概述 检查点通过恢复状态和对应流位置来实现 Flink 状态容错，从而为应用程序提供与无故障执行相同的语义。 请参阅检查点以了解如何为你的应用程序启用和配置检查点。 2....外部检查点 Externalized Checkpoints 默认情况下检查点不会持久化存储在外部系统中，只是用来从故障中恢复作业。当一个程序被取消时它们会被删除。...但是，你可以配置检查点定期持久化存储在外部系统中，类似于保存点(savepoints)。这些外部持久化的检查点将其元数据写入持久性存储中，即使在作业失败时也不会自动清除。...2.3 从外部检查点恢复 作业可以通过使用检查点的元数据文件从外部检查点中恢复，就像从保存点恢复一样（请参阅保存点恢复）。...Checkpoints 外部检查点 savepoints 保存点 原文:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.4/ops
验证 我们使用经典的 WordCount 实例来验证从 Checkpoint 中恢复作业并能沿用之前的状态信息。...为了模拟作业失败并能恢复，我们判断当我们输入是 “ERROR” 时，抛出异常迫使作业失败： public void flatMap(String value, Collector out) {...throw new RuntimeException("custom error flag, restart application"); } ... } 为了确保作业在失败后能自动恢复...flink-example/target/flink-example-1.0.jar image.png 下表是从 nc 服务输出测试数据，从 Flink Web 页面输出结果数据的详细信息： 序号...5 b (b,2) 6 a (a,3) 7 ERROR 作业重启 8 a (a,4) 9 ERROR 作业重启 10 b (b,3) 11 ERROR 作业失败 从上面信息可以看出作业恢复后
Flink从1.13版本开始支持在SQL Client从savepoint恢复作业。...整体流程如下： 在上述第二步中，我们通过手工停止kafka→hudi的Flink任务，然后在Flink SQL Client从savepoint进行恢复。.../flink-sql-connector-kafka_2.12/1.13.1/flink-sql-connector-kafka_2.12-1.13.1.jarCopy 如果你在启动以及运行flink任务中遇到缺少某些类问题...Path: hdfs://hadoop:9000/flink-1.13-savepoint/savepoint-0128b1-8970a7371adbCopy 从savepoint恢复任务：（在Flink...8970a7371adb insert into stu8_binlog_sink_hudi select * from stu8_binlog_source_kafka;Copy 可以看到该任务从上述检查点恢复
检查点是 Flink 应用状态的一个一致性副本，包括了输入的读取位点。在发生故障时，Flink 通过从检查点加载应用程序状态来恢复，并从恢复的读取位点继续处理，就好像什么事情都没发生一样。...Flink的状态存储在Flink的内部,这样做的好处就是不再依赖外部系统,降低了对外部系统的依赖,在Flink的内部,通过自身的进程去访问状态变量.同时会定期的做checkpoint持久化,把checkpoint...存储在一个分布式的持久化系统中,如果发生故障,就会从最近的一次checkpoint中将整个流的状态进行恢复....下面就来介绍一下Flink从Kafka中获取数据,怎么管理offest实现exactly-once的....当所有的 operator task 成功存储了它们的状态，一个检查点才算完成。因此，当从潜在的系统故障中恢复时，系统提供了 excatly-once 的状态更新语义。
将检查点数据写入持久存储是异步发生的，这意味着 Flink 应用程序在写检查点过程中可以继续处理数据。 如果发生机器或软件故障重新启动后，Flink 应用程序从最近成功完成的检查点恢复。...在处理开始之前，Flink 从检查点恢复应用程序状态并回滚到输入流中的正确位置。这意味着 Flink 的计算结果就好像从未发生过故障一样。...Flink 使用两阶段提交协议及预提交阶段来解决这一问题。 检查点的启动表示我们的两阶段提交协议的预提交阶段。...我们知道，如果发生故障时，Flink 会将应用程序的状态恢复到最新的成功检查点。有一种极端情况，在成功预提交之后但在提交通知到算子之前发生故障。...TwoPhaseCommitSinkFunction 已经将这种情况考虑在内了，当从检查点恢复状态时优先发出一个提交。我们需要以幂等方式实现提交。一般来说，这应该不难。
