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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Flink1. 概述分布式、高性能、随时可用以及准确的流处理应用程序打造的开源流处理框架，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink 被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。有界流：有定义流的开始，也有定义流的结束，可以在摄取所有数据后再进行计算。所有数据可以被排序，所以并不需要有序获取，通常被称为批处理。 无界流：有定义流的开始，但没有定义流的结束，无休止地产
中秋快乐什么是 Savepoint ？Savepoint 与 Checkpoint 有什么不同？Savepo
原创
2021-12-30 10:31:30
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其实说到flink的checkpoint，那必然也得讲讲flink的savepoint什么是 Savepoint ？ Savepoint 与 Checkpoint 有什么不同？Savepoint 是依据 Flink checkpointing 机制所创建的流作业执行状态的一致镜像。 你可以使用 Savepoint 进行 Flink 作业的停止与重启、fork 或者更新。 Savepoint 由两部
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2024-02-22 16:31:24
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作者｜高赟（云骞）
点击进入 Flink 中文学习网第一部分简介Flink 可以同时支持有限数据集和无限数据集的分布式处理。在最近几个版本中，Flink 逐步实现了流批一体的 DataStream API 与 Table / SQL API。大部分用户都同时有流处理与批处理的需求，流批一体的开发接口可以帮助这些用户减小开发、运维与保证两类作业处理结果一致性等方面的复杂度， 例如阿里巴巴双十
一.CheckPoints为了使Flink的状态具有良好的容错性，Flink提供了检查点机制（Checkpoints）。通过检查点机制，Flink定期在数据流上生成checkpoint barrier ，当某个算子收到barrier时，即会基于当前状态生成一份快照，然后再将该barrier传递到下游算子，下游算子接收到该barrier后，也基于当前状态生成一份快照，依次传递直至到最后的Sink算子上。当出现异常后，Flink 就可以根据最近的一次的快照数据将所有算子恢复到先前的状态。开启检查点默
原创
2021-08-31 09:12:53
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一.CheckPoints为了使Flink的状态具有良好的容错性，Flink提供了检查点机制（Checkpoints）。通过检查点机制，Flink定期
原创
2022-01-15 17:29:08
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Flink学习 - 8. Checkpoint 与 Savepoint 区别CheckpointSavepointSavepoint 与 Checkpoint 的区别 CheckpointCheckPoint可以理解为： 将State状态数据持久化，注意这个CheckPoint是在同一时间点 Task/Operator的状态的全局快照。CheckPoint是Flink在输入的数据集上间隔性的生成
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2024-02-14 15:33:11
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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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2024-03-16 09:57:24
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# 如何在 Flink on YARN 中实现定时 Savepoint
在使用 Apache Flink 进行流处理时，Savepoint 是一种保存应用程序状态的重要机制。定时 Savepoint 可以帮助我们定期保存状态，从而在需要时恢复应用程序状态。接下来，我将为你概述在 Flink on YARN 中实现定时 Savepoint 的步骤，并提供每个步骤所需的具体代码和解释。
## 流程
目录基础题1、flink checkpoint 与 savepoint 区别以及使用场景思考题2、Kafka 高效读写数据的原理1.顺序写磁盘2.分段日志 + 索引文件3.零拷贝4. Page Cache5. 批量发送6. 数据压缩智力题3、岛上有 100 个囚犯，基础题1、flink checkpoint 与 savepoint 区别以及使用场景1.checkpoint的侧重点是“容错”，即Fl
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2024-05-11 20:23:34
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头等函数头等函数（first-class function）是指在程序设计语言中，函数被当作头等公民。这意味着，函数可以作为别的函数的参数、函数的返回值，赋值给变量或存储在数据结构中。 Kotlin 函数都是头等的，这意味着它们可以存储在变量与数据结构中、作为参数传递给其他高阶函数以及从其他高阶函数返回。可以像操作任何其他非函数值一样操作函数。高阶函数高阶函数是将函数用作参数或返回值的函数。比如集
State Backends 的作用有状态的流计算是Flink的一大特点，状态本质上是数据，数据是需要维护的，例如数据库就是维护数据的一种解决方案。State Backends 的作用就是用来维护State的。一个 State Backend 主要负责两件事：Local State Management(本地状态管理) 和 Remote State Checkpointing（远程状态
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2024-03-25 21:09:53
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窗口计算Windows是流计算的核心。Windows将流拆分为有限大小的“桶”，我们可以在其上应用计算。基本概念Window Assigners:Window Assigners定义如何将元素分配给窗口。WindowAssigner负责将每个传入元素分配给一个或多个窗口。Flink为最常见的用例提供了预定义的Window Assigners，分别是tumbling windows, sliding
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2024-03-28 19:35:33
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1.总览savepoints是外部存储的自包含的checkpoints，可以用来stop and resume，或者程序升级。savepoints利用checkpointing机制来创建流式作业的状态的完整快照（非增量快照），将checkpoint的数据和元数据都写入到一个外部文件系统。如何触发、恢复或者释放savepoint了？下面一一道来。2.分配Operator ID极度推荐你给每个方法分配
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2024-02-21 12:20:18
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Flink的高级APIFlink的基石Flink之所以能这么流行，离不开它最重要的四个基石：Checkpoint、State、Time、Window。 Checkpoint这是Flink最重要的一个特性。Flink基于Chandy-Lamport算法实现了一个分布式的一致性的快照，从而提供了一致性的语义。Chandy-Lamport算法实际上在1985年的时候已经被提出来，但并没有被很
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2024-06-01 12:51:46
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第1章 流计算语义1.1 最多一次 At-most-once当流数据发生异常时，重启策略进行恢复时，不在对错误的数据进行重新计算，恢复过程中流过的数据也可能不被计算，所有数据最多只计算一次，At-most-once可能会丢失数据。1.2 至少一次 At-least-once当流计算发生异常时，重启策略进行恢复时，之前错误的数据可能会被重新计算，所有数据至少被计算一次，At-least-once语义
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2024-05-03 14:38:00
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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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文章目录五、Time和Window5.1、Time5.2、Window1、概述2、Window类型5.3、Window API1、CountWindow2、TimeWindow3、Window Reduce4、Window Fold5、Aggregation on Window六、EventTime与Window6.1、EventTime的引入6.2、Watermark1、概念2、Waterma
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2023-12-06 20:25:26
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Flink中的流式SQL是什么？请解释其作用和用途。Flink中的流式SQL是什么？作用和用途解释Flink是一个开源的流式处理框架，它支持使用SQL语言来处理流式数据。流式SQL是Flink中的一种编程模型，它允许用户使用类似于传统关系型数据库的SQL语句来处理无限流式数据。流式SQL的作用是简化流式数据处理的编程模型，使得开发人员可以使用熟悉的SQL语言来进行数据分析和处理。通过使用流式SQL
