过去无论是在生产中使用，还是调研 Apache Flink，总会遇到一个问题：如何访问和更新 Flink 保存点（savepoint）中保存的 state？...Apache Flink 1.9 引入了状态处理器（State Processor）API，它是基于 DataSet API 的强大扩展，允许读取，写入和修改 Flink 的保存点和检查点（checkpoint...例如，用户可以创建正在运行的流处理应用程序的保存点，并使用批处理程序对其进行分析，以验证该应用程序的行为是否正确。...MyApp 的保存点或检查点均由所有状态的数据组成，这些数据的组织方式可以恢复每个任务的状态。在使用批处理作业处理保存点（或检查点）的数据时，我们脑海中需要将每个任务状态的数据映射到数据集或表中。...operator 的所有 keyed state 都映射到一个键值多列表，该表由一列 key 和与每个 key state 映射的一列值组成。下图显示了 MyApp 的保存点如何映射到数据库。 ?
Flink 检查点的核心作用是确保状态正确，即使遇到程序中断，也要正确。记住这一基本点之后，我们用一个例子来看检查点是如何运行的。Flink 为 用户提供了用来定义状态的工具。...保存点 状态版本控制 检查点由 Flink 自动生成，用来在故障发生时重新处理记录，从而修正状 态。...保存点与检查点的工作方式完全相同，只不过它由用户通过 Flink 命令行工 具或者 Web 控制台手动触发，而不由 Flink 自动触发，用户可以从保存点重启作业，而不用从头开始。...对保存点的另一种理解是，它在明确的时间点保存应用程序状态的版本。 在图中，v.0 是某应用程序的一个正在运行的版本。我们分别在 t1 时刻和 t2 时刻触发了保存点。...举例来说， 可以修改应用程序的代码（假设称新版本为 v.1），然后从t1 时刻开始运行 改动过的代码。 使用保存点更新Flink 应用程序的版本。新版本可以从旧版本生成的一个 保存点处开始执行.
Flink 检查点的核心作用是确保状态正确，即使遇到程序中断，也要正确。 记住这一基本点之后，我们用一个例子来看检查点是如何运行的。Flink 为 用户提供了用来定义状态的工具。...保存点 状态版本控制 检查点由 Flink 自动生成，用来在故障发生时重新处理记录，从而修正状 态。...保存点与检查点的工作方式完全相同，只不过它由用户通过 Flink 命令行工 具或者 Web 控制台手动触发，而不由 Flink 自动触发，用户可以从保存点重启作业，而不用从头开始。...对保存点的另一种理解是，它在明确的时间点保存应用程序状态的版本。 ? 在图中，v.0 是某应用程序的一个正在运行的版本。我们分别在 t1 时刻和 t2 时刻触发了保存点。...举例来说， 可以修改应用程序的代码（假设称新版本为 v.1），然后从t1 时刻开始运行 改动过的代码。 ? 使用保存点更新Flink 应用程序的版本。新版本可以从旧版本生成的一个 保存点处开始执行.
