Checkpoints allow Flink to recover state and positions in the streams to give the application the same semantics as a failure-free execution. The documentation on streaming fault tolerance describes in detail the technique behind Flink’s streaming fault tolerance mechanism.

2025年1月20日 · 本文将详细介绍 Flink 的 Checkpointing，包括其概念、原理、配置和实际应用。 什么是 Checkpointing？ Checkpointing 是 Flink 提供的一种用于容错的机制。 它会在 流处理 任务运行过程中，定期将作业的 状态 和 流的处理进度 保存到外部持久化存储（例如 HDFS 或 S3）中。 当任务因故障而中断时，Flink 可以从最近一次成功的 Checkpoint 恢复，继续任务执行，而无需重新处理已经完成的数据。 保存任务中所有算子的状态，例如窗口聚合、累加器或其他操作 …

Checkpoint 使得 Flink 能够恢复状态和在流中的位置，从而向应用提供和无故障执行时一样的语义。 容错文档 中介绍了 Flink 流计算容错机制内部的技术原理。 前提条件 # Flink 的 checkpoint 机制会和持久化存储进行交互，读写流与状态。

2024年10月9日 · 通过定期创建应用程序状态的快照（即 Checkpoint），Flink 可以在发生故障时恢复到最近的状态，从而保证数据的一致性和准确性。 状态（State）：在 Flink 中，状态是指应用程序在运行过程中需要持久化的数据。 状态可以是简单的变量，也可以是复杂的 数据结构。 Checkpoint：Checkpoint 是应用程序状态的一个快照。 Flink 会在指定的时间间隔内自动触发 Checkpoint，并将应用程序的状态保存到持久化存储中。 恢复（Recovery）：当应用程序出 …

2024年12月1日 · Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。 Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。

Checkpoints make state in Flink fault tolerant by allowing state and the corresponding stream positions to be recovered, thereby giving the application the same semantics as a failure-free execution. See Checkpointing for how to enable and configure checkpoints for your program.

This is a beginner's guide to checkpoints in Apache Flink and provides all the necessary information about how to use Flink's checkpointing mechanism for distributed, stream processing applications. Every stream processing application, whether this is a streaming data pipeline or a streaming SQL application, can be stateful; meaning that it ...

2020年5月12日 · You set the checkpoint interval for the whole job not on a per operator basis. This determines the interval on which checkpoint barriers will be injected into the stream at sources. Then it traverses through the same channel as regular events.

2020年7月28日 · I write apache flink streraming job, which reads json messages from apache kafka (500-1000 messages in seconds), deserialize them in POJO and performs some operations (filter-keyby-process-sink). I used RocksDB state backend with ExactlyOnce semantic. But I do not understand which checkpointing interval I need set?

2020年3月28日 · Flink implements checkpointing based on the Chandy–Lamport algorithm for distributed snapshots. The algorithm does not pause the complete application but decouples checkpointing from...