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Apache Flink:接收器是否将检查点期间从流中缓冲的项存储到检查点状态？

Apache Flink是一个开源的流处理框架，它支持高吞吐量、低延迟的实时数据流处理。在Flink中，接收器（Sink）是用于将数据从流中输出到外部系统的组件。

在Flink中，接收器是否将检查点期间从流中缓冲的项存储到检查点状态取决于具体的接收器实现。一般来说，Flink的接收器会将缓冲的项存储到检查点状态，以确保在发生故障时能够恢复到检查点的状态。

存储到检查点状态的好处是可以保证数据的一致性和可靠性。当Flink进行检查点操作时，它会将接收器的状态（包括缓冲的项）写入到持久化存储中，例如分布式文件系统或分布式数据库。这样，在发生故障时，Flink可以从最近的检查点恢复，并继续处理数据，而不会丢失任何已经缓冲的项。

对于Apache Flink的接收器，腾讯云提供了一些相关产品和服务，例如腾讯云流计算Oceanus和腾讯云消息队列CMQ。这些产品可以与Flink集成，用于接收和处理流数据，并提供高可靠性和高性能的数据传输和存储能力。

更多关于腾讯云流计算Oceanus的信息，您可以访问以下链接：

更多关于腾讯云消息队列CMQ的信息，您可以访问以下链接：

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存储状态后，算子确认检查点，将快照屏障发送到输出流中，然后继续。...生成的快照现在包含： 对于每个并行流数据源，启动快照时流中的偏移量/位置 对于每个运算符，指向作为快照的一部分存储的状态的指针 image.png 从检查点恢复 这种机制下的恢复很简单：一旦发生故障，Flink...image.png 该图描述了算子如何处理未对齐的检查点障碍： 算子对存储在其输入缓冲区中的第一个屏障做出反应。 它通过将屏障添加到输出缓冲区的末尾，立即将屏障转发给下游算子。...算子将所有被超越的记录标记为异步存储，并创建自己状态的快照。 因此，算子只需短暂停止输入处理以标记缓冲区、转发屏障并创建其他状态的快照。 未对齐的检查点确保障碍物尽快到达接收器。...对于所有记录都需要持续超低延迟（几毫秒）的应用程序，Flink 有一个开关可以在检查点期间跳过流对齐。 一旦算子从每个输入中看到检查点屏障，仍然会绘制检查点快照。

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Flink 使用Flink进行高吞吐，低延迟和Exactly-Once语义流处理

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Flink如何实现端到端的Exactly-Once处理语义

Flink 中的检查点是以下内容的一致快照： 应用程序的当前状态 输入流中的位置 Flink 以固定的时间间隔（可配置）生成检查点，然后将检查点写入持久存储系统，例如S3或HDFS。...将检查点数据写入持久存储是异步发生的，这意味着 Flink 应用程序在写检查点过程中可以继续处理数据。 如果发生机器或软件故障重新启动后，Flink 应用程序从最近成功完成的检查点恢复。...在处理开始之前，Flink 从检查点恢复应用程序状态并回滚到输入流中的正确位置。这意味着 Flink 的计算结果就好像从未发生过故障一样。...在我们今天要讨论的 Flink 应用程序示例中，我们有： 从 Kafka 读取数据的数据源（在 Flink 为 KafkaConsumer） 窗口聚合 将数据写回 Kafka 的数据接收器（在 Flink...当检查点启动时，Flink JobManager 会将检查点 Barrier 注入数据流中（将数据流中的记录分为进入当前检查点的集合与进入下一个检查点的集合）。 Barrier 在算子之间传递。

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优化 Apache Flink 应用程序的 7 个技巧！

在 Shopify 中，我们将Apache Flink作为标准的有状态流媒体引擎，为我们的BFCM Live Map等各种用例提供支持。...减少从故障中恢复的时间，在execution.checkpointing.interval状态稳定的检查点频率（可能需要调整任务管理器一堆，以便有足够的内存来上传文件。...我们知道缓冲存储桶中的记录可能需要一些内存，但可能需要几个 GB。 在应用程序中要崩溃的时候进行了一堆转储，并使用Eclipse ，我们进行了分析。...通过使用本地 SSD，我们注意到 SSD I/O 速度的提高同时，如果实例停机，GCP 中的本地 SSD 可能会损坏，保存Flink检查点和点，可以轻松恢复状态 6.避免动态类加载 Flink 有多种方式类以供...从调试类加载： Java 类路径： Java 的通用类路径，它包括 JDK 库，以及 Flink 的 /lib 文件夹中的所有代码（Apache Flink 的类和一些依赖项）。

