在Flink CDC中,Checkpoint的清理策略通常有两种设置方式

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: 在Flink CDC中,Checkpoint的清理策略通常有两种设置方式

在Flink CDC中,Checkpoint的清理策略通常有两种设置方式:DELETE_ON_CANCELLATION和RETAIN_ON_CANCELLATION。

DELETE_ON_CANCELLATION:仅当作业失败时,作业的 Checkpoint 才会被保留用于任务恢复。当作业取消时,Checkpoint 状态信息会被删除,因此取消任务后,不能从 Checkpoint 位置进行恢复任务。

RETAIN_ON_CANCELLATION:当作业手动取消时,将会保留作业的 Checkpoint 状态信息。注意,这种情况下,需要手动清除该作业保留的 Checkpoint 状态信息,否则这些状态信息将永远保留在外部的持久化存储中。

在实际生产环境中,如果状态超过100G,从 Savepoint 恢复任务时需要耗时10分钟以上,而 Checkpoint 可以在2分钟以内恢复完成,因此,对于状态超过100G的 Flink 任务,强烈建议使用 Checkpoint 恢复任务,而不是使用 Savepoint。

总的来说,Flink CDC中的Checkpoint清理策略需要根据具体的业务需求和场景来选择合适的配置,以达到最佳的性能和资源利用率。

相关实践学习
基于Hologres轻松玩转一站式实时仓库
本场景介绍如何利用阿里云MaxCompute、实时计算Flink和交互式分析服务Hologres开发离线、实时数据融合分析的数据大屏应用。
Linux入门到精通
本套课程是从入门开始的Linux学习课程,适合初学者阅读。由浅入深案例丰富,通俗易懂。主要涉及基础的系统操作以及工作中常用的各种服务软件的应用、部署和优化。即使是零基础的学员,只要能够坚持把所有章节都学完,也一定会受益匪浅。
目录
相关文章
|
1月前
|
消息中间件 分布式计算 大数据
大数据-123 - Flink 并行度 相关概念 全局、作业、算子、Slot并行度 Flink并行度设置与测试
大数据-123 - Flink 并行度 相关概念 全局、作业、算子、Slot并行度 Flink并行度设置与测试
107 0
|
12天前
|
消息中间件 资源调度 关系型数据库
如何在Flink on YARN环境中配置Debezium CDC 3.0,以实现实时捕获数据库变更事件并将其传输到Flink进行处理
本文介绍了如何在Flink on YARN环境中配置Debezium CDC 3.0,以实现实时捕获数据库变更事件并将其传输到Flink进行处理。主要内容包括安装Debezium、配置Kafka Connect、创建Flink任务以及启动任务的具体步骤,为构建实时数据管道提供了详细指导。
34 9
|
2月前
|
算法 API Apache
Flink CDC:新一代实时数据集成框架
本文源自阿里云实时计算团队 Apache Flink Committer 任庆盛在 Apache Asia CommunityOverCode 2024 的分享,涵盖 Flink CDC 的概念、版本历程、内部实现及社区未来规划。Flink CDC 是一种基于数据库日志的 CDC 技术实现的数据集成框架,能高效完成全量和增量数据的实时同步。自 2020 年以来,Flink CDC 经过多次迭代,已成为功能强大的实时数据集成工具,支持多种数据库和数据湖仓系统。未来将进一步扩展生态并提升稳定性。
587 1
Flink CDC:新一代实时数据集成框架
|
2月前
|
消息中间件 canal 数据采集
Flink CDC 在货拉拉的落地与实践
陈政羽在Apache Asia Community Over Code 2024上分享了《货拉拉在Flink CDC生产实践落地》。文章介绍了货拉拉业务背景、技术选型及其在实时数据采集中的挑战与解决方案,详细阐述了Flink CDC的技术优势及在稳定性、兼容性等方面的应用成果。通过实际案例展示了Flink CDC在提升数据采集效率、降低延迟等方面的显著成效,并展望了未来发展方向。
538 14
Flink CDC 在货拉拉的落地与实践
|
1月前
|
消息中间件 分布式计算 大数据
大数据-128 - Flink 并行度设置 细节详解 全局、作业、算子、Slot
大数据-128 - Flink 并行度设置 细节详解 全局、作业、算子、Slot
91 0
|
6月前
|
消息中间件 缓存 关系型数据库
Flink CDC产品常见问题之upsert-kafka增加参数报错如何解决
Flink CDC(Change Data Capture)是一个基于Apache Flink的实时数据变更捕获库,用于实现数据库的实时同步和变更流的处理;在本汇总中,我们组织了关于Flink CDC产品在实践中用户经常提出的问题及其解答,目的是辅助用户更好地理解和应用这一技术,优化实时数据处理流程。
|
6月前
|
Oracle 关系型数据库 MySQL
flink cdc 插件问题之报错如何解决
Flink CDC(Change Data Capture)是一个基于Apache Flink的实时数据变更捕获库,用于实现数据库的实时同步和变更流的处理;在本汇总中,我们组织了关于Flink CDC产品在实践中用户经常提出的问题及其解答,目的是辅助用户更好地理解和应用这一技术,优化实时数据处理流程。
|
6月前
|
Java 关系型数据库 MySQL
Flink CDC有见这个报错不?
【2月更文挑战第29天】Flink CDC有见这个报错不?
94 2
|
6月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
Flink CDC产品常见问题之写hudi的时候报错如何解决
Flink CDC(Change Data Capture)是一个基于Apache Flink的实时数据变更捕获库,用于实现数据库的实时同步和变更流的处理;在本汇总中,我们组织了关于Flink CDC产品在实践中用户经常提出的问题及其解答,目的是辅助用户更好地理解和应用这一技术,优化实时数据处理流程。
|
6月前
|
监控 关系型数据库 MySQL
Flink CDC产品常见问题之使用3.0测试mysql到starrocks启动报错如何解决
Flink CDC(Change Data Capture)是一个基于Apache Flink的实时数据变更捕获库,用于实现数据库的实时同步和变更流的处理;在本汇总中,我们组织了关于Flink CDC产品在实践中用户经常提出的问题及其解答,目的是辅助用户更好地理解和应用这一技术,优化实时数据处理流程。

热门文章

最新文章