这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了大数据之flink容错机制。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
大数据之flink容错机制https://blog.51cto.com/dashujutongmeng/5241407文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-610172.html
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-610172.html
到了这里，关于大数据之flink容错机制的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
最近已经放假了，但是一直在忙一个很重要的自己的一个项目，用 JavaFX 和一个大数据组件联合开发一个功能，也算不枉我学了一次 JavaFX，收获很大，JavaFX 它作为一个 GUI 开发语言，本质还是 Java，所以很好的锻炼了我的 Java 水平、抽象能力 ... 平常看似简单的一些概
容错：指出错后不影响数据的继续处理，并且恢复到出错前的状态。 检查点：用存档读档的方式，将之前的某个时间点的所有状态保存下来，故障恢复继续处理的结果应该和发送故障前完全一致，这就是所谓的检查点。 检查点的控制节点：jobManager里面的检查点协调器，向
在Flink中，有一套完整的容错机制来保证故障后的恢复，其中最重要的就是检查点。 在流处理中，我们可以用存档读档的思路，将之前某个时间点的所有状态保存下来，这份存档就被称为“检查点（CkeckPoint）”。 当Flink程序异常重启时，我们就可以在检查点中“ 读档 ”，恢
在出现故障时，我们将系统重置回正确状态，以确保数据的完整性和准确性。在流处理中，我们采用存档和读档的策略，将之前的计算结果进行保存。这样，在系统重启后，我们可以继续处理新数据，而无需重新计算。 更重要的是，在有状态的流处理中，任务需要保持其之前
流式数据连续不断地到来，无休无止；所以流处理程序也是持续运行的，并没有一个明确的结束退出时间。机器运行程序，996 起来当然比人要容易得多，不过希望“永远运行”也是不切实际的。因为各种硬件软件的原因，运行一段时间后程序可能异常退出、机器可能宕机，
目录 1、检查点 编辑1.1 检查点的保存 1.1.1 周期性的触发保存 1.1.2 保存的时间点 1.1.3 时间点的保存与恢复 1.1.3.1保存 编辑 1.1.3.2 恢复的具体步骤： 1.2 检查点算法 1.2.1 检查点分界线（Barrier） 1.2.2 分布式快照算法（Barrier对齐的精准一次） 1.2.3 分布式快照算法（Barrier对
https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/docs/concepts/stateful-stream-processing/ 上一节讲述 状态后端 ;Flink是一个 带状态stateful 的数据处理系统,在处理数据的过程中,各个算子的记录的状态会随着算子处理的状态而改变 ; 状态后端 负责将状态保存在内存或外部持久化存储中 (内存
flink是一个开发框架，用于进行数据批处理，本文主要探讨Flink任务运行的的架构。由于在日常生产环境中，常用的是flink on yarn 和flink on k8s两种类型的模式，因此本文也主要探讨这两种类型的异同，以及不同角色的容错机制。 JM是一个独立的JVM进程，在HA场景下一个App能够同
10.1 检查点（Checkpoint） 为了故障恢复，我们需要把之前某个时间点的所有状态保存下来，这份“存档”就是“检查点” 遇到故障重启的时候，我们可以从检查点中“读档”，恢复出之前的状态，这样就可以回到当时保存的一刻接着处理数据了。 故障恢复之后继续处理的结果
无状态计算的例子： 例如一个加法算子，第一次输入 2+3=5 那么以后我多次数据 2+3 的时候得到的结果都是 5 。得出的结论就是，相同的输入都会得到相同的结果，与次数无关。 有状态计算的例子： 访问量的统计，我们都知道 Nginx 的访问日志一个请求一条日志，基于此我们就