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【译】如何调整ApacheFlink®集群的大小How To Size Your Apache Flink® Cluster: A Back-of-the-Envelope Calculation

状态访问和检查点 这不是一切。 到目前为止，我只查看了Flink正在处理的用户数据。 您需要将存储状态和检查点保存在RocksDB中而进行的磁盘访问的开销包括在内。...检查点设置为每分钟一个检查点的间隔，每个检查点将作业的整个状态复制到网络附加文件系统中。...与窗口运算符类似，检查点具有突发模式，每分钟一次，它会尝试将其数据全速发送到外部存储。 检查点导致对RocksDB的额外状态访问（在此示例中位于网络连接磁盘上）。...自Flink 1.3以来，RocksDB状态后端支持增量检查点，减少了每个检查点上所需的网络传输，从概念上讲，仅发送自上一个检查点以来的“diff”，但此示例中未使用此功能。...这为我所掩盖的复杂性保留了大约40％的网络容量，例如网络协议开销，从检查点恢复时事件重放期间的高负载，以及由数据偏差导致的集群内不均衡的负载平衡。

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Apache Flink：数据流编程模型

本文链接：https://blog.csdn.net/dream_an/article/details/100591892 Apache Flink：数据流编程模型 | 从入门到精通 - 第 2 期（...| 抽象层级 Flink提供不同级别的抽象来开发流/批处理应用程序。 ? 最低级抽象只提供有状态流。它通过Process Function嵌入到DataStream API中。...从概念上讲，流是（可能永无止境的）数据记录流，而转换的操作是将一个或多个流作为输入，并产生一个或多个输出流作为结果。 执行时，Flink程序映射到流式数据流，由流和转换算子组成。...状态计算的状态保持在可以被认为是嵌入式键/值存储的状态中。状态被严格地分区和分布在有状态计算读取的流中。...检查点与每个输入流中的特定点以及每个操作符的对应状态相关。通过恢复算子的状态并从检查点重放事件，可以从检查点恢复流数据流，同时保持一致性（恰好一次处理语义） 。

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flink分析之Task的生命周期

注意，initializeState()既包含在Operator初始执行期间初始化状态的逻辑(例如注册任何keyed state)，也包含在失败后从检查点检索其状态的逻辑。更多关于这一页的其余部分。...此方法的职责是将Operator的当前状态存储到指定的状态后端，当作业在失败后继续执行时，将从该后端检索Operator。...下面我们将简要描述Flink的检查点机制，关于Flink中检查点的更多详细讨论，请阅读相应的文档:数据流容错( Data Streaming Fault Tolerance[2])。...检查点: 前面我们看到，在initializeState()期间，以及在从失败中恢复的情况下，任务及其所有Operator和函数检索在失败前的最后一个成功检查点期间持久化到稳定存储的状态。...简而言之，称为CheckpointBarriers的特殊元素由作业的源任务定期注入到输入数据流中，并随实际数据从源迁移到sink。

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Flink大状态与Checkpint调优

对于 Flink 中状态较大的应用程序，这通常会将过多的资源绑定到检查点中。 当手动触发保存点时，它可能与正在进行的检查点同时进行。...RocksDB调优 许多大型 Flink 流应用程序的状态存储主力是 RocksDB 状态后端。 后端的扩展性远远超出了主内存，并且可靠地存储了大的keyed状态。...临时背压通常是可以的，并且在负载峰值期间、追赶阶段或外部系统（写入接收器中）出现临时减速期间执行流控制的重要部分。...Jobmanager反过来收集所有任务的句柄并将它们捆绑到一个检查点对象中。 在恢复的情况下，Jobmanager打开最新的检查点对象并将句柄发送回相应的任务，然后可以从分布式存储中恢复它们的状态。...例如，可以保留 3 个最新检查点的历史记录作为主副本，并且只保留最新检查点的任务本地状态。 对于恢复，如果有匹配的辅助副本可用，Flink 将始终首先尝试从任务本地状态恢复。

