Flink中容错机制 完整使用一、容错机制1、检查点（Checkpoint）1、 检查点的保存1. 周期性的触发保存2. 保存的时间点3. 保存的具体流程2、从检查点恢复状态（1）重启应用（2）读取检查点，重置状态（3）重放数据（4）继续处理数据3、检查点算法1. 检查点分界线（Barrier）2. 分布式快照算法（1）JobManager发送指令，触发检查点的保存；Source任务保存状态，插
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2024-05-24 23:29:48
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状态一致性： at-most-once：数据最多处理一次，可能缺失数据。 at-least-once：数据最少处理一次，可能重复处理。 exactlly-once：数据正确处理，不重复不缺失。 端到端（end-to-end）状态一致性： 内部保证：checkpoint source端：外部源重设数据 ...
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2021-09-14 10:58:00
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一致性检查点（Checkpoints） 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 某一时刻,Flink中所有的Operator的当前 ...
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2021-09-10 14:19:00
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简介Apache Flink 提供了容错机制来恢复数据流应用的状态。这种机制保证即使在错误出现时，应用的状态会最终反应数据流中的每条记录恰好一次(exactly once)。注意，可以选择降级到至少一次的保证（at least once）这种容错机制不断的为分布式数据流建立快照。对于拥有小状态（数据量较小）的流应用，这种快照特别的轻量，在不影响太多性能的情况下不断地建立快照。这个状态存放在配置好的
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2024-05-20 22:20:03
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# Flink与Spark的容错机制
在大数据处理领域，Apache Flink和Apache Spark是两个备受欢迎的分布式计算框架。它们均有出色的性能和广泛的应用场景，但在容错机制上却存在一些明显的差异。本文将探讨这两者的容错机制，并通过代码示例进行详细说明。
## 1. 容错机制简介
**容错机制**是指在系统出现故障或错误时，能够自动恢复并继续执行的能力。这对于大数据处理至关重要，
原创
2024-09-18 06:43:41
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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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目录1 Checkpoint1.1 State Vs Checkpoint1.2 Checkpoint执行流程1.2.1 简单流程1.2.2 复杂流程--课后自行阅读1.3 State状态后端/State存储介质1.3.1 MemStateBackend[了解]1.3.2 FsStateBackend1.3.3 RocksDBSt
原创
2021-09-10 22:53:59
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主要Flink 中的状态分类和使用，并且用实际案例演示了用法；关于状态后端我们可以参考下一节。
原创
精选
2024-02-26 11:24:33
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固定延迟失败以及失败率:应用场景:网络存在延迟时,比如数据库连接断开现象package batch.retry;import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;import org.apache.flink.api.common.restartstrategy.RestartStrategies;import org....
原创
2021-05-31 18:43:59
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一、flink容错机制1.1flink的容错概述在使用了flink的状态管理之后，因为此时所有的state的读写都只是在task本地的内存中进行，也就是state数据此时只存储在内存中。假设当任务出现故障之后，这些在内存中的state数据也会丢失，就无法恢复了。所以需要一种机制来保障这些state数据的不丢失，这也就是容错机制。flink通过checkpoint来实现。flink开启了checkp
原创
2019-12-09 17:40:07
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固定延迟失败以及失败率:应用场景:网络存在延迟时,比如数据库连接断开现象package batch.retry;import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;import
原创
2022-02-15 14:47:01
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文章目录01 引言02 Checkpoint2.1 Checkpoint VS State2.2 Checkpoint 执行流程2.2.1 简单流程2.2.2 复杂流程2.3 State状态后端/State存储介质2.3.1 MemStateBackend2.3.2 FastStateBackend2.3.3 RocksDBStateBackend2.4 Checkpoint配置方式2.4.1 全局配置2.4.2 代码配置2.5 示例代码03 状态恢复和重启策略3.1 自动重启策略和恢复3.1.1 重启策略
原创
2022-04-20 15:06:00
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spark是迭代式的内存计算框架，具有很好的高可用性。sparkStreaming作为其模块之一，常被用于进行实时的流式计算。实时的流式处理系统必须是7*24运行的，同时可以从各种各样的系统错误中恢复。在实际使用中，容错和数据无丢失显得尤为重要。最近看了官网和一些博文，整理了一下对Spark Streaming的容错和数据无丢失机制。checkPoint机制可保证其容错性。spark中的WAL用来
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2023-09-06 20:03:50
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文章目录10. Flink容错机制10.1 检查点（Checkpoint）10.1.1 检查点的保存10.1.2 从检查点恢复状态10.1.3 检查点算法10.1.4 检查点配置10.1.5 保存点（Savepoint）10.2 状态一致性 10. Flink容错机制在分布式架构中，当某个节点出现故障，其他节点基本不受影响。这时只需要重启应用， 恢复之前某个时间点的状态继续处理就可以了。这一切看
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2024-04-07 14:59:47
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day05_Flink容错机制今日目标Flink容错机制之CheckpointFlink容错机制之重启策略存储介质StateBackendCheckpoint 配置方式状态恢复和重启策略Savepoint手动重启并恢复并行度设置Flink状态管理状态就是基于 key 或者 算子 operator 的中间结果Flink state 分为两种 ： Managed state - 托管状态 ， Raw state - 原始状态Managed state 分为 两种：k
原创
2021-07-06 17:09:28
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Flink支持有状态计算，根据支持得不同状态类型，分别有Keyed State和Operator State。针对状态数据得持久化，Flink提供了Checkpoint机制处理；针对状态数据，Flink提供了不同的状态管理器来管理状态数据。
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2021-07-29 16:01:24
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Flink系列文章
第01讲：Flink 的应用场景和架构模型
第02讲：Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现
第03讲：Flink 的编程模型与其他框架比较
第04讲：Flink 常用的 DataSet 和 DataStream API
第05讲：Flink SQL & Table 编程和案例
第06讲：Flink 集群安装部署和 HA 配置
第07讲：Flink
原创
精选
2024-01-18 16:37:01
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流式计算分为有状态和无状态两种情况：无状态：无状态的计算观察每个独立事件，并根据最后一个事件输出结果。有状态
原创
2021-08-02 14:04:21
263阅读
流式计算分为有状态和无状态两种情况：无状态：无状态的计算观察每个独立事件，并根据最后一个事件输出结果。有状态
原创
2021-08-02 14:04:48
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一、概念理解1、State状态Flink实时计算程序为了保证计算过程中，出现异常可以容错，就要将中间的计算结果数据存储起来，这些中间数据就叫做State。2、StateBackEnd用来保存State的存储后端就叫做StateBackEnd，默认是保存在JobManager的内存中
原创
2022-04-22 09:46:22
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