流计算Fault Tolerance的一个很大的挑战是低延迟，很多Apache Flink任务都是7 x 24小时不间断，端到端的秒级延迟，要想在遇上网络闪断，机器坏掉等非预期的问题时候快速恢复正常，并且不影响计算结果正确性是一件极其困难的事情...这样在进行Failover时候，从最后一次成功的checkpoint进行恢复。...对产生的snapshot如何持久化的呢？带着这些疑问，我们看看Apache Flink对于Checkpointing如何控制的？...在Apache Flink中还有一些其他配置，比如：是否将存储到外部存储的checkpoints数据删除，如果不删除，即使job被cancel掉，checkpoint信息也不会删除，当恢复job时候可以利用...的支持，具体如下： 外部Source的容错要求 Apache Flink 要做到 End-to-End 的 Exactly-Once 需要外部Source的支持，比如上面我们说过 Apache Flink
检查点允许 Flink 在流中恢复状态和位置，为应用程序提供与无故障执行相同的语义。 关于 Flink 流式容错机制背后的技术请参阅流式容错的详细文档。 1....前提条件 Flink 的检查点机制与流和状态的持久存储进行交互。一般来说，它要求： 一个可持久化（或保存很长时间）的数据源，可以重放特定时间段的记录。...状态的持久化存储，通常是分布式文件系统（例如 HDFS， S3， GFS， NFS， Ceph 等） 2. 启用和配置检查点 默认情况下，检查点被禁用。...定义检查点之间的最短时间时，不能使用此选项。 (5) 外部检查点externalized checkpoints：可以配置定期检查点持久化到从外部存储中。...外部检查点将其元数据写入持久性存储，作业失败时也不会自动清理。这样，如果你的作业失败，你将会有一个检查点用来恢复。有关外部检查点的部署说明中有更多详细信息。
2、应用级容错 Flink使用轻量级分布式快照机制，设计了检查点(CheckPoint)来实现可靠的容错。 一致性 Flink的恢复机基于应用程序状态的一致性检查点。...1.3、高吞吐、低延迟 Flink借助轻量级分布式快照机制，能定时生成分布式快照，并保存到外部存储中。检查点之间的数据处理被当做是原子的。如果失败，直接回到上一个检查点重新执行。...Flink在数据的计算、传输、序列化等方面也做了大量的优化，既能保持数据处理的低延迟，也能尽可能提高吞吐量。...内存管理、数据序列化：通过序列化，使用二进制方式在内存中存储数据，避免JVM的垃圾回收带来的停顿问题。 数据交换：数据在计算任务之间的本地、跨网络传递。...JobManager：根据并行度将Flink客户端提交的Flink应用分解为子任务，从资源管理器申请所需要的的计算资源，资源具备后，开始分发任务到TaskManager执行Task,并负责应用容错，跟踪作业的执行状态
两者区别： 1、从状态管理方式的方式来说： Managed State 由Flink Runtime 管理，自动存储，自动恢复，在内存管理上有优化； 而 Raw State 需要用户自己管理，需要自己序列化...在Flink中， 状态存储被叫做 StateBackend , 它具备两种能力： 本地的状态管理 能够将State持久化到外部存储，提供容错能力，将检查点（checkpoint）状态写入远程存储（简单的说...14、Flink 状态如何持久化？ 首选，Flink的状态最终都要持久化到第三方存储中，确保集群故障或者作业挂掉后能够恢复。...保存点在 Flink 中叫作 Savepoint，是基于 Flink 检查点机制的应用完整快照备份机制， 用来保存状态 可以在另一个集群或者另一个时间点，从保存的状态中将作业恢复回来。...用于提交外部检查点的数据。
