Flink 提供了三种可用的状态后端:MemoryStateBackend,FsStateBackend,和RocksDBStateBackend. MemoryStateBackend MemoryStateBackend 是将状态维护在 Java 堆上的一个内部状态后端.键值状态和窗口算子使用哈希表来存储数据(values)和定时器(timers).当应用程序 checkpoint 时,此后端会在将状态发给 JobManager 之前快照下状态,JobManager 也将状态存储在 Java

Flink Checkpoint 参数详解 什么是 checkpoint 保存状态 Checkpoint 参数详解 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 每 60s 做一次 checkpoint env.enableCheckpointing(60000); // 高级配置: // checkpoint 语义设置为 EXACTLY_ONCE,这是默认语义

背景 字节跳动开发套件数据集成团队(DTS ,Data Transmission Service)在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务.其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive .Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive(下面均称之为 MQ dump,具体介绍可见 字节跳动基于Flink的MQ-Hive实时数据集成 ) 在数仓建设第一层,对数据的准确性和实时性要求比较高.​ 目前字节跳动中国区 M

今天在研究checkpoint process的问题时,顺便复习了一下checkpoint设置问题,又有新的疑惑了. checkpoint又名检查点,在oracle中checkpoint的发生意味着之前的脏数据全部写回磁盘,数据库实现了一致性与数据完整性.oracle在实现介质恢复时将以最近的checkpoint为参照点执行事务前滚.在postgresql中checkpoint起着相同的作用:写脏数据:完成数据库的完整性检查. checkpoints相关参数: checkpoint_segmen

转发请注明原创地址http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/8260370.html flink checkpoint 源码分析 (一)一文主要讲述了在JobManager端定时生成TriggerCheckpoint的代码部分,本文继续研究下TaskManager端如何处理收到的TriggerCheckpoint消息并执行对应的备份操作. TriggerCheckpoint消息进入TaskManager的处理路径为 handleMessage -> handl

转发请注明原创地址http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/8029356.html checkpoint是Flink Fault Tolerance机制的重要构成部分,flink checkpoint的核心类名为org.apache.flink.runtime.checkpoint.CheckpointCoordinator. 定期产生的checkpoint事件 flink的checkpoint是由CheckpointCoordinator内部的一个time

原因是因为checkpoint设置好的确是保存了相关字段.但是其中设置的train_dataset却已经走过了epoch轮,当你再继续训练时候,train_dataset是从第一个load_data开始. # -*- coding:utf-8 -*- import os import numpy as np import torch import cv2 import torch.nn as nn from torch.utils.data import DataLoader import to

本文来自: PerfMa技术社区 PerfMa(笨马网络)官网 接触Flink一段时间了,遇到了一些问题,其中有一个checkpoint失败导致作业重启的问题,遇到了很多次,重启之后一般也能恢复正常,没有太在意,最近2天有同事又频繁遇到,这里记录一下解决方案和分析过程. 我们的flink测试环境有3个节点,部署架构是每个flink节点上部署一个HDFS的DataNode节点,hdfs用于flink的checkpoint和savepoint 现象 看日志是说有个3个datanode活着,文件副本是

在 Flink 中,状态可靠性保证由 Checkpoint 支持,当作业出现 failover 的情况下,Flink 会从最近成功的 Checkpoint 恢复.在实际情况中,我们可能会遇到 Checkpoint 失败,或者 Checkpoint 慢的情况,本文会统一聊一聊 Flink 中 Checkpoint 异常的情况(包括失败和慢),以及可能的原因和排查思路. 1. Checkpoint 流程简介 首先我们需要了解 Flink 中 Checkpoint 的整个流程是怎样的,在了解整个流程之

一.设置最小时间间隔 当flink应用开启Checkpoint功能,并配置Checkpoint时间间隔,应用中就会根据指定的时间间隔周期性地对应用进行Checkpoint操作.默认情况下Checkpoint操作都是同步进行,也就是说,当前面触发的Checkpoint动作没有完全结束时,之后的Checkpoint操作将不会被触发.在这种情况下,如果Checkpoint过程持续的时间超过了配置的时间间隔,就会出现排队的情况.如果有非常多的Checkpoint操作在排队,就会占用额外的系统资源用于Ch

