增量聚合和全窗口函数的对比已经了解了Window API中两类窗口函数的用法，下面先来做个简单的总结。增量聚合函数处理计算会更高效。举一个最简单的例子，对一组数据求和。大量的数据连续不断到来，全窗口函数只是把它们收集缓存起来，并没有处理；到了窗口要关闭、输出结果的时候，再遍历所有数据依次叠加，得到最终结果。而如果采用增量聚合的方式，那么只需要保存一个当前和的状态，每个数据到来时就会做一次加法，更新
根据[1]:'''这里面的核心就是 checkpoint 机制，Flink 使用 checkpoint 机制来进行状态保证，在 Flink 中 checkpoint 是一个定时触发的全局异步快照，并持久化到持久存储系统上（通常是分布式文件系统）。发生故障后，Flink 选择从最近的一个快照进行恢复。有用户的作业状态达到 GB 甚至 TB 级别，对这么大的作业状态做一次 checkpoint 会非常
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2023-08-03 18:50:33
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原文：4 Ways to Optimize Your Flink Applications 作者：Ivan Mushketyk 译者注：Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台。作者在本文介绍了一些如何优化Flink应用速度的方式。以下为译文。Flink框架非常复杂，并提供了许多方法来调整其执行方式。本文我将介绍提高Flink应用程序性能的四种不同方法。如
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2024-03-13 17:09:35
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作者：雷颜菲、夏瑞、俞航翔、梅源 摘要：我们在“Flink 1.15 新功能架构解析：高效稳定的通用增量 Checkpoint”【1】 一文介绍了通用增量 Checkpoint 的原理和背后的思考以及执行性能、空间放大等方面的初步测试结果。该功能在 Flink 1.16 中经过优化，已达到生产可用状态。本文将从理论和实验两个部分详细论述通用增量 Checkpoint 的收益与开销，并分析
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2024-04-24 23:21:43
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在Flink中管理大量的状态--增量式的检查点的介绍本文由Flink 博客 翻译而来，为了叙述的可读性和流畅性，笔者做了少量的修改。Apache Flink是为了“有状态”的处理流式数据建立的。那么，在流式计算程序中，状态的含义是什么？ 我在前面的博客中做了“状态”以及 “有状态的流式处理”的定义。这里回顾一下，状态指的是，在程序中，Operator将过去处理过的event信息保存在内存中， 这
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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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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邱从贤（山智），Apache Flink Contributor，中南大学硕士，2018 年加入阿里巴巴计算
原创
2021-08-10 16:59:47
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一、Checkpoint 与 state 的关系Checkpoint 是从 source 触发到下游所有节点完成的一次全局操作。下图可以有一个对 Checkpoint 的直观感受，红框里面可以看到一共触发了 569K 次 Checkpoint，然后全部都成功完成，没有 fail 的。state 其实就是 Checkpoint 所做的主要持久化备份的主要数据，看下图的具体数据统计，其 state 也
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2024-06-26 14:30:57
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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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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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摘要：本文介绍字节跳动在过去一段时间里做的两个主要的 Feature，一是在 Network 层的单点恢复的功能，二是 Checkpoint 层的 Regional Checkpoint。内容包括：单点恢复机制Regional Checkpoint在 Checkpoint 的其它优化挑战 & 未来规划Tips：点击文末「阅读」即可回顾作者原版分享视频～ 一、单点恢复
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2024-06-29 21:10:36
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Flink 任务正常启动，Checkpoint 在一两天之后超时，收不到最新的确认信息。然后以相同的包重新启动并正常运行几天，如此反复仍找不到原因，而我们的配置可能会像下面那样。本文将会给出一些思考。final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
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2024-04-01 15:46:15
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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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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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Flink 从入门到精通 系列文章本文是 Flink 源码解析系列，通过阅读本文你能 get 到以下点：Flink 任务从 Checkpoint 处恢复流程概述Checkpoint 元数据详解从源码层分析：JM 该如何合理地给每个 subtask 分配 State，让 TM 去恢复
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声明：笔者的源码分析都是基于 flink-1.9.0 release 分支，其实阅读源码不用非常在意
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2024-03-30 08:06:47
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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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