原文:Apache Flink - 數據流容錯機制

Apache Flink提供了一種容錯機制,可以持續恢復數據流應用程序的狀態。該機制確保即使出現故障,程序的狀態最終也會反映來自數據流的每條記錄 只有一次 。 從容錯和消息處理的語義上 at least once, exactly once ,Flink引入了state和checkpoint。 state一般指一個具體的task operator的狀態。而checkpoint則表示了一個Flink ...

2018-08-15 17:42 1 986 推薦指數:

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Flink資料(2)-- 數據流容錯機制

數據流容錯機制 該文檔翻譯自Data Streaming Fault Tolerance,文檔描述flink在流式數據流圖上的容錯機制 ...

Sun Jul 10 22:44:00 CST 2016 0 2788
Apache Flink - 常見數據流類型

DataStream: DataStream 是 Flink 處理 API 中最核心的數據結構。它代表了一個運行在多個分區上的並行。一個 DataStream 可以從 StreamExecutionEnvironment 通過env.addSource(SourceFunction ...

Thu Aug 23 18:51:00 CST 2018 0 2068
Flink處理(三)- 數據流操作

3. 數據流操作 處理引擎一般會提供一組內置的操作,用於對流做消費、轉換,以及輸出。接下來我們介紹一下最常見的操作。 操作分為無狀態的(stateless)與有狀態的(stateful)。無狀態的操作不包含任何內部狀態。也就是說,處理此event時,並不需要任何其他歷史event的信息 ...

Sat May 11 17:02:00 CST 2019 0 1499
Flink SQL 如何實現數據流的 Join?

無論在 OLAP 還是 OLTP 領域,Join 都是業務常會涉及到且優化規則比較復雜的 SQL 語句。對於離線計算而言,經過數據庫領域多年的積累,Join 語義以及實現已經十分成熟,然而對於近年來剛興起的 Streaming SQL 來說 Join 卻處於剛起步的狀態。 其中最為關鍵的問題在於 ...

Tue Dec 24 23:39:00 CST 2019 0 2828
Flink原理(五)——容錯機制

本文是博主閱讀Flink官方文檔以及《Flink基礎教程》后結合自己理解所寫,若有表達有誤的地方歡迎大伙留言指出。 1. 前言      流式計算分為有狀態和無狀態兩種情況,所謂狀態就是計算過程中的中間值。對於無狀態計算,會獨立觀察每個獨立事件,並根據最后一個事件輸出結果。什么意思 ...

Wed Aug 21 09:51:00 CST 2019 0 981
Flink容錯機制(checkpoint)

checkpoint是Flink容錯的核心機制。它可以定期地將各個Operator處理的數據進行快照存儲( Snapshot )。如果Flink程序出現宕機,可以重新從這些快照中恢復數據。 1. checkpoint coordinator(協調器)線程周期生成 barrier (柵欄 ...

Sun Sep 01 02:16:00 CST 2019 0 1023
深度介紹Flink在字節跳動數據流的實踐

本文是字節跳動數據平台開發套件團隊在1月9日Flink Forward Asia 2021: Flink Forward 峰會上的演講分享,將着重分享Flink在字節跳動數據流的實踐。 字節跳動數據流的業務背景 數據流處理的主要是埋點日志。埋點,也叫Event Tracking,是數據和業務 ...

Wed Jan 12 21:10:00 CST 2022 1 1787
Apache Flink vs Apache Spark——感覺二者是互相抄襲啊 看誰的好就抄過來 Flink支持在runtime中的有環數據流,這樣表示機器學習算法更有效而且更有效率

Apache Flink是什么   Flink是一款新的大數據處理引擎,目標是統一不同來源的數據處理。這個目標看起來和Spark和類似。沒錯,Flink也在嘗試解決 Spark在解決的問題。這兩套系統都在嘗試建立一個統一的平台可以運行批量,流式,交互式,圖處理,機器學習等應用 ...

Thu Feb 23 22:57:00 CST 2017 0 4841
 
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