当作业从故障中自动恢复或使用保存点手动恢复时，这些起始位置配置方法不会影响起始位置。在恢复时，每个 Kafka 分区的起始位置由存储在保存点或检查点中的偏移量确定。...如果作业失败，Flink 会从最新检查点的状态恢复流处理程序，并从保存在检查点中的偏移量重新开始消费来自 Kafka 的记录。 因此，检查点间隔定义了程序在发生故障时最多可以回退多少。...当作业开始运行，首次检索分区元数据后发现的所有分区会从最早的偏移量开始消费。 默认情况下，分区发现是禁用的。...当使用 Flink 1.3.x 之前的版本，消费者从保存点恢复时，无法在恢复的运行启用分区发现。如果要启用，恢复将失败并抛出异常。...在这种情况下，为了使用分区发现，需要在 Flink 1.3.x 版本中生成保存点，然后再从中恢复。
，也可以在Mesos集群上运行，还可以在单机上运行（这对于调试Flink应用程序来说非常有用） 图14：Flink技术栈的核心组成部分。...Flink用户还可以通过另一个特性有意识地管理状态版本，这个特性叫作保存点（savepoint） 保存点与检查点的工作方式完全相同，只不过它由用户通过Flink命令行工具或者Web控制台手动触发，而不由...和检查点一样，保存点也被保存在稳定存储中 对保存点的另一种理解是，它在明确的时间点保存应用程序状态的版本 图5-9：手动触发的保存点（以圆圈表示）在不同时间捕获正在运行的Flink应用程序的状态 图5...-10：使用保存点更新Flink应用程序的版本。...新版本可以从旧版本生成的一个保存点处开始执行 保存点可用于应对流处理作业在生产环境中遇到的许多挑战 应用程序代码升级 Flink版本更新 维护和迁移 假设模拟与恢复 A/B测试 图5-11：在该应用程序架构中
其他框架 CSA中的日志聚合框架和作业测试器框架还使您能够创建更可靠的Flink应用程序进行生产。 ? 什么是Apache Flink？ Flink是一个分布式处理引擎和一个可伸缩的数据分析框架。...Flink的核心功能 架构 任务执行过程的两个主要组件是作业管理器和任务管理器。主节点上的作业管理器启动工作节点。在工作节点上，任务管理器负责运行。任务管理器还可以同时运行多个任务。...您可以使用Flink将应用程序的状态本地存储在状态后端中，以确保在访问已处理数据时降低延迟。您还可以创建检查点和保存点，以在持久性存储上对流式应用程序进行容错备份。 ?...要跟踪基于事件时间的应用程序的时间，可以使用水印。 ? 检查点和保存点 可以创建检查点和保存点，以使Flink应用程序在整个管道中容错。Flink包含一个容错机制，该机制可以连续创建数据流的快照。...快照不仅包括数据流，还包括附加的状态。如果发生故障，则选择最新快照，然后系统从该检查点恢复。这保证了可以始终保持计算结果的一致性。当检查点由Flink创建和管理时，保存点由用户控制。
作业管理器, 任务管理器, 客户端 Flink运行时(runtime)由两种类型的进程组成： (1) 作业管理器JobManagers(也称为masters)协调分布式运行。...除了定义保存状态的数据结构之外，后端状态还实现了获取键/值状态的时间点快照逻辑并将该快照存储为检查点的一部分。 ? 5. 保存点 用Data Stream API编写的程序可以从保存点恢复执行。...保存点允许更新你的程序和你的Flink集群，而不会丢失任何状态。 保存点是手动触发的检查点，它会捕获程序的快照并将其写入后端状态。他们依赖于常规检查点机制。...保存点与这些定期检查点类似，只不过它们是由用户触发的，不会在新检查点完成时自动失效。...原文:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.4/concepts/runtime.html
我们在各种类型的流处理应用程序上对Flink性能进行测试，并通过在Apache Storm（一种广泛使用的低延迟流处理器）上运行相同的实验来进行对比。 1....流式架构的演变 在流处理中保证高性能同时又要保证容错是比较困难的。在批处理中，当作业失败时，可以容易地重新运行作业的失败部分来重新计算丢失的结果。这在批处理中是可行的，因为文件可以从头到尾重放。...数据流是无穷无尽的，没有开始点和结束点。带有缓冲的数据流可以进行重放一小段数据，但从最开始重放数据流是不切实际的（流处理作业可能已经运行了数月）。...我们在30台机器的集群中运行此作业，其系统配置与以前相同。Flink实现了每核每秒大约720,000个事件的吞吐量，启动检查点后降至690,000。...我们在一个30节点的集群中运行这个程序，其中 YARN chaos monkey 进程每5分钟杀死一个随机的YARN容器。
