本文主要研究下flink的checkpoint配置

实例


StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // start a checkpoint every 1000 ms
env.enableCheckpointing(1000); // advanced options: // set mode to exactly-once (this is the default)
env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE); // checkpoints have to complete within one minute, or are discarded
env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000); // make sure 500 ms of progress happen between checkpoints
env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(500); // allow only one checkpoint to be in progress at the same time
env.getCheckpointConfig().setMaxConcurrentCheckpoints(1); // enable externalized checkpoints which are retained after job cancellation
env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION); // This determines if a task will be failed if an error occurs in the execution of the task’s checkpoint procedure.
env.getCheckpointConfig().setFailOnCheckpointingErrors(true);
  • 使用StreamExecutionEnvironment.enableCheckpointing方法来设置开启checkpoint;具体可以使用enableCheckpointing(long interval),或者enableCheckpointing(long interval, CheckpointingMode mode);interval用于指定checkpoint的触发间隔(单位milliseconds),而CheckpointingMode默认是CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE,也可以指定为CheckpointingMode.AT_LEAST_ONCE
  • 也可以通过StreamExecutionEnvironment.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode来设置CheckpointingMode,一般对于超低延迟的应用(大概几毫秒)可以使用CheckpointingMode.AT_LEAST_ONCE,其他大部分应用使用CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE就可以
  • checkpointTimeout用于指定checkpoint执行的超时时间(单位milliseconds),超时没完成就会被abort掉
  • minPauseBetweenCheckpoints用于指定checkpoint coordinator上一个checkpoint完成之后最小等多久可以出发另一个checkpoint,当指定这个参数时,maxConcurrentCheckpoints的值为1
  • maxConcurrentCheckpoints用于指定运行中的checkpoint最多可以有多少个,用于包装topology不会花太多的时间在checkpoints上面;如果有设置了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,但是在job失败的时候不会自动清理,需要自己手工清理state;ExternalizedCheckpointCleanup用于指定当job canceled的时候externalized checkpoint该如何清理,DELETE_ON_CANCELLATION的话,在job canceled的时候会自动删除externalized state,但是如果是FAILED的状态则会保留;RETAIN_ON_CANCELLATION则在job canceled的时候会保留externalized checkpoint state
  • failOnCheckpointingErrors用于指定在checkpoint发生异常的时候,是否应该fail该task,默认为true,如果设置为false,则task会拒绝checkpoint然后继续运行

flink-conf.yaml相关配置


#==============================================================================
# Fault tolerance and checkpointing
#============================================================================== # The backend that will be used to store operator state checkpoints if
# checkpointing is enabled.
#
# Supported backends are 'jobmanager', 'filesystem', 'rocksdb', or the
# <class-name-of-factory>.
#
# state.backend: filesystem # Directory for checkpoints filesystem, when using any of the default bundled
# state backends.
#
# state.checkpoints.dir: hdfs://namenode-host:port/flink-checkpoints # Default target directory for savepoints, optional.
#
# state.savepoints.dir: hdfs://namenode-host:port/flink-checkpoints # Flag to enable/disable incremental checkpoints for backends that
# support incremental checkpoints (like the RocksDB state backend).
#
# state.backend.incremental: false
  • state.backend用于指定checkpoint state存储的backend,默认为none
  • state.backend.async用于指定backend是否使用异步snapshot(默认为true),有些不支持async或者只支持async的state backend可能会忽略这个参数
  • state.backend.fs.memory-threshold,默认为1024,用于指定存储于files的state大小阈值,如果小于该值则会存储在root checkpoint metadata file
  • state.backend.incremental,默认为false,用于指定是否采用增量checkpoint,有些不支持增量checkpoint的backend会忽略该配置
  • state.backend.local-recovery,默认为false
  • state.checkpoints.dir,默认为none,用于指定checkpoint的data files和meta data存储的目录,该目录必须对所有参与的TaskManagers及JobManagers可见
  • state.checkpoints.num-retained,默认为1,用于指定保留的已完成的checkpoints个数
  • state.savepoints.dir,默认为none,用于指定savepoints的默认目录
  • taskmanager.state.local.root-dirs,默认为none

