一、flink容错机制1.1flink的容错概述在使用了flink的状态管理之后，因为此时所有的state的读写都只是在task本地的内存中进行，也就是state数据此时只存储在内存中。假设当任务出现故障之后，这些在内存中的state数据也会丢失，就无法恢复了。所以需要一种机制来保障这些state数据的不丢失，这也就是容错机制。flink通过checkpoint来实现。flink开启了checkp
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2019-12-09 17:40:07
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状态一致性： at-most-once：数据最多处理一次，可能缺失数据。 at-least-once：数据最少处理一次，可能重复处理。 exactlly-once：数据正确处理，不重复不缺失。 端到端（end-to-end）状态一致性： 内部保证：checkpoint source端：外部源重设数据 ...
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2021-09-14 10:58:00
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一致性检查点（Checkpoints） Flink 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候 某一时刻,Flink中所有的Operator的当前 ...
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2021-09-10 14:19:00
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# Flink与Spark的容错机制
在大数据处理领域，Apache Flink和Apache Spark是两个备受欢迎的分布式计算框架。它们均有出色的性能和广泛的应用场景，但在容错机制上却存在一些明显的差异。本文将探讨这两者的容错机制，并通过代码示例进行详细说明。
## 1. 容错机制简介
**容错机制**是指在系统出现故障或错误时，能够自动恢复并继续执行的能力。这对于大数据处理至关重要，
spark是迭代式的内存计算框架，具有很好的高可用性。sparkStreaming作为其模块之一，常被用于进行实时的流式计算。实时的流式处理系统必须是7*24运行的，同时可以从各种各样的系统错误中恢复。在实际使用中，容错和数据无丢失显得尤为重要。最近看了官网和一些博文，整理了一下对Spark Streaming的容错和数据无丢失机制。checkPoint机制可保证其容错性。spark中的WAL用来
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2023-09-06 20:03:50
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简介Apache Flink 提供了容错机制来恢复数据流应用的状态。这种机制保证即使在错误出现时，应用的状态会最终反应数据流中的每条记录恰好一次(exactly once)。注意，可以选择降级到至少一次的保证（at least once）这种容错机制不断的为分布式数据流建立快照。对于拥有小状态（数据量较小）的流应用，这种快照特别的轻量，在不影响太多性能的情况下不断地建立快照。这个状态存放在配置好的
Flink中容错机制 完整使用一、容错机制1、检查点（Checkpoint）1、 检查点的保存1. 周期性的触发保存2. 保存的时间点3. 保存的具体流程2、从检查点恢复状态（1）重启应用（2）读取检查点，重置状态（3）重放数据（4）继续处理数据3、检查点算法1. 检查点分界线（Barrier）2. 分布式快照算法（1）JobManager发送指令，触发检查点的保存；Source任务保存状态，插
目录1 Checkpoint1.1 State Vs Checkpoint1.2 Checkpoint执行流程1.2.1 简单流程1.2.2 复杂流程--课后自行阅读1.3 State状态后端/State存储介质1.3.1 MemStateBackend[了解]1.3.2 FsStateBackend1.3.3 RocksDBSt
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2021-09-10 22:53:59
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一、flink异步IO概述1.1异步IO的需求AsyncI/O是阿里巴巴贡献给社区的一个呼声非常高的特性，于1.2版本引入。主要目的是为了解决数据流与外部系统交互时的通信延迟（比如等待外部系统的响应）成为了系统瓶颈的问题。对于实时处理，当需要使用外部存储数据的时候，需要小心对待，不能让与外部系统之间的交互延迟对流处理的整个工作进度起决定性的影响。例如，在mapfunction等算子里访问外部存
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2019-12-10 18:42:31
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day05_Flink容错机制今日目标Flink容错机制之CheckpointFlink容错机制之重启策略存储介质StateBackendCheckpoint 配置方式状态恢复和重启策略Savepoint手动重启并恢复并行度设置Flink状态管理状态就是基于 key 或者 算子 operator 的中间结果Flink state 分为两种 ： Managed state - 托管状态 ， Raw state - 原始状态Managed state 分为 两种：k
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2021-07-06 17:09:28