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。...状态快照（即检查点[3]和保存点[4]）存储在远程持久性存储中，用于在作业失败的情况下还原本地状态。选择适合生产部署的状态后端取决于系统的可伸缩性，吞吐量和延迟要求。 什么是RocksDB？...如果Flink作业的状态太大而无法容纳在JVM堆上，则您对增量检查点感兴趣，或者希望具有可预测的延迟，则应使用RocksDBStateBackend。...[4] 保存点: https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-stable/ops/state/savepoints.html#what-is-a-savepoint-how-is-a-savepoint-different-from-a-checkpoint
保存点：版本化状态 在 Flink 中，我们引入了保存点功能，可以解决上述问题以及未来更多问题。保存点可以从正在运行的 Flink 作业上获取，实质上是在一个时间点上定义可以从外部访问的作业的快照。...包含当前正在从数据源读取数据的偏移量，以在这个偏移量处的程序状态。在内部，保存点只是 Flink 普通的定期检查点，以保证在发生故障时的正确性。主要区别是： 保存点可以手动触发。...通过命令行使用指定 JobID 获取正在运行作业的保存点，只需运行: flink savepoint JobID 上述会返回存储保存点的路径(默认配置文件系统，例如本地，HDFS，S3等)。...要从保存点恢复作业，只需运行如下即可: flink run -s pathToSavePoint jobJar 使用保存点，不必从头开始重新读取事件流以重新填充 Flink 作业的状态，因为你可以随时获取一致性快照并从该检查点恢复...Flink 版本升级：升级 Flink 本身也变得更容易，因为你可以获取正在运行数据流的保存点并使用升级后的 Flink 版本从保存点重新读取它们。
但是，你可以配置检查点定期持久化存储在外部系统中，类似于保存点(savepoints)。这些外部持久化的检查点将其元数据写入持久性存储中，即使在作业失败时也不会自动清除。...这样，如果你的作业失败时，你会有一个检查点用于恢复作业。...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）。...2.3 从外部检查点恢复 作业可以通过使用检查点的元数据文件从外部检查点中恢复，就像从保存点恢复一样（请参阅保存点恢复）。...Checkpoints 外部检查点 savepoints 保存点 原文:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.4/ops
确保您作业中使用的Kafka Consumer和/或Kafka Producer分配了唯一标识符（uid）： 使用stop with savepoint功能获取保存点（例如，使用stop --withSavepoint...请注意，当作业从故障中自动恢复或使用保存点手动恢复时，这些起始位置配置方法不会影响起始位置。在恢复时，每个Kafka分区的起始位置由存储在保存点或检查点中的偏移量确定。...启用此函数后，Flink的检查点将在检查点成功之前等待检查点时的任何动态记录被Kafka确认。这可确保检查点之前的所有记录都已写入Kafka。...如果作业失败，Flink会将流式程序恢复到最新检查点的状态，并从存储在检查点中的偏移量开始重新使用来自Kafka的记录。 因此，绘制检查点的间隔定义了程序在发生故障时最多可以返回多少。...该作业在给定的时间间隔内定期绘制检查点。 状态将存储在配置的状态后端。 此刻未正确支持检查点迭代流数据流。 如果“force”参数设置为true，则系统仍将执行作业。
轻量级 对于长期运行的Flink，其检查点的状态可能高达TB级，生成和保存检查应用程序的检查点成本非常高。...所以Flink提供了检查点的执行异步和增量检查点，以便尽量降低生成和保存检查点带来的计算负荷，避免数据处理的延迟异常变大和吞吐量的短暂剧降。...1.3、高吞吐、低延迟 Flink借助轻量级分布式快照机制，能定时生成分布式快照，并保存到外部存储中。检查点之间的数据处理被当做是原子的。如果失败，直接回到上一个检查点重新执行。...1.4、大规模复杂计算 有状态计算 轻量级容错 1.5、多平台部署 Flink是一个分布式计算系统，可以与常见的集群管理器（如Hadoop Yarn、K8s）集成，也可以在物理服务器上作为独立集群运行...数据处理：包含了开发层面、运行层面的数据处理抽象。如 Join、Filter等。 作业调度：调度流批作业的执行。 容错：提供了集群级、应用级容错处理机制，保障集群、作业的可靠运行。
