Flink具體如何保證exactly-once呢? 它使用一種被稱為"檢查點"（checkpoint）的特性，在出現故障時將系統重置回正確狀態。下面通過簡單的類比來解釋檢查點的作用。 假設你和兩位朋友正在數項鏈上有多少顆珠子，如下圖所示。你捏住珠子，邊數邊撥，每撥過一顆珠子就給總數加一。你的朋友 ...

Flink的恢復機制，基於它的一致性檢查點。前面我們已經了解了從流應用中創建檢查點的簡單方法——先暫停應用，保存檢查點，然后再恢復應用程序，這種方法很好理解，但它的理念是“停止一切”，這對於即使是中等延遲要求的應用程序而言也是不實用的。所以Flink沒有這么簡單粗暴 ...

　　Flink不同於其他實時計算的框架之處是它可以提供針對不同的狀態進行編程和計算。本篇文章的主要思路如下，大家可以選擇性閱讀。 　　1. Flink的狀態分類及不同點。 　　2. Flink針對不同的狀態進行編程。 　　3. 檢查點機制和配置。 　　4. 狀態的存儲 ...

一.簡介 　　流應用程序必須保證7*24全天候運行，因此必須能夠適應與程序邏輯無關的故障【例如：系統故障、JVM崩潰等】。為了實現這一點，SparkStreaming需要將足夠的信息保存到容錯存儲系統中，以便它可以從故障中恢復。 　　檢查點有兩種類型。 　　　　1.元數據檢查點 ...

檢查點是一個數據庫事件，它把修改數據從高速緩存寫入磁盤，並更新控制文件和數據文件。檢查點分為三類：1）局部檢查點：單個實例執行數據庫所有數據文件的一個檢查點操作，屬於此實例的全部臟緩存區寫入數據文件。觸發命令：svmrgrl>alter system checkpoint local;這條 ...

目錄 一、前言 二、狀態類型 2.1、Keyed State 2.2、Operator State 三、狀態橫向擴展 四、檢查點機制 4.1、開啟檢查點 (checkpoint) 4.2、保存點機制 ...

狀態（State）與一致性模型 接下來我們轉向另一個在流處理中十分重要的點：狀態（state）。狀態在數據處理中是無處不在的。為了產生一個結果，函數一般會聚合某個時間段內（或是一定數量的）events的狀態信息（例如計算聚合值，或是發現一個模式），有狀態的 operators使用流的輸入 ...

檢查點，保存點，與狀態恢復 Flink是一個分布式數據處理系統，這種場景下，它需要處理各種異常，例如進程終止、機器故障、網絡中斷等。因為tasks在本地維護它們的state，Flink必須確保在出現故障的情況下，state不會丟失，並且保持一致性。 在這一節，我們會介紹Flink用於保證 ...