起因HDFS中master节点的状态总是会自动设置为Standby，在上传文件的时候总是会报下面的错误，但是懒癌晚期的我又不愿意切换到Slave1去上传文件，特意记录这次过程。...Operation category READ is not supported in state standby解决# 查看namenode节点的HA状态[root@master ~]# hdfs haadmin...-getServiceState nn1standby[root@master ~]# hdfs haadmin -getServiceState nn2active# 修改nn2为standby状态...[root@master ~]# hdfs haadmin -transitionToStandby --forcemanual nn2# 修改nn1为active状态[root@master ~]#...hdfs haadmin -transitionToActive --forcemanual nn1然后在查看一下namenode节点的状态，完美解决[root@master ~]# hdfs haadmin
起因 HDFS中master节点的状态总是会自动设置为Standby，在上传文件的时候总是会报下面的错误，但是懒癌晚期的我又不愿意切换到Slave1去上传文件，特意记录这次过程。...Operation category READ is not supported in state standby 解决 # 查看namenode节点的HA状态 [root@master ~]# hdfs...为standby状态 [root@master ~]# hdfs haadmin -transitionToStandby --forcemanual nn2 # 修改nn1为active状态 [root...@master ~]# hdfs haadmin -transitionToActive --forcemanual nn1 然后在查看一下namenode节点的状态，完美解决 [root@master...尾声 世界安好，继续断更，半年后见 如无特殊说明《针对HDFS的master节点状态为Standby解决方案》为博主MoLeft原创，转载请注明原文链接为：https://moleft.cn/post
Maintenance Mode 是一个 WordPress 插件，它的功能非常简单，能把你的 WordPress 博客设置为维护状态，这个功能特别有用，特别是你对博客测试建设期间不想公开的时候，或者进行一些改动还不想让用户看到的时候...，这个是把博客设置为维护状态，当功能更新好，内容填充完再开放给用户使用。...Maintenance Mode：把博客设置为维护状态 Maintenance Mode 使用非常简单，安装之后，在 WordPress 后台 > 设置（Setting） > Maintenance Mode...就可以进行设置了： Maintenance Mode 后台设置 Maintenance Mode 插件第一个设置是让你是否把这个插件设置为 Activated 状态，个人觉得这个基本没有用，既然开启了这个插件自然是让他工作...，如果把它设置为 Deactivated 状态还不如直接停止插件。
TM FS/HDFS 低 超大状态、超长窗口、大型 KV 结构 如果您不做任何指定，默认的状态后端是JobManager。...如果你希望为你的集群中的所有作业创建一个非默认的状态后端，你可以通过在flink-conf.yaml中指定一个新的默认后端。默认的状态后端可以在每个作业的基础上进行覆盖，如下所示。...设置一个作业级的状态后端 作业的状态后端通过作业中的 StreamExecutionEnvironment进行设置，如下述示例所示: StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment...(); env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints")); 设置默认状态后端 默认状态后端可以通过在...FsStateBackendFactory的类的完全限定类名，例如，为RocksDBStateBackend设置为org.apache.flink.contrib.streaming.state.RocksDBStateBackendFactory
流处理应用程序通常是有状态的，“记住”已处理事件的信息，并使用它来影响进一步的事件处理。在Flink中，记忆的信息（即状态）被本地存储在配置的状态后端中。...为了防止发生故障时丢失数据，状态后端会定期将其内容快照保存到预先配置的持久性存储中。该RocksDB[1]状态后端（即RocksDBStateBackend）是Flink中的三个内置状态后端之一。...状态在Flink 为了更好地了解Flink中的状态和状态后端，区分运行中状态和状态快照非常重要。运行中状态（也称为工作状态）是Flink作业正在处理的状态。...根据经验，RocksDBStateBackend比基于堆的状态后端要慢几倍，因为它将键/值对存储为序列化字节。...因此，state.checkpoints.dir[10]或者您在代码中为特定作业设置的参数可以位于不同的位置，例如本地HDFS[11]群集或基于云的对象存储，例如Amazon S3[12]，Azure