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刻。...在执行流应用程序期间，Flink 会定期保存状态的一致检查点，如果发生故障， Flink 将会使用最近的检查点来一致恢复应用程序的状态，并。重新启动处理流程。...恢复数据步骤： 重启应用 从 checkpoint 中读取状态，将状态重置 开始消费并处理检查点到发生故障之间的所有数据 Flink 还提供了可以自定义的镜像保存功能，就是保存点，Flink不会自动创建保存点...）和输出到持久化系统。...flink内部保证：依赖 checkpoint source 端：需要外部源可重设数据的读取位置 sink 端：需要保证从故障恢复时，数据不会重复写入外部系统。两种方式：幂等写入、事务写入。
托管状态就是由Flink统一管理的，状态的存储访问、故障恢复和重组等一系列问题都由Flink实现，我们只要调接口就可以；而原始状态则是自定义的，相当于就是开辟了一块内存，需要我们自己管理，实现状态的序列化和故障恢复...一般情况下，我们会将检查点写入持久化的分布式文件系统。 14.1.2 从检查点恢复状态 在运行流处理程序时，Flink会周期性地保存检查点。当发生故障时，就需要找到最近一次成功保存的检查点来恢复状态。...（3）重放数据 从检查点恢复状态后还有一个问题：如果直接继续处理数据，那么保存检查点之后、到发生故障这段时间内的数据，也就是第4、5个数据（“flink”“hello”）就相当于丢掉了；这会造成计算结果的错误...那是不是说，只要开启了检查点，发生故障进行恢复，结果就不会有任何问题呢？ 没那么简单。在实际应用中，一般要保证从用户的角度看来，最终消费的数据是正确的。...这就要求我们不仅要考虑Flink内部数据的处理转换，还涉及到从外部数据源读取，以及写入外部持久化系统，整个应用处理流程从头到尾都应该是正确的。
尽管此项工作尚未全部完工，但 Flink 1.5 已经可以支持更为顺畅的 Kubernetes 部署，并可以将与外部系统的通信（与外部服务代理的交互）切换到 HTTP/REST。...2.4 任务本地状态恢复 Flink 的检查点机制将应用程序状态的副本写入到远程的持久化存储中，并在发生故障时将其加载回去。这种机制确保应用程序在发生故障时不会丢失状态。...不过如果真的发生故障，可能需要一段时间才能从远程存储中加载状态以恢复应用程序。 Flink 社区正在不断努力提高检查点和恢复效率。...以前版本使用了异步和增量检查点，在新版本中，主要提高了故障恢复的效率。 任务本地状态恢复主要利用了这样的一个事实——作业的失败通常是由单个操作、任务管理器或机器失效引起的。...改进从连接器读取或向连接器写入 JSON 消息。现在可以通过解析一个标准的 JSON 模式来配置序列化器和反序列化器。SQL CLI 客户端能够读取来自 Kafka 的 JSON 记录。
暂存点和检查点类似，同样保存的是 Flink 各个算子的状态数据（Operator State）。不同的是，暂存点主要用于人为的脚本更替，而检查点则主要由 Flink 控制，用来实现故障恢复。...，就将当前状态保存为一个检查点，提交给 JobManager，该组的标记信息也会传递给下游；当末端的算子（通常是 Sink）处理完这组记录并提交检查点后，这个检查点将被标记为“已完成”；当脚本出现问题时...，就会从最后一个“已完成”的检查点开始重放记录。...可重放的数据源 当出错的脚本需要从上一个检查点恢复时，Flink 必须对数据进行重放，这就要求数据源支持这一功能。Kafka 是目前使用得较多的消息队列，且支持从特定位点进行消费。...kafkaTopicPartitionLongEntry.getKey(), kafkaTopicPartitionLongEntry.getValue())); } } } 当数据源算子从检查点或暂存点恢复时
检查点(Checkpoint)是一种能使 Flink 从故障恢复的内部机制。检查点是 Flink 应用程序状态的一致性副本，包括了输入的读取位点。...如果发生故障，Flink 通过从检查点加载应用程序状态来恢复应用程序，并从恢复的读取位点继续处理，就好像什么事情都没发生一样。你可以把检查点理解为电脑游戏的存档。...当所有的算子任务成功存储了它们的状态，一个检查点才成功完成。因此，当从潜在的系统故障中恢复时，系统提供了 Excatly-Once 的状态更新语义。...值得注意的是，在 POC 或生产用例下，这些数据通常是存储到一个外部文件系统（如HDFS或S3）中。 1....从此刻开始，这个 checkpoint 就可以用于故障恢复了。值得一提的是，Flink 并不依赖 Kafka 的偏移量从系统故障中恢复。 ? 7.
