Flink具体如何保证exactly-once呢? 它使用一种被称为"检查点"（checkpoint）的特性，在出现故障时将系统重置回正确状态。下面通过简单的类比来解释检查点的作用。 假设你和两位朋友正在数项链上有多少颗珠子，如下图所示。你捏住珠子，边数边拨，每拨过一颗珠子就给总数加一。你的朋友 ...

Flink的恢复机制，基于它的一致性检查点。前面我们已经了解了从流应用中创建检查点的简单方法——先暂停应用，保存检查点，然后再恢复应用程序，这种方法很好理解，但它的理念是“停止一切”，这对于即使是中等延迟要求的应用程序而言也是不实用的。所以Flink没有这么简单粗暴 ...

　　Flink不同于其他实时计算的框架之处是它可以提供针对不同的状态进行编程和计算。本篇文章的主要思路如下，大家可以选择性阅读。 　　1. Flink的状态分类及不同点。 　　2. Flink针对不同的状态进行编程。 　　3. 检查点机制和配置。 　　4. 状态的存储 ...

一.简介 　　流应用程序必须保证7*24全天候运行，因此必须能够适应与程序逻辑无关的故障【例如：系统故障、JVM崩溃等】。为了实现这一点，SparkStreaming需要将足够的信息保存到容错存储系统中，以便它可以从故障中恢复。 　　检查点有两种类型。 　　　　1.元数据检查点 ...

检查点是一个数据库事件，它把修改数据从高速缓存写入磁盘，并更新控制文件和数据文件。检查点分为三类：1）局部检查点：单个实例执行数据库所有数据文件的一个检查点操作，属于此实例的全部脏缓存区写入数据文件。触发命令：svmrgrl>alter system checkpoint local;这条 ...

目录 一、前言 二、状态类型 2.1、Keyed State 2.2、Operator State 三、状态横向扩展 四、检查点机制 4.1、开启检查点 (checkpoint) 4.2、保存点机制 ...

状态（State）与一致性模型 接下来我们转向另一个在流处理中十分重要的点：状态（state）。状态在数据处理中是无处不在的。为了产生一个结果，函数一般会聚合某个时间段内（或是一定数量的）events的状态信息（例如计算聚合值，或是发现一个模式），有状态的 operators使用流的输入 ...

检查点，保存点，与状态恢复 Flink是一个分布式数据处理系统，这种场景下，它需要处理各种异常，例如进程终止、机器故障、网络中断等。因为tasks在本地维护它们的state，Flink必须确保在出现故障的情况下，state不会丢失，并且保持一致性。 在这一节，我们会介绍Flink用于保证 ...