Flink 提供了三种可用的状态后端:MemoryStateBackend,FsStateBackend,和RocksDBStateBackend. MemoryStateBackend MemoryStateBackend 是将状态维护在 Java 堆上的一个内部状态后端.键值状态和窗口算子使用哈希表来存储数据(values)和定时器(timers).当应用程序 checkpoint 时,此后端会在将状态发给 JobManager 之前快照下状态,JobManager 也将状态存储在 Java

背景 字节跳动开发套件数据集成团队(DTS ,Data Transmission Service)在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务.其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive .Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive(下面均称之为 MQ dump,具体介绍可见 字节跳动基于Flink的MQ-Hive实时数据集成 ) 在数仓建设第一层,对数据的准确性和实时性要求比较高.​ 目前字节跳动中国区 M

一.设置最小时间间隔 当flink应用开启Checkpoint功能,并配置Checkpoint时间间隔,应用中就会根据指定的时间间隔周期性地对应用进行Checkpoint操作.默认情况下Checkpoint操作都是同步进行,也就是说,当前面触发的Checkpoint动作没有完全结束时,之后的Checkpoint操作将不会被触发.在这种情况下,如果Checkpoint过程持续的时间超过了配置的时间间隔,就会出现排队的情况.如果有非常多的Checkpoint操作在排队,就会占用额外的系统资源用于Ch

转发请注明原创地址http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/8260370.html flink checkpoint 源码分析 (一)一文主要讲述了在JobManager端定时生成TriggerCheckpoint的代码部分,本文继续研究下TaskManager端如何处理收到的TriggerCheckpoint消息并执行对应的备份操作. TriggerCheckpoint消息进入TaskManager的处理路径为 handleMessage -> handl

转发请注明原创地址http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/8029356.html checkpoint是Flink Fault Tolerance机制的重要构成部分,flink checkpoint的核心类名为org.apache.flink.runtime.checkpoint.CheckpointCoordinator. 定期产生的checkpoint事件 flink的checkpoint是由CheckpointCoordinator内部的一个time

Flink Checkpoint 参数详解 什么是 checkpoint 保存状态 Checkpoint 参数详解 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,这是默认语义

戳更多文章: 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口 9-Flink中的Time Flink时间戳和水印 Broadcast广播变量 FlinkTable&SQL Flink实战项目实时热销排行 Flink写入RedisSink 17-Flink消费Kafka写入Mysql 概述 Flink支持不同的重启策略,以在故障发生时控制作业如何重启

本文来自: PerfMa技术社区 PerfMa(笨马网络)官网 接触Flink一段时间了,遇到了一些问题,其中有一个checkpoint失败导致作业重启的问题,遇到了很多次,重启之后一般也能恢复正常,没有太在意,最近2天有同事又频繁遇到,这里记录一下解决方案和分析过程. 我们的flink测试环境有3个节点,部署架构是每个flink节点上部署一个HDFS的DataNode节点,hdfs用于flink的checkpoint和savepoint 现象 看日志是说有个3个datanode活着,文件副本是

Flink在流上最大的特点,就是引入全局snapshot,   CheckpointCoordinator 做snapshot的核心组件为, CheckpointCoordinator /** * The checkpoint coordinator coordinates the distributed snapshots of operators and state. * It triggers the checkpoint by sending the messages to the re

在 Flink 中,状态可靠性保证由 Checkpoint 支持,当作业出现 failover 的情况下,Flink 会从最近成功的 Checkpoint 恢复.在实际情况中,我们可能会遇到 Checkpoint 失败,或者 Checkpoint 慢的情况,本文会统一聊一聊 Flink 中 Checkpoint 异常的情况(包括失败和慢),以及可能的原因和排查思路. 1. Checkpoint 流程简介 首先我们需要了解 Flink 中 Checkpoint 的整个流程是怎样的,在了解整个流程之

目录 1.Flink的重启策略 2.重启策略 2.1未开启checkpoint 2.2开启checkpoint 1)不设置重启策略 2)不重启 3)固定延迟重启(默认) 4)失败率重启 3.重启效果演示 1.Flink的重启策略 Flink支持不同的重启策略,这些重启策略控制着job失败后如何重启.集群可以通过默认的重启策略来重启,这个默认的重启策略通常在未指定重启策略的情况下使用,而如果Job提交的时候指定了重启策略,这个重启策略就会覆盖掉集群的默认重启策略. 2.重启策略 2.1未开启che