: 某一时刻,Flink中所有的Operator的当前State的全局快照,一般存在磁盘上 表示了一个Flink Job在一个特定时刻的一份全局状态快照，即包含了所有Operator的状态 可以理解为Checkpoint...State状态后端/State存储介质 注意: 前面学习了Checkpoint其实就是Flink中某一时刻,所有的Operator的全局快照, 那么快照应该要有一个地方进行存储,而这个存储的地方叫做状态后端...Flink中的State状态后端有很多种: MemStateBackend[了解] 第一种是内存存储，即 MemoryStateBackend，构造方法是设置最大的StateSize，选择是否做异步快照...推荐使用的场景为：常规使用状态的作业、例如分钟级窗口聚合或 join、需要开启HA的作业。...推荐使用的场景为：超大状态的作业，例如天级窗口聚合、需要开启 HA 的作业、最好是对状态读写性能要求不高的作业。
这篇文章我们将深入探讨有状态流处理，更确切地说是 Flink 中可用的不同状态后端。在以下部分，我们将介绍 Flink 的3个状态后端，它们的局限性以及根据具体案例需求选择最合适的状态后端。...在有状态的流处理中，当开发人员启用了 Flink 中的检查点功能时，状态会持久化存储以防止数据的丢失并确保发生故障时能够完全恢复。为应用程序选择何种状态后端，取决于状态持久化的方式和位置。...举个例子，比如可以是： hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints s3://flink/checkpoints 当选择 FsStateBackend 时，正在处理的数据会保存在...该特性可以通过在实例化 FsStateBackend 时将布尔标志设置为 false 来禁用，例如： new FsStateBackend(path, false); 当前的状态仍然会先存在 TaskManager...RocksDBStateBackend RocksDBStateBackend 的配置同样需要文件系统的 URL（类型，地址，路径）等来配置，如下所示： hdfs://namenode:40010/flink
打个比方，比如 WordCount程序，目前实时统计的 "hello" 这个单词数为5，同时这个结果在这次 Checkpoint 成功后，保存在了 HDFS。...任务状态本地恢复默认没有开启，可以设置参数state.backend.local-recovery值为true进行激活。...Flink 在触发Savepoint 或者 Checkpoint时，会根据这次触发的类型计算出在HDFS上面的目录: 如果类型是 Savepoint，那么 其 HDFS 上面的目录为：Savepoint...这里的 Keyed State 主要是针对 Savepoint 的状态，Checkpoint 状态的存储可以根据具体的状态后端进行存储，允许状态存储底层格式的差异。...对于 Savepoint 状态底层格式的统一，应用的状态可以在不同的状态后端进行迁移，更方便应用程序的恢复。重做与状态快照和恢复相关的抽象，当实现实现新状态后端时，可以降低开销，同时减少代码重复。
保障 flink 作业在 配置迭代、flink 版本升级、蓝绿部署中的数据一致性，提高容错、降低恢复时间； 在此之前引入几个概念： Snapshot 状态快照 Flink 通过状态快照实现容错处理 Flink...Flink 中的状态后端：A. 状态数据如何存？B. 运行时存在哪里？C. 状态快照保存在哪？ ?...注2：一般默认使用 FsStateBackend，运行时状态放在堆中保障性能，快照备份时数据存于 Hdfs 保障容错性；当业务有大状态的 flink 作业存在时，可以通过配置化的方式将用户作业的状态后端设置为...然而， 会增加了额外的输入/输出压力，会造成 checkpoint size 的增加，当状态后后端 IO 有瓶颈时，不合适； 注：一般默认使用 Alignment checkpoint；当出现被压时，一般优先采用...Savepoint 是依据 Flink checkpointing 机制所创建的流作业执行状态的一致镜像； Checkpoint 的主要目的是为意外失败的作业提供恢复机制(如 tm/jm 进程挂了)。
