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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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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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
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2024-06-22 20:11:57
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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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//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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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
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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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
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2024-04-26 18:50:52
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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
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2024-03-26 21:20:57
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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，
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2024-03-04 09:46:53
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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
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2024-06-17 21:19:04
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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
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2023-09-06 14:32:54
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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 详解（四）：核心篇 Ⅲ
29、Flink 通过什么实现可靠的容错机制？30、什么是 Checkpoin 检查点？31、什么是 Savepoint 保存点？32、什么是 CheckpointCoordinator 检查点协调器？33、Checkpoint 中保存的是什么信息？34、当作业失败后，检查点如何恢复作业？35、当作业失败后，从保存点如何恢复作业？36、Flin
通过 Flink DataStream API 来实现一个有状态流处理程序1,执行环境StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();2,创建数据源 TransactionSource为flink的一个示例数据源，可以模拟一个无限循环生成信用卡模拟交易数据的数据源，
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2024-02-05 12:18:42
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大部分内容参考上面的文章，再次说明一下，主要是为了方便查看，因此写了这篇文章记录一下。如果都设置了，则代码中会覆盖flink-conf.yaml中的配置代码中设置StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 开启checkpoint 每5000ms 一次
env.e
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2024-03-25 10:37:33
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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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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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