小结

  • 可以通过使用StreamExecutionEnvironment.enableCheckpointing方法来设置开启checkpoint;具体可以使用enableCheckpointing(long interval),或者enableCheckpointing(long interval, CheckpointingMode mode)
  • checkpoint的高级配置可以配置checkpointTimeout(用于指定checkpoint执行的超时时间,单位milliseconds),minPauseBetweenCheckpoints(用于指定checkpoint coordinator上一个checkpoint完成之后最小等多久可以出发另一个checkpoint),maxConcurrentCheckpoints(用于指定运行中的checkpoint最多可以有多少个,如果有设置了minPauseBetweenCheckpoints,则maxConcurrentCheckpoints这个参数大于1的值不起作用),enableExternalizedCheckpoints(用于开启checkpoints的外部持久化,在job failed的时候externalized checkpoint state无法自动清理,但是在job canceled的时候可以配置是删除还是保留state)
  • 在flink-conf.yaml里头也有checkpoint的相关配置,主要是state backend的配置,比如state.backend.async、state.backend.incremental、state.checkpoints.dir、state.savepoints.dir等

doc

[case49]聊聊flink的checkpoint配置的更多相关文章

  1. [Flink原理介绍第四篇】:Flink的Checkpoint和Savepoint介绍

    原文:https://blog.csdn.net/hxcaifly/article/details/84673292 https://blog.csdn.net/zero__007/article/d ...

  2. Flink的CheckPoint

    Checkpoint checkpoint是Flink容错的核心机制.它可以定期的将各个Operator处理的数据进行快照存储(Snapshot). 如果Flink程序出现宕机,可以重新从这些快照中恢 ...

  3. 聊聊flink的log.file配置

    本文主要研究一下flink的log.file配置 log4j.properties flink-release-1.6.2/flink-dist/src/main/flink-bin/conf/log ...

  4. flink的checkpoint页面监控

    flink web页面中提供了针对Job Checkpoint相关的监控信息.Checkpoint监控页面共有overview.history.summary和configuration四个页签,分别 ...

  5. flink-----实时项目---day07-----1.Flink的checkpoint原理分析 2. 自定义两阶段提交sink(MySQL) 3 将数据写入Hbase(使用幂等性结合at least Once实现精确一次性语义) 4 ProtoBuf

    1.Flink中exactly once实现原理分析 生产者从kafka拉取数据以及消费者往kafka写数据都需要保证exactly once.目前flink中支持exactly once的sourc ...

  6. 聊聊flink的NetworkEnvironmentConfiguration

    本文主要研究一下flink的NetworkEnvironmentConfiguration NetworkEnvironmentConfiguration flink-1.7.2/flink-runt ...

  7. 聊聊flink的AsyncWaitOperator

    序本文主要研究一下flink的AsyncWaitOperator AsyncWaitOperatorflink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/a ...

  8. Flink的安装配置

    一. Flink的下载 安装包下载地址:http://flink.apache.org/downloads.html  ,选择对应Hadoop的Flink版本下载 [admin@node21 soft ...

  9. Flink的日志配置

    ------------恢复内容开始------------ 介绍flink在本地运行和on yarn运行时的日志配置. 很多现代框架都是用门面模式进行日志输出,例如使用Slf4j中的接口输出日志,具 ...

随机推荐

  1. sql 递归查询,查出所有子节点

    with t as ( select b.* from Base_Department b where ParentId = 'cce4152c-3483-4334-b68d-155da627bca0 ...

  2. HBase的安装与配置

  3. Centos7解决在同一局域网内无法使用ssh连接

    参考: https://www.cnblogs.com/liyuanhong/articles/5785368.html 一.修改网卡设置 nano /etc/sysconfig/network-sc ...

  4. linux下mysql导入导出sql文件

    使用mysqldump导出数据库: # mysqldump -u root -p gzy > gzy.sql # mysqldump -u 数据库连接用户名 -p 目标数据库 > 存储的文 ...

  5. mysql复制关系

    一旦建立好主从复制关系后就不要在从库上执行任何dml和ddl操作,包括创建用户也不行. 那么万一在从库上执行了dml或者ddl操作了,会有何影响,以及如何恢复? slave同步状态中出现Slave_S ...

  6. grant

    # 添加超级用户 grant all privileges on *.* to 'dump_tmp'@'10.10.10.10' identified by 'dump_tmp'; grant all ...

  7. innodb状态

    Innodb_buffer_pool_pages_data Innodb buffer pool缓存池中包含数据的页的数目,包括脏页.单位是page. Innodb_buffer_pool_pages ...

  8. utils03_clone远程仓库

    1.Bash here 克隆方式 复制要克隆远程仓库的SSH或者HTTPS 使用Bash here克隆文件 2.使用git同步

  9. JS对象和数组深浅拷贝总结②

    在实际开发中遇到过太多次深拷贝浅拷贝的问题.总结一下~ JS数据存储和深浅拷贝实际运用① 这是之前写过的一篇文章,解决浅拷贝深拷贝的问题只说了一种方法,今天来补充一下. 介绍深拷贝和浅拷贝都在上一篇文 ...

  10. 88 Lowest Common Ancestor of a Binary Tree

    原题网址:https://www.lintcode.com/problem/lowest-common-ancestor-of-a-binary-tree/description 描述 给定一棵二叉树 ...