前言 上一篇介绍了扩展类库的功能简介,通过json文件配置sql语句 和 sql语句的直接执行,这篇开始说明sql配置的策略模块:策略管理器与各种策略的配置. 类库源码:github:https://github.com/skigs/EFCoreExtend 引用类库:nuget:https://www.nuget.org/packages/EFCoreExtend/ PM> Install-Package EFCoreExtend 策略管理器功能简介 用于管理策略 与 策略执行器和调用(目前分

QBC查询 1.简单查询 Criteria c = s.createCriteria(TeacherModel.class); 2.获取查询结果 多条:list 单挑:uniqueResult 3.分页查询 setFirstResult(int) setMaxResults(int) 4.查询排序 添加排序 c.addOrder(Order); 排序规则 Order od = Order.asc("字段名") Order od = Order.desc("字段名")

原文:https://blog.csdn.net/hxcaifly/article/details/84673292 https://blog.csdn.net/zero__007/article/details/88201498 https://www.jianshu.com/p/8e74c7cdd463 https://blog.csdn.net/u013014724/article/details/84800255 第一部分:Flink的Checkpoint 1. Flink Checkp

背景 Flink 版本 1.13.3,使用 native k8s 部署模式,原采用 HDFS 作为状态快照(Checkpoint.Savepoint)的存储地址,但是由于仅使用了其 HDFS 作为状态快照存储地址,且 Hadoop 框架较重,在 k8s 集群中占用大量资源,现考虑将其替换为更轻量级的分布式文件系统--NFS. 状态后端参数设置 从 Flink1.13 开始,状态后端分为两种:HashMapStateBackend.EmbeddedRocksDBStateBackend.如果不显示

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjQ5MTI5OA==&mid=2651749037&idx=1&sn=4a448647b3dae50779bc9ec0e9c10275&chksm=bd12a3e08a652af6ed8b305b0523716e08a81cf99296425cdaf2bbee1e9d8a6aca06c81cdcc1&scene=21#wechat_redirect 总第291篇 2018年 第83篇 引言

Flink 学习 https://github.com/zhisheng17/flink-learning 麻烦路过的各位亲给这个项目点个 star,太不易了,写了这么多,算是对我坚持下来的一种鼓励吧! 本项目结构 2019/06/08 新增 Flink 四本电子书籍的 PDF,在 books 目录下: Introduction_to_Apache_Flink_book.pdf 这本书比较薄,处于介绍阶段,国内有这本的翻译书籍 Learning Apache Flink.pdf 这本书比较基础,

前言 之前也分享了不少自己的文章,但是对于 Flink 来说,还是有不少新入门的朋友,这里给大家分享点 Flink 相关的资料(国外数据 pdf 和流处理相关的 Paper),期望可以帮你更好的理解 Flink. 书籍 1.<Introduction to Apache Flink book> 这本书比较薄,简单介绍了 Flink,也有中文版,读完可以对 Flink 有个大概的了解. 2.<Learning Apache Flink> 这本书还是讲的比较多的 API 使用,不仅有

本文翻译自官网:Connect to External Systems  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/connect.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 注:本文对应代码段为多种格式,影响文章篇幅,所以只选取其中一种类似列入,全部内容见官网对应页面 Flink 的 Table API 和 SQL 程序可以连接到其他外部系统,以读取和写入批处理表和流式表.表源

8月22日,Apache Flink 1.9.0 版本正式发布,这也是阿里内部版本 Blink 合并入 Flink 后的首次版本发布.此次版本更新带来的重大功能包括批处理作业的批式恢复,以及 Table API 和 SQL 的基于 Blink 的新查询引擎(预览版).同时,这一版本还推出了 State Processor API,这是社区最迫切需求的功能之一,该 API 使用户能够用 Flink DataSet 作业灵活地读写保存点.此外,Flink 1.9 还包括一个重新设计的 WebUI 和