1 背景 随着 Flink 实例的迁移下云以及新增需求接入，自建 Flink 平台规模逐渐壮大，当前总计已超 4 万核运行在自建的 K8S 集群中，然而 Flink 任务数的增加，特别是大状态任务，...Checkpoint：简单的说，在某一时刻，将 Flink 任务本地机器中存储在状态后端的状态去同步到远程文件存储系统（比如 HDFS）的过程就叫 Checkpoint。...状态后端：做状态数据持久化的工具就叫做状态后端。...比如你在 Flink 中见到的 RocksDB、FileSystem 的概念就是指状态后端，再引申一下，也可以理解为：应用中有一份状态数据，把这份状态数据存储到 MySQL 中，这个 MySQL 就能叫做状态后端...4.3 迁移到 HDFS 攻克难关 4.3.1 DN 心跳汇报于删除共用一把写锁问题 现象：自建 Flink 平台大部分大状态任务迁移后，自建 HDFS 集群节点整体的水位各个 ecs 的网络带宽峰值，
⭐ 怎么学习 Flink 中的状态、状态管理相关的概念呢？ ⭐ Flink 中状态的分类？ ⭐ Flink 中状态的使用方式？ ⭐ Flink 状态后端的分类及使用建议？...比如你在 Flink 中见到的 RocksDB、FileSystem 的概念就是指状态后端。这些状态后端就是实际存储上面的状态数据的。...再引申一下，大家也可以理解为：应用中有一份状态数据，把这份状态数据存储到 MySQL 中，这个 MySQL 就能叫做状态后端。...⭐ Checkpoint、Savepoint：协调整个任务 when，how 去将 Flink 任务本地机器中存储在状态后端的状态去同步到远程文件存储系统（比如 HDFS）的过程就叫 Checkpoint...8.Flink 状态后端的分类及使用建议？
同样，我们对于任何状态数据还可以设置它们的过期时间。如果一个状态设置了 TTL，并且已经过期，那么我们之前保存的值就会被清理。...状态后端种类和配置 我们在上面的内容中讲到了 Flink 的状态数据可以存在 JVM 的堆内存或者堆外内存中，当然也可以借助第三方存储。...默认情况下，Flink 的状态会保存在 taskmanager 的内存中，Flink 提供了三种可用的状态后端用于在不同情况下进行状态后端的保存。...某流式应用的一致性检查点 如上图，在当前生成的Checkpoints中保存的输入偏移为5，偶数求和为6，奇数求和为9。...Source为状态生成Checkpoints并发出Checkpoints barrier 在Source任务收到消息后，会暂停发出记录，紧接着利用状态后端生成本地状态的Checkpoints，并把barrier
OnReadAndWrite } 如果设置为 Disabled，则表示禁用 TTL 功能，状态不会过期；如果设置为 OnCreateAndWrite，那么表示在状态创建或者每次写入时都会更新时间戳；如果设置为..., NeverReturnExpired } 如果设置为 ReturnExpiredIfNotCleanedUp，那么当状态值已经过期，但还未被真正清理掉，就会返回给调用方；如果设置为 NeverReturnExpired...增量清理所花费的时间会增加记录处理延迟。 目前仅堆状态后端实现了增量清理。为 RocksDB 状态后端设置增量清理不会有任何效果。...RocksDB 状态后端的默认每处理 1000 个条目就查询当前时间戳。...如下所示为登录用户设置5分钟的过期时间： 在状态过期之前取消作业并触发 Savepoint，如下所示： flink cancel -s hdfs://localhost:9000/flink/savepoints
概述 检查点通过恢复状态和对应流位置来实现 Flink 状态容错，从而为应用程序提供与无故障执行相同的语义。 请参阅检查点以了解如何为你的应用程序启用和配置检查点。 2....检查点状态只有在作业失败时才可用。 2.1 目录结构 与保存点类似，外部检查点由元数据文件组成，一些其他数据文件（取决于状态后端）。...外部检查点元数据的目标目录是由配置属性state.checkpoints.dir确定的，目前它只能通过配置文件来设置。...FsStateBackend 和 RocksDBStateBackend 需要写到不同的数据文件中，只需将这些文件的路径写入元数据文件。这些数据文件存储在状态后端指定的路径上。...他们 使用状态后端指定的（低层次）数据格式 可能是增量存储的 不支持 Flink 部分功能（如重新调整）。
同样，我们对于任何状态数据还可以设置它们的过期时间。如果一个状态设置了 TTL，并且已经过期，那么我们之前保存的值就会被清理。...状态后端种类和配置 我们在上面的内容中讲到了 Flink 的状态数据可以存在 JVM 的堆内存或者堆外内存中，当然也可以借助第三方存储。...默认情况下，Flink 的状态会保存在 taskmanager 的内存中，Flink 提供了三种可用的状态后端用于在不同情况下进行状态后端的保存。...使用 FsStateBackend 需要我们指定一个文件路径，一般来说是 HDFS 的路径，例如，hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints。...Source为状态生成Checkpoints并发出Checkpoints barrier 在Source任务收到消息后，会暂停发出记录，紧接着利用状态后端生成本地状态的Checkpoints，并把barrier
