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

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

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

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

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

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

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

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

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

在Flink – Checkpoint 没有描述了整个checkpoint的流程,但是对于如何生成snapshot和恢复snapshot的过程,并没有详细描述,这里补充   StreamOperator /** * Basic interface for stream operators. Implementers would implement one of * {@link org.apache.flink.streaming.api.operators.OneInputStreamOper

State Backends 本文翻译自文档Streaming Guide / Fault Tolerance / StateBackend ----------------------------------------------------------------------------------------- 使用Data Stream API编写的程序通常以多种形式维护状态: ·  窗口将收集element或在它被触发后聚合element ·  Transformation方法可能会

本文是翻译作品,作者是Piotr Nowojski和Michael Winters.前者是该方案的实现者. 原文地址是https://data-artisans.com/blog/end-to-end-exactly-once-processing-apache-flink-apache-kafka 2017年12月Apache Flink社区发布了1.4版本.该版本正式引入了一个里程碑式的功能:两阶段提交Sink,即TwoPhaseCommitSinkFunction.该SinkFunctio

January 23, 2018- Apache Flink, Flink Features Stefan Richter and Chris Ward Apache Flink was purpose-built for stateful stream processing. Let’s quickly review: what is state in a stream processing application? I defined state and stateful stream pr

转载自 huxihx,原文链接 [译]Flink + Kafka 0.11端到端精确一次处理语义的实现 本文是翻译作品,作者是Piotr Nowojski和Michael Winters.前者是该方案的实现者. 原文地址是An Overview of End-to-End Exactly-Once Processing in Apache Flink® (with Apache Kafka, too!). 目录 一.Flink应用的EOS二.Flink实现EOS应用三.Flink中实现两阶段提交

1. xml-apis 冲突问题 javax.xml.parsers.FactoryConfigurationError: Provider for class javax.xml.parsers.DocumentBuilderFactory cannot be created java.lang.RuntimeException: Provider for class javax.xml.parsers.DocumentBuilderFactory cannot be created flin

前言 今天上午被 Flink 的一个算子困惑了下,具体问题是什么呢? 我有这么个需求:有不同种类型的告警数据流(包含恢复数据),然后我要将这些数据流做一个拆分,拆分后的话,每种告警里面的数据又想将告警数据和恢复数据拆分出来. 结果,这个需求用 Flink 的 Split 运算符出现了问题. 分析 需求如下图所示: 我是期望如上这样将数据流进行拆分的,最后将每种告警和恢复用不同的消息模版做一个渲染,渲染后再通过各种其他的方式(钉钉群 邮件.短信)进行告警通知. 于是我的代码大概的结构如下代码所示:

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,

今天在 Apache Flink meetup ·北京站进行 Flink 1.9 重大新特性进行了讲解,两位讲师分别是 戴资力/杨克特,zhisheng 我也从看完了整个 1.9 特性解读的直播,预计 Flink 1.9 版本正式发布时间大概是 7 月底 8 月初左右正式发布,下面一起来看看直播内容: 架构改动 Table/SQL API Runtime 生态 最后 GitHub Flink 学习代码地址:https://github.com/zhisheng17/flink-learning