背景 之前有想过系统地来一番flink源码分析系列，谁曾想工作中需要完成的需求有些多，完整的flink源码分析系列只能一再往后拖了。...检查点:当接收到检查点屏障时，Operator的snapshotState()方法会在上面描述的其他方法中异步调用。检查点在处理阶段执行，即Operator打开之后和关闭之前。...这是在setInitialState()中完成的，在两种情况下特别重要： 1.当任务正在从失败中恢复并从最后一个成功的检查点重新启动时;2.当从保存点(savepoint[5])恢复时。...每个有状态Operator都应该覆盖这个方法，并且应该包含状态初始化逻辑，无论是第一次执行作业时，还是任务从失败中恢复或使用保存点时。...在执行检查点时，任务仍然可以接收输入数据，但数据将被缓存，并仅在检查点成功完成后才被下游处理和发送。 中断执行 在前面的部分中，我们描述了一直运行到完成的任务的生命周期。
0 前言程序在 Flink 集群运行，某个算子因为某些原因出现故障，如何处理在故障恢复后，如何保证数据状态，和故障发生之前的数据状态一致?1 什么是 checkpoint(检查点)?...2 Checkpoint V.S StateState 指某个算子的数据状态，保存在堆内存Checkpoint 指所有算子的数据状态，持久化保存3 什么是savepoint(保存点)?...Flink 中使用 Checkpoint Barrier(检查点分割线)来切分数据流当 Source 子任务收到 Checkpoint 请求，该算子会对自己的数据状态保存快照。...第2步当 Sink 算子已经收到所有上游的 Checkpoint Barrie 时，进行以下 2 步操作：保存自己的数据状态并直接通知检查点协调器检查点协调器在收集所有的 task 通知后，就认为这次的...消息不会因 Kafka broker 端发生的事件而丢失，但可能会在 Flink 重启时重复，因为 Flink 会重新处理旧数据。
Oceanus对Flink作业运行时的多个运行指标进行采集，包括Task Manger的内存，I/O和GC等。...一方面Flink将程序的状态保存在本地的内存或者RocksDB中，用户不需要通过网络远程访问状态数据，因此可以获得较好的作业性能。...在任务发生故障时，任务可以从上次备份的状态恢复，而不必从头开始重新执行。通过检查点机制，Flink可以保证在发生故障时，仍然可以实现Exactly Once的数据传输。...仅仅依靠Flink的检查点机制只能够保证在Flink作业内部的Exactly Once的数据传输，而并不能保证在整个数据接入链路中端到端的Exactly Once的传输语义。...如果我们将Flink收到的数据直接写到下游的存储系统，那么当Flink发生故障并从故障中恢复时，从上次检查点之后被写到下游存储系统中的数据将被重复，导致后续数据分析发生误差。
Apache Flink Flink 是一个计算框架和分布式处理引擎，主要用于无边界与有边界数据流上进行有状态的计算，Flink 能在所有常见集群环境中运行，并且能以内存速度和任意规模进行计算...支持全量、增量订阅及自动切换：能进行全量与增量自动切换，支持 Exactly-once 语义，支持无锁并发读取，支持从检查点、保存点恢复， 断点续传，保证数据的准确性。...任务监控 通过 DolphinScheduler 调度的任务，在 Dinky 计算平台中也可以实时看到作业的运行情况。...当前如果源库 DDL 发生变动时，通常只能通过从恢复点重启 CDCSOURCE 任务来自动映射变动后的 DDL。...五、未来规划 Dinky Roadmap 多租户及角色权限的实现：需要一个多租户的能力来分离不同数据团队或项目间的业务数据，需要角色权限来授权作业、 资源等使用，满足企业的基本管理需求。
在处理包含无限多键的数据时，要考虑到 keyed 状态保留策略（通过 TTL 定时器来在给定的时间之后清理未使用的数据）是很重要的。...虽然这对于测试和少量键的数据来说是很好的选择，但如果在生产环境中遇到无限多键值时，会引发问题。由于状态是对你隐藏的，因此你无法设置 TTL，并且默认情况下未配置任何 TTL。...检查一下当前YARN集群的状态、正在运行的YARN App以及Flink作业所处的队列，释放一些资源或者加入新的资源。...Skipping current checkpoint 在当前检查点还未做完时，收到了更新的检查点的barrier，表示当前检查点不再需要而被取消掉，一般不需要特殊处理。 2....Flink的状态是按key组织并保存的，如果程序逻辑内改了keyBy()逻辑或者key的序列化逻辑，就会导致检查点/保存点的数据无法正确恢复。
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