”Flink 容错机制“ 的搜索结果

     ​ 流的barrier是Flink的Checkpoint中的一个核心概念。可以理解成流数据中加入一个个分界线，多个barrier被插入到数据流中，然后作为数据流的一部分随着数据流动( 有点类似于Watermark )。这些barrier不会跨越流中的...

     概述 ...  在 Flink 中，有一套完整的容错机制（fault tolerance）来保证故障后的恢复，其中最重要的就是检查点（checkpoint）。在前面，我们已经介绍过检查点的基本概念和用途，接下来我们就深入探

     我们只需要让源（source）任务向数据源重新提交偏移量、请求重放数据就可以了(即重新将故障时的数据读入Flink)。当然这需要源任务可以把偏移量作为算子状态保存下来，而且外部数据源能够重置偏移量；

     既然是端到端的 exactly-once，我们依然可以从三个组件的角度来进行分析：（1）Flink 内部 Flink 内部可以通过检查点机制保证状态和处理结果的 exactly-once 语义。（2）输入端输入数据源端的 Kafka 可以对数据进行...

flink 容错机制

标签：   flink

     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)，...

     一、Flink 容错 1.1 State 状态 Flink 实时计算程序为了保证计算过程中，出现异常可以容易，就要将中间的计算结果数据存储起来，如果不保存中间结果那么需要重新计算效率就非常低下，这些中间数据就叫做State。 ...

     Apache Flink 提供了可以恢复数据流应用到一致状态的容错机制。确保在发生故障时，程序的每条记录只会作用于状态一次（exactly-once），当然也可以降级为至少一次（at-least-once）。 容错机制通过持续创建分布式...

     文章目录检查点检查点...检查点是Flink容错机制的核心。这里所谓的检查，其实是针对故障恢复的结果而言的。在有状态的流处理中，任务继续处理新数据，并不需要之前的计算结果，而是需要任务之前的状态。当故障恢复之后

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