Flink在流上最大的特点,就是引入全局snapshot,   CheckpointCoordinator 做snapshot的核心组件为, CheckpointCoordinator /** * The checkpoint coordinator coordinates the distributed snapshots of operators and state. * It triggers the checkpoint by sending the messages to the re

一.背景介绍 当数据集的大小超过一台独立的物理计算机的存储能力时,就有必要对它进行分区(partition)并存储到多台单独的计算机上.管理网络中跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统(distributed filesystem).该系统架构于网络之上,势必引入网络编程的复杂性,因此分布式文件系统比普通文件系统更为复杂.Hadoop有一个称为HDFS的分布式文件系统,在非正式或旧文档中也会简称DFS.HDFS是Hadoop的旗舰级文件系统. HDFS特点 以流式数据访问来存储超大文件,运

原文:https://blog.csdn.net/hxcaifly/article/details/84673292 https://blog.csdn.net/zero__007/article/details/88201498 https://www.jianshu.com/p/8e74c7cdd463 https://blog.csdn.net/u013014724/article/details/84800255 第一部分:Flink的Checkpoint 1. Flink Checkp

背景 Flink 版本 1.13.3,使用 native k8s 部署模式,原采用 HDFS 作为状态快照(Checkpoint.Savepoint)的存储地址,但是由于仅使用了其 HDFS 作为状态快照存储地址,且 Hadoop 框架较重,在 k8s 集群中占用大量资源,现考虑将其替换为更轻量级的分布式文件系统--NFS. 状态后端参数设置 从 Flink1.13 开始,状态后端分为两种:HashMapStateBackend.EmbeddedRocksDBStateBackend.如果不显示

State Backends 本文翻译自文档Streaming Guide / Fault Tolerance / StateBackend ----------------------------------------------------------------------------------------- 使用Data Stream API编写的程序通常以多种形式维护状态: ·  窗口将收集element或在它被触发后聚合element ·  Transformation方法可能会

1. xml-apis 冲突问题 javax.xml.parsers.FactoryConfigurationError: Provider for class javax.xml.parsers.DocumentBuilderFactory cannot be created java.lang.RuntimeException: Provider for class javax.xml.parsers.DocumentBuilderFactory cannot be created flin

前面文章我们已经知道 Flink 是什么东西了,安装好 Flink 后,我们再来看下安装路径下的配置文件吧. 安装目录下主要有 flink-conf.yaml 配置.日志的配置文件.zk 配置.Flink SQL Client 配置. flink-conf.yaml 基础配置 # jobManager 的IP地址 jobmanager.rpc.address: localhost # JobManager 的端口号 jobmanager.rpc.port: 6123 # JobManager J

第一节 初识 Flink 在数据激增的时代,催生出了一批计算框架.最早期比较流行的有MapReduce,然后有Spark,直到现在越来越多的公司采用Flink处理.Flink相对前两个框架真正做到了高吞吐,低延迟,高性能. 1. Flink 是什么? 1) Flink 的发展历史 在 2010 年至 2014 年间,由柏林工业大学.柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合发起名为"Stratosphere:Information Management on the Cloud"研究项目,该

本文首发于:Java大数据与数据仓库,Flink实时计算pv.uv的几种方法 实时统计pv.uv是再常见不过的大数据统计需求了,前面出过一篇SparkStreaming实时统计pv,uv的案例,这里用Flink实时计算pv,uv. 我们需要统计不同数据类型每天的pv,uv情况,并且有如下要求. 每秒钟要输出最新的统计结果: 程序永远跑着不会停,所以要定期清理内存里的过时数据: 收到的消息里的时间字段并不是按照顺序严格递增的,所以要有一定的容错机制: 访问uv并不一定每秒钟都会变化,重复输出对IO

在Flink – Checkpoint 没有描述了整个checkpoint的流程,但是对于如何生成snapshot和恢复snapshot的过程,并没有详细描述,这里补充   StreamOperator /** * Basic interface for stream operators. Implementers would implement one of * {@link org.apache.flink.streaming.api.operators.OneInputStreamOper