个具体的task/operator的状态【state数据默认保存在java的堆内存中】，而checkpoint【可以理解为checkpoint是把state数据持久化存储了】，则表示了一个Flink Job在一个特定时刻的一份全局状态快照，即包含了所有task/operator的状态注意：task是Flink中执行的基本单位。operator指算子(transformat
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2024-03-09 17:47:31
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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
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2024-08-12 14:46:26
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# Flink on YARN 配置 Checkpoint
Apache Flink 是一种用于大规模数据流处理的框架，支持分布式计算。Flink 提供了强大的容错机制，其中最重要的功能之一就是 Checkpoint。本文将介绍如何在 Flink on YARN 环境中配置 Checkpoint，并附上相应的代码示例和流程图。
## 1. 什么是 Checkpoint？
Checkpoint
原创
2024-10-06 06:03:24
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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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Flink checkpointCheckpoint是Flink实现容错机制最核心的功能，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，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中断。Ch
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2024-06-04 20:05:26
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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
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2023-12-09 22:11:00
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一、Checkpoints检查点机制Flink中基于异步轻量级的分布式快照技术提供了Checkpoints容错机制。快照产生过程非常轻量，高频率创建对Flink任务性能影响相对较小。Checkpoint配置信息：（1）Checkpoint开启和时间间隔指定开启检查点并指定检查点时间间隔为1000ms，如果状态比较大，建议适当增加该值env.enableCheckpointing(1000);（2）
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2023-11-07 10:05:04
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Flink在 Flink 中需要端到端精准一次处理的位置有三个：Flink 端到端精准一次处理Source 端：数据从上一阶段进入到 Flink 时，需要保证消息精准一次消费。Flink 内部端：这个我们已经了解，利用 Checkpoint 机制，把状态存盘，发生故障的时候可以恢复，保证内部的状态一致性。不了解的小伙伴可以看下我之前的文章：Flink可靠性的基石-checkpoint机制详细解析S
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2024-03-24 15:31:04
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实例：StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// start a checkpoint every 1000 msenv.enableCheckpointing(1000);// advanced options:// set mode to exactl...
原创
2022-03-28 17:26:42
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配置类在：org.apache.flink.configuration.CheckpointingOptions配置解析：配置类型默认值描述state.bac
原创
2022-05-01 20:32:08
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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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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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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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实例：StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// start a checkpoint every 1000 msenv.enableCheckpointing(1000);// advanced options:// set mode to exactl...
原创
2021-06-21 15:53:01
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