其中一致检查点也就是Checkpoints也是Flink故障恢复机制的核心，这篇文章将详细介绍Flink的状态管理和Checkpoints的概念以及在生产环境中的参数设置。...Flink中所有的Operator的当前State的全局快照 默认情况下 checkpoint 是禁用的 Checkpoint是把State数据定时持久化存储，防止丢失 手工调用checkpoint...Source 需要外部数据源可以重置读取位置，当发生故障的时候重置偏移量到故障之前的位置 内部 依赖Checkpoints机制，在发生故障的时可以恢复各个环节的数据 Sink：...当故障恢复时，数据不会重复写入外部系统，常见的就是 幂等和事务写入(和checkpoint配合) 有关检查点配置的常用参数配置介绍 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment...在我们运行了上面那条命令后再次查看日志的数据，从open开始可以看到这次就不是从订单最初的状态开始进行的了，而是从上一次宕机前计算的结果，继续往下计算，到这里Checkponit的实战应用测试就完成了。
minPauseBetweenCheckpoints，则maxConcurrentCheckpoints这个参数就不起作用了(大于1的值不起作用) enableExternalizedCheckpoints用于开启checkpoints的外部持久化...- Checkpoint设置的奇技淫巧 增量式检查点 Flink的检查点是一个全局的、异步的程序快照，它周期性的生成并送到持久化存储（一般使用分布式系统）。...增量式的检查点可以为拥有大量状态的程序带来很大的提升。在早期的测试中，一个拥有TB级别“状态”程序将生成检查点的耗时从3分钟以上降低 到了30秒左右。...之后TaskManager从分布式系统中下载checkpoint文件， 然后从中恢复状态。 增量式的checkpoint能为拥有大量状态的程序带来较大的提升，但还有一些trade-off需要考虑。...总的来说，增量式减少了checkpoint操作的时间，但是相对的，从checkpoint中恢复可能更耗时，具体情况需要根据应用程序包含的状态大小而定。
过去无论是在生产中使用，还是调研 Apache Flink，总会遇到一个问题：如何访问和更新 Flink 保存点（savepoint）中保存的 state？...为了保证应用程序状态的一致性和持久性，Flink 从一开始就设计了一套复杂巧妙的检查点和恢复机制。...在每一个版本中，Flink 社区都添加了越来越多与状态相关的特性，以提高检查点执行和恢复的速度、改进应用程序的维护和管理。 然而，Flink 用户经常会提出能够“从外部”访问应用程序的状态的需求。...尽管这些需求的出发点都是合理的，但到目前为止从外部访问应用程序的状态这一功能仍然相当有限。...总结 Flink 用户长时间以来都有从外部访问和修改流应用程序的状态的需求，借助于状态处理器 API，Flink 为用户维护和管理流应用程序打开了许多新可能性，包括流应用程序的任意演变以及应用程序状态的导出和引导
这些结果数据可能会写入外部数据库系统或以内部状态的形式维护。仪表展示应用可以相应地从外部数据库读取数据或直接查询应用的内部状态 c.支持流式及批量分析应用 ，如图 （2）优势 a....而流式分析应用整体运行在 Flink 之类的高端流处理系统之上，涵盖了从数据接入到连续结果计算的所有步骤，因此可以依赖底层引擎提供的故障恢复机制。...显然这就意味着，它(这类流处理器)不仅要能在服务出现故障时候能够重启服务，而且还要当故障发生时，保证能够持久化服务内部各个组件的当前状态，只有这样才能保证在故障恢复时候，服务能够继续正常运行，好像故障就没有发生过一样...检查点的一致性: Flink的故障恢复机制是通过建立分布式应用服务状态一致性检查点实现的，当有故障产生时，应用服务会重启后，再重新加载上一次成功备份的状态检查点信息。...高效的检查点: 如果一个应用要维护一个TB级的状态信息，对此应用的状态建立检查点服务的资源开销是很高的，为了减小因检查点服务对应用的延迟性（SLAs服务等级协议）的影响，Flink采用异步及增量的方式构建检查点服务
1.4.2 可查询状态 当Flink应用程序将大量数据推送到外部数据存储时，这可能会成为I / O瓶颈。如果所涉及的数据具有比写入更少的读取，则更好的方法可以是外部应用程序从Flink获取所需的数据。...请注意，Flink在内部将偏移量作为其分布式检查点的一部分进行快照。 承诺给Kafka的抵消只是为了使外部的进展观与Flink对进展的看法同步。...请注意，当作业从故障中自动恢复或使用保存点手动恢复时，这些起始位置配置方法不会影响起始位置。在恢复时，每个Kafka分区的起始位置由存储在保存点或检查点中的偏移量确定。...注意事项 Semantic.EXACTLY_ONCE 模式依赖于在从所述检查点恢复之后提交在获取检查点之前启动的事务的能力。...如果作业失败，Flink会将流式程序恢复到最新检查点的状态，并从存储在检查点中的偏移量开始重新使用来自Kafka的记录。 因此，绘制检查点的间隔定义了程序在发生故障时最多可以返回多少。
Flink 内部端：这个我们已经了解，利用 Checkpoint 机制，把状态存盘，发生故障的时候可以恢复，保证内部的状态一致性。...Flink 与 Kafka 组合 [Flink 应用示例] 如上图所示，Flink 中包含以下组件： 一个 Source，从 Kafka 中读取数据（即 KafkaConsumer） 一个时间窗口化的聚会操作...Flink 使用两阶段提交协议以及预提交(Pre-commit)阶段来解决这个问题。...下次从 Checkpoint 恢复时，Source 任务可以重新提交偏移量，从上次保存的位置开始重新消费数据，如下图所示： [Flink 精准一次处理：checkpoint barrier 及 offset...保存] Slink 端：从 Source 端开始，每个内部的 transform 任务遇到 checkpoint barrier（检查点分界线）时，都会把状态存到 Checkpoint 里。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