如果设置为 Disabled，则表明不更新时间戳；如果设置为 OnCreateAndWrite，则表明当状态创建或每次写入时都会更新时间戳；如果设置为 OnReadAndWrite，则除了在状态创建和写入时更新时间戳外...如果设置为 ReturnExpiredIfNotCleanedUp，那么即使这个状态的时间戳表明它已经过期了，但是只要还未被真正清理掉，就会被返回给调用方；如果设置为 NeverReturnExpired...RocksDB状态后端为每个存储值、列表条目或映射条目添加8个字节; 目前只支持与处理时间相关的TTLs; 如果试图使用启用TTL的描述符或使用启用TTL的描述符恢复先前在没有TTL的情况下配置的状态，...触发器可以是来自每个状态访问或/和每个记录处理的回调。如果这个清理策略在某个状态下活跃的，那么存储后端会在其所有条目上为该状态保留一个惰性全局迭代器。 每次触发增量清理时，迭代器都会被提升。...Notes： 如果对状态没有访问或者没有任何处理的记录，那么状态会一直保留； 增量状态的清理增加了记录处理的延迟； 目前，增量状态的清理策略仅仅在对堆状态后端被实现了，对于设置了RocksDB的将没有效果
RocksDb大状态优化 截至当前，Flink 作业的状态后端仍然只有 Memory、FileSystem 和 RocksDB 三种可选，且 RocksDB 是 状态数据量较大（GB 到 TB 级别）...或代码中指定 new EmbededRocksDBStateBackend(true) 开启本地恢复 当flink任务失败时，可以基于本地的状态信息进行恢复任务。可能不需要从hdfs拉取数据。...本地恢复目前仅涵盖键值类型的状态后端(RocksDB)。...调整RockSDB的预定义选项 Flink针对不同的设置为RocksDB提供了一些预定义选项，如果调整预定义选项达不到预期，再去调整block、writebuffer等参数。...对于状态很大的任务，每次 Checkpoint 访问 HDFS 比较耗时，可以设置为 5~10 分钟一次 Checkpoint，并且调大两次 Checkpoint 之间的暂停间隔，例如设置两次 Checkpoint
设置有效期为 10 秒 .newBuilder(Time.seconds(10)) // 设置有效期更新规则，这里设置为当创建和写入时，都重置其有效期到规定的10秒 .setUpdateType...在上面的调用代码中，我们将程序的并行度设置为 1，可以看到三次输出中状态实例的 hashcode 全是一致的，证明它们都同一个状态实例。假设将并行度设置为 2，此时输出如下： ?...同时这里只输出两次，是因为在并发处理的情况下，线程 1 可能拿到 5 个非正常值，线程 2 可能拿到 4 个非正常值，因为要大于 3 次才能输出，所以在这种情况下就会出现只输出两条记录的情况，所以需要将程序的并行度设置为...示例如下： # 触发指定id的作业的Savepoint，并将结果存储到指定目录下 bin/flink savepoint :jobId [:targetDirectory] 四、状态后端 4.1 状态管理器分类...默认情况下，所有的状态都存储在 JVM 的堆内存中，在状态数据过多的情况下，这种方式很有可能导致内存溢出，因此 Flink 该提供了其它方式来存储状态数据，这些存储方式统一称为状态后端 (或状态管理器
(10)) // 设置有效期更新规则，这里设置为当创建和写入时，都重置其有效期到规定的10秒 .setUpdateType(StateTtlConfig.UpdateType.OnCreateAndWrite...假设将并行度设置为 2，此时输出如下： 可以看到此时两次输出中状态实例的 hashcode 是不一致的，代表它们不是同一个状态实例，这也就是上文提到的，一个算子状态是与一个并发的算子实例所绑定的。...同时这里只输出两次，是因为在并发处理的情况下，线程 1 可能拿到 5 个非正常值，线程 2 可能拿到 4 个非正常值，因为要大于 3 次才能输出，所以在这种情况下就会出现只输出两条记录的情况，所以需要将程序的并行度设置为...：savepoints 四、状态后端 4.1 状态管理器分类 默认情况下，所有的状态都存储在 JVM 的堆内存中，在状态数据过多的情况下，这种方式很有可能导致内存溢出，因此 Flink 该提供了其它方式来存储状态数据...，这些存储方式统一称为状态后端 (或状态管理器)： 主要有以下三种： 1.
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