Flink CheckpointCoordinator原理与代码实例讲解
1. 背景介绍
1.1 Flink 与流处理
Apache Flink 是一个开源的分布式流处理和批处理框架,它提供了一个统一的、高性能的数据处理引擎,可以处理无界和有界的数据流。Flink 的核心是一个流式的数据流执行引擎,以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序。
1.2 Checkpoint 的重要性
在 Flink 的流处理中,Checkpoint 是一种容错机制,能够保证在出现故障时可以将系统状态恢复到某个一致性的状态。通过周期性地生成分布式快照,Flink 实现了容错和一致性。Checkpoint 机制是 Flink 实现 exactly-once 语义的重要保证。
1.3 CheckpointCoordinator 概述
CheckpointCoordinator 是 Flink 中负责发起、协调和管理 Checkpoint 过程的核心组件。它运行在 JobManager 上,负责 Checkpoint 的调度、触发以及处理 Checkpoint 的成功或失败。理解 CheckpointCoordinator 的工作原理对于深入理解 Flink 的 Checkpoint 机制至关重要。
2. 核心概念与联系
2.1 Checkpoint
Checkpoint 是 Flink 作业在某个时间点的全局状态快照,包括所有任务的状态以及输入流的位置。通过 Checkpoint,Flink 可以将作业状态恢复到之前的某个时间点,从而提供了一致性保证和容错能力。
2.2 State
Flink 中的状态(State)
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/139456938
版权归原作者 禅与计算机程序设计艺术 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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