# Flink Checkpoint HDFS 的配置与实战
Apache Flink 是一个分布式数据流处理框架，支持流和批数据处理。为了保证数据处理的高可用性，Flink 提供了 checkpoint 机制，它可以帮助我们在故障恢复时，确保不会丢失数据。若需要将 checkpoint 存储在 HDFS（Hadoop Distributed File System）上，我们必须进行一定的配置。
# 手动Hadoop Checkpoint
## 什么是Hadoop Checkpoint
在Hadoop中，Checkpoint是一种机制，用于找出NameNode（HDFS的主要组件之一）的状态并将其保存到持久存储中。这样做的目的是为了在NameNode故障时能够快速恢复，避免数据丢失和服务中断。
通常情况下，Hadoop会自动定期创建Checkpoint，但有时我们也可以手动触发Che
原创
2024-06-10 03:51:41
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# Hadoop NameNode Checkpoint 科普文章
Hadoop 是一个广泛使用的分布式计算平台，能够处理海量的数据。Hadoop 的核心组件之一是 NameNode，负责管理 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）中的元数据。为了确保系统的稳定性和高可用性，NameNode 定期进行“checkpoint”操作。本文将对 Hadoop 中的 NameNode checkpoi
原创
2024-08-05 07:23:55
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# Hadoop 清除 Checkpoint 的完整指南
在大数据处理领域，Hadoop 是一个广泛使用的框架，特别是在处理大规模数据集时。Checkpointing 是 Hadoop 中一种重要的功能，它将状态保存到稳定存储，以便在故障发生时能够恢复。然而，有时候我们需要清除这些 Checkpoint，以释放存储空间或者进行某些必要的维护工作。本文将详细介绍如何在 Hadoop 中清除 Che
原创
2024-09-05 04:34:52
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前言 Hadoop早期衍生自Nutch（Java开源的搜索引擎），早期Nutch构建开源的搜索引擎，同样在少数的机器上同时运行计算任务面临着问题，在这个时候Google发布了GFS和Map Reduce论文。人们参考着这两篇论文中所阐述的思想开始重建Nutch的存储和计算模型。一开始尝试在20台机器的计算
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2024-10-12 11:43:19
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本文根据 Apache Flink 进阶篇系列直播课程整理而成，由阿里巴巴高级研发工程师唐云（茶干）分享，主要讲解 Flink 中 Checkpoint 的应用实践，包括四个部分，分别是 Checkpoint 与 state 的关系、什么是 state、如何在 Flink 中使用 state 和 Checkpoint 的执行机制。
Tips： 文末可回顾全
# 将 Flink Checkpoint 存入 Hadoop 的步骤指南
Apache Flink 是一个流式处理框架，它提供了强大的状态管理能力。而 Checkpoint 是 Flink 保证任务一致性的重要机制。在许多场景下，我们希望将这些 Checkpoint 存储到 Hadoop 的 HDFS 中。本文将详细介绍如何实现这一目标。
## 实现流程概述
| 步骤
原创
2024-09-08 06:19:09
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一旦创建Hadoop集群并开始运行，我们需要给予用户权限使用它。这就是需要为每一个用户创建一个目录，并且对它设置权限许可。这就需要为每一个用户创建一个主目录，并且对它设置权限许可：
[root@slave1 hadoop-0.20.2]# hadoop fs -mkdir /usr/username[root@slave1 hadoop-0.20.2]# hadoop fs -chown /u
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2023-07-21 14:35:55
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Checkpoint过程分析：Checkpoint将内存中最新的元数据以文件形式存储到各个备份目录之下，同时清除备份目录下原有的fsimage和edits文件，这样可以定期的对Fsimage和edits文件合并，产生新的fsimage文件，减少NameNode重启时合并时间，又防止了edits的无限制增长。 Checkpoint的功能由Secondary NameNode，Checkpo
1、Hadoop的shuffle过程即为从MAP端输出到REDUCE端输入之间的过程。因为涉及到Hadoop中最珍贵的网络资源，所以shuffle过程中有很多可以调节的参数，也有很多策略可以研究。 MAP端 此过程的输出是写入到本地磁盘而不是HDFS，但是一开始数据并不是直接写入磁盘而是缓冲在内存里。缓存的好处就是减少磁盘I/O的开销，提高合并和排序的速度。默认的内存缓冲大小为100M，所以在写
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2023-09-02 07:46:44
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前言Flink通过状态快照实现容错处理：Flink 定期获取所有状态的快照，并将这些快照复制到持久化的位置，例如分布式文件系统。如果发生故障，Flink 可以恢复应用程序的完整状态并继续处理，就如同没有出现过异常。Flink 管理的状态存储在 state backend 中。checkpoint 代码/**
* 创建flink环境
*/
val en
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2024-01-01 12:37:07
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1.前言在Flink中，函数和操作符都可以是有状态的。在处理每个消息或者元素时，有状态的函数都会储存信息，使得状态成为精密操作中关键的组成部分。为了使状态能够容错，Flink会checkpoints状态。checkpoints机制使得Flink可以恢复状态和位置，以至于流计算的应用可以提供无故障执行的语义。2.前提Flink的checkpointing机制对流和状态的可靠存储有如下两点要求：持久化
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2023-12-21 02:03:24
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hadoop second namenode异常 Inconsistent checkpoint fields没有访问量情况下，namenode进程：cpu 100% ；内存使用超多；没有错误日志；secondarynamenode报错：java.io.IOException: Inconsistent checkpoint fields.
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原创
2016-03-15 10:06:45
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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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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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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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本文源码基于flink1.14在帮助用户排查任务的时候，经常会发现部分task处理的慢，在Exactly once语义时需要等待快照的对齐而白白柱塞的情况在flink1.11版本引入了非对齐的checkpoint，来解决这种柱塞问题，所以来看看这个新特性的源码是如何实现的先看下官网的图来总的说下实现原理，再来看看源码 flink是基于Chandy-Lamport算法来实现全局快照的，其核
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2023-11-19 13:20:20
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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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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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