Flink Checkpoint容错机制原理与代码实例讲解
作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming
1. 背景介绍
1.1 问题的由来
随着大数据处理技术的快速发展，流处理引擎在实时数据处理领域扮演着越来越重要的角色。Apache Flink 作为一款高性能、可伸缩的流处理引擎，在金融、物流、推荐系统等领域得到广泛应用。然而，流处理具有数据流的不可持久性，一旦发生故障，未完成的数据处理任务将面临数据丢失的风险。为了保障流处理任务的可靠性，Checkpoint机制应运而生。
1.2 研究现状
Checkpoint机制是实现流处理引擎容错的重要技术之一。目前，Flink、Spark Streaming、Samza等主流流处理引擎都实现了Checkpoint机制。其中，Flink的Checkpoint机制具有以下特点：
- 高性能：Flink的Checkpoint机制对性能影响较小，即使在开启了Checkpoint机制的情况下，也能保证流处理任务的高吞吐量。
- 可扩展性：Flink的Checkpoint机制支持分布式部署ÿ
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/142710236
版权归原作者 AI天才研究院 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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