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Cloudera中的流分析概览

Cloudera流分析（CSA）提供由Apache Flink支持的实时流处理和流分析。在CDP上的Flink提供了具有低延迟的灵活流解决方案，可以扩展到较大的吞吐量和状态。...流媒体平台 对于流分析，CSA可以集成到一个完整的流平台中，该平台由Cloudera Runtime堆栈中的Apache Kafka、Schema Registry、Streams Messaging...DataStream API提供了Flink流应用程序的核心构建块：数据流及其上的转换。在Flink程序中，来自源的传入数据流通过定义的操作进行转换，从而导致到接收器的一个或多个输出流。 ?...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。 ?...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。

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【译】A Deep-Dive into Flinks Network Stack（3）

接收器也是类似：较底层网络栈中传入的 Netty 缓存需要通过网络缓冲区提供给 Flink。如果相应子任务的缓冲池中没有可用的网络缓存，Flink 将在缓存可用前停止从该通道读取。...接收器将使用检索到的缓存，并将继续监听可用的缓存。 ?...但此参数已弃用，最终将与不基于信用的流控制代码一起被移除。 将记录写入网络缓冲区并再次读取它们 下面的视图比之前的级别更高一些，其中包含网络栈及其周围组件的更多详细信息： ?...将缓存刷新到 Netty 在上图中，基于信用的流量控制机制实际上位于“Netty 服务器”（和“Netty 客户端”）组件内部，RecordWriter 写入的缓存始终以空状态添加到结果子分区中，然后逐渐填满...下图显示了缓冲区超时设置的不同值——从 0 开始（每个记录都刷新）到 100 毫秒（默认值）——以及在有 100 个节点，每个节点 8 个插槽各运行一个作业的集群上对应的吞吐量；作业没有业务逻辑，只用来测试网络栈

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Flink 内部原理之分布式运行环境

将算子链接到 Task 是一个很有用处的优化：它降低了线程间切换和缓冲的开销，并增加了整体吞吐量，同时降低了延迟。链接行为可以在API中配置。...(2) 任务管理器TaskManagers(也称为workers)执行数据流中的任务(更具体地说是子任务)，并对数据流进行缓冲和交换。...在我们的示例中，通过任务槽共享，将基本并行度从两个增加到六个，可以充分利用已分配的资源，同时确保繁重的子任务在TaskManager之间公平分配。 ?...后端状态 键/值索引存储的确切数据结构取决于所选的后端状态。一个后端状态将数据存储在内存中hash map中，另一个后端状态使用RocksDB存储键/值。...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。

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ApacheFlink深度解析-FaultTolerance

在流计算场景中，数据会源源不断的流入Apache Flink系统，每条数据进入Apache Flink系统都会触发计算。...方式进行Checkpointing，随着时间的推移，整个流的计算过程中按时间顺序不断的进行Checkpointing，如下图： 生成的snapshot会存储到StateBackend中，相关State的介绍可以查阅...在Apache Flink中还有一些其他配置，比如：是否将存储到外部存储的checkpoints数据删除，如果不删除，即使job被cancel掉，checkpoint信息也不会删除，当恢复job时候可以利用...其中这里的记录包括两种，一种是来自于上游未被标记为blocked的输入，比如上图中的 event(a),；另一种是，从已blocked输入中缓冲区队列中被释放的记录，比如上图中的event(1,2,3,4...在 《Apache Flink 漫谈系列 - State》中我们有过对Apache Flink存储到State中的内容做过介绍，比如在connector会利用OperatorState记录读取位置的offset

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Flink实战(五) - DataStream API编程

1 概述 Flink中的DataStream程序是实现数据流转换的常规程序（例如，过滤，更新状态，定义窗口，聚合）。 最初从各种源（例如，消息队列，套接字流，文件）创建数据流。...结果通过接收器返回，接收器可以例如将数据写入文件或标准输出（例如命令行终端）。 Flink程序可以在各种环境中运行，独立运行或嵌入其他程序中。...Flink捆绑了其他系统（如Apache Kafka）的连接器，这些系统实现为接收器函数。...Flink捆绑了其他系统（如Apache Kafka）的连接器，这些系统实现为接收器函数。 请注意，write*()方法DataStream主要用于调试目的。...要将流可靠，准确地一次传送到文件系统，请使用flink-connector-filesystem。此外，通过该.addSink(…)方法的自定义实现可以参与Flink的精确一次语义检查点。

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