大数据学习之Flink、搞懂Flink的恢复策略-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了大数据学习之Flink、搞懂Flink的恢复策略。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。

第一章、Flink的容错机制

第二章、Flink核心组件和工作原理

第三章、Flink的恢复策略

第四章、Flink容错机制的注意事项

第五章、Flink的容错机制与其他框架的容错机制相比较

第三章、Flink的恢复策略

Ⅰ、恢复策略

1. Checkpoint：

2. Savepoint：

3. 重启策略：

4. 状态后端：

第三章、Flink的恢复策略

Ⅰ、恢复策略

了解如何从故障中恢复数据流。根据Checkpoint和Savepoint的状态，可以选择从最近的一个Checkpoint或Savepoint恢复数据流。

1. Checkpoint：

Checkpoint是Flink容错机制的核心，它定期将作业的状态信息持久化存储起来。当故障发生时，Flink可以从最新的Checkpoint中恢复作业的状态，继续处理数据流。Checkpoint的恢复机制可以确保数据的完整性和一致性。

2. Savepoint：

Savepoint是Flink提供的一种备份机制，用于将作业的状态保存到一个指定的位置。与Checkpoint不同，Savepoint不是为了容错而设计的，而是为了在升级作业或修改作业时能够恢复到之前的状态。通过从Savepoint中恢复状态，用户可以避免重新启动整个作业，从而提高升级和修改作业的效率。