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一、概念理解1、State状态Flink实时计算程序为了保证计算过程中，出现异常可以容错，就要将中间的计算结果数据存储起来，这些中间数据就叫做State。2、StateBackEnd用来保存State的存储后端就叫做StateBackEnd，默认是保存在JobManager的内存中
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2022-04-22 09:46:22
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一、概念理解1、State状态Flink实时计算程序为了保证计算过程中，出现异常可以容错，就要将中间的计算结果数据存储起来，这些中间数据就叫做State。2、StateBackEnd用来保存State的存储后端就叫做StateBackEnd，默认是保存在JobManager的内存中，也可以保存的本地文件系统或HDFS这样的分布式文件系统3、CheckPointingFlink实时计算为了容错，可以
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2022-04-22 09:55:04
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流式计算分为有状态和无状态两种情况：无状态：无状态的计算观察每个独立事件，并根据最后一个事件输出结果。有状态
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2021-08-02 14:04:21
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流式计算分为有状态和无状态两种情况：无状态：无状态的计算观察每个独立事件，并根据最后一个事件输出结果。有状态
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2021-08-02 14:04:48
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文章目录01 引言02 Checkpoint2.1 Checkpoint VS State2.2 Checkpoint 执行流程2.2.1 简单流程2.2.2 复杂流程2.3 State状态后端/State存储介质2.3.1 MemStateBackend2.3.2 FastStateBackend2.3.3 RocksDBStateBackend2.4 Checkpoint配置方式2.4.1 全局配置2.4.2 代码配置2.5 示例代码03 状态恢复和重启策略3.1 自动重启策略和恢复3.1.1 重启策略
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2022-04-20 15:06:00
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一、Flink环境搭建1.1flink部署方式Flink可以选择的部署方式有：Local、Standalone（资源利用率低）、Yarn、Mesos、Docker、Kubernetes、AWS。我们主要对Standalone模式和Yarn模式下的Flink集群部署进行分析。Standalone模式常用于单机进行程序测试，Yarn模式常用于实际线上生产环境。1.2集群规划1、集群规划节点名称mast
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2019-12-09 17:28:43
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文章目录10. Flink容错机制10.1 检查点（Checkpoint）10.1.1 检查点的保存10.1.2 从检查点恢复状态10.1.3 检查点算法10.1.4 检查点配置10.1.5 保存点（Savepoint）10.2 状态一致性 10. Flink容错机制在分布式架构中，当某个节点出现故障，其他节点基本不受影响。这时只需要重启应用， 恢复之前某个时间点的状态继续处理就可以了。这一切看
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2024-04-07 14:59:47
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Apache Flink提供了一种容错机制，可以持续恢复数据流应用程序的状态。该机制确保即使出现故障，程序的状态最终也会反映来自数据流的每条记录(只有一次)。从容错和消息处理的语义上(at least once, exactly once)，Flink引入了state和checkpoint。state一般指一个具体的task/operator的状态。而checkpoint则表示了一个Flink J
本文来自2018年8月11日在北京举行的 Flink Meetup会议，分享来自于施晓罡，目前在阿里大数据团队部从事Blink方面的研发，现在主要负责Blink状态管理和容错相关技术的研发。
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2019-04-25 15:01:15
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一、flink概述1.1流处理技术语义Atmostonce（最多一次）：每条数据记录最多被处理一次，潜台词也表明数据会有丢失（没被处理掉）的可能。Atleastonce（最少一次）：每条数据记录至少被处理一次。这个比上一点强的地方在于这里至少保证数据不会丢，至少被处理过，唯一不足之处在于数据可能会被重复处理。Exactlyonce（恰好一次）：每条数据记录正好被处理一次。没有数据丢失，也没有重复的
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2019-12